Modeling and optimal design of heliostat field based on particle swarm optimization algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Building a new type of power system with new energy as the main body is the goal of achieving "carbon peak" and "carbon neutrality" in China. An important measure of the target. Tower solar thermal power generation is a new type of clean energy technology with low carbon and environmental protection. The annual average optical efficiency of the fixed sun station is affected by shadow occlusion, cosine efficiency, atmospheric transmittance, collector truncation efficiency, mirror reflectance, size layout of heliostat and so on. In this paper, the heliostat field is modeled based on reflection theorem, solar cone theory and solar motion law, and optimized based on particle swarm optimization algorithm to calculate the annual average optical efficiency, annual average output thermal power, and annual average output thermal power per unit mirror area of heliostat field. To solve this problem, The paper need to consider the height and Angle of the sun, the blocking of sunlight, and the cone model of sunlight and other factors, first calculate the sun's height Angle, azimuth Angle and cosine loss, and then calculate the shadow blocking efficiency through the tower shadow blocking, and then calculate the collector truncation efficiency according to the sun light cone theory, etc. The mathematical model of a single heliostat can be modeled, and the average optical efficiency and output thermal power of the heliostat field can be calculated by traversing the average. Then, this paper adopts single objective optimization model and particle swarm optimization algorithm. Firstly, an optimization model is established with the rated power reaching 60MW as the constraint condition, and the annual average output thermal power per unit mirror area is as large as possible to optimize the target. Then particle swarm optimization algorithm is used to find the maximum output thermal power and the final particle convergence, indicating the rationality of the mathematical model.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».