Optimal Design and Operation of a Solar Energy Receiver and Storage
Notice bibliographique
Résumé
Optimization of design and operation is presented for a solar energy receiver combined with a thermal energy storage. The concentrated solar power on-demand (CSPonD) concept, which can be described, in brief, as a volumetric solar energy receiver system combined with a modified raft thermocline concept, is considered. The CSPonD concept is assumed to be providing heat for a general cogeneration scheme where power production is the main product of the cogeneration. With a constant power production, a secondary process is assumed to consume the process heat from the CSPonD and power cycle. Models are developed for thermal analysis of the energy storage, taking into account hourly and seasonal variations in the solar energy as well as the heliostat field efficiency. Nonlinear programming (NLP) is used for optimization of the design and operation. The sequential method of optimization and a heuristic approach (parallel computing) are implemented using an equation-oriented modeling environment and gradient-based local solvers. A strategy is presented to design and operate the plant, considering the significant seasonal variations in the solar energy. Three case studies are presented. The first one optimizes the design based on a design day and a desired thermal duty. The other two address optimal yearly operation of the plant. The results of the optimization case studies show that (a) the CSPonD concept aids in handling variations (hourly, daily, and seasonal) in solar energy, (b) CSPonD is a promising concept for cogeneration, (c) the mass of salt required in the CSPonD concept is not significantly lower than the salt required in a single-tank thermal energy storage system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».