Optimization of a Heliostat Field by Multiobjective Particle Swarm Optimization (MOPSO) Algorithm Based on Energy, Exergy, and Economic Point of Views
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This research is devoted to the energy, exergy, and economic analyses and optimization of a heliostat field. The model of the heliostat solar receiver includes detailed geometric factors related to the optical and thermal losses and efficiencies throughout the year. The main parameters of the thermal performance of this system consist of energy and exergy efficiencies, and economic parameters are investigated. By computing the energy, exergy, and economic analysis tools, they are applied for the analysis of performance, and viability of the system’s operating in Tehran City, including the detailed information of the environmental conditions of that location. For optimization purposes, 7 design variables related to geometric specification of the heliostat field are selected and the related lower and upper bonds are selected. Two target functions considered for the optimization are heliostat field exergy efficiency and payback period. The economic feasibility results of this study reveal that the net present value is 58.84 million US$, the payback period is 6.76 years, and the internal rate of return is 0.16. By considering the MOPSO algorithml, the annual mean exergy efficiency is increased from the 30.9–34.3% while the heliostat field payback period in reduced from the 6.76 to 4.3 years.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».