【摘 要】
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太阳能光伏光热(PV/T)利用技术相比于传统的光伏发电技术有诸多优势,系统可获得额外的热量,光伏电池降温提高了其光电效率,大大提高太阳能的综合利用率。对于PV/T系统的综合利用率,PV/T集热器是关键部件,如何提高系统光热性能从而提高光电性能是当前研究热点。课题组研发了一种超薄导热太阳能吸热板,该板芯厚度小于5mm,通过层压技术使得其与光伏电池板无缝贴合,消除了接触热阻,减少能量损失,强化有效能的
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太阳能光伏光热(PV/T)利用技术相比于传统的光伏发电技术有诸多优势,系统可获得额外的热量,光伏电池降温提高了其光电效率,大大提高太阳能的综合利用率。对于PV/T系统的综合利用率,PV/T集热器是关键部件,如何提高系统光热性能从而提高光电性能是当前研究热点。课题组研发了一种超薄导热太阳能吸热板,该板芯厚度小于5mm,通过层压技术使得其与光伏电池板无缝贴合,消除了接触热阻,减少能量损失,强化有效能的传递。本文利用理论分析和实验测试相结合的方法对其性能进行研究;考虑到系统性能的影响因素比较多,关系比较复杂,而神经网络能处理非线性问题,学习能力强,本文建立PV/T系统光电光热性能的BP神经网络预测模型,通过对比不同优化算法、影响因素、数据量等来寻求最佳预测精度的模型。研究结果对于类似PV/T系统的设计和研究提供数据参考,为推广太阳能综合应用技术提供新的研究方法,于我国的节能减排事业有重大意义。本文首先对PV/T系统光电和能量传递情况进行理论分析,利用一种新型的超薄导热太阳能吸热板芯设计并搭建一套平板太阳能PV/T系统实验测试平台,为后续实验研究提供理论支撑和测试平台。然后本文对搭建的太阳能PV/T系统在北京夏季和秋季的光电光热性能开展实验研究。基于长时间的测试数据,本文分析了室外温度、太阳辐射强度、功率、板温、进口水温、光电效率和光热效率的日均值,接着对比分析PV/T系统在时变天气下的光电光热特性。得出PV/T系统光电效率日均值介于3.11～13.71%,日平均光热效率介于7.35～56.65%,一次能源节约率日均值介于24.85～86.39%。从一次能源节约率来看,8月最好。最后基于获得的大量实验数据和数据特点本文建立了基于BP神经网络的PV/T系统光电光热效率预测模型。分析了神经网络结构和参数设计,还分析不同数量因素和数据样本量对神经网络预测模型的影响,可以看出模型精度会随着影响因素、数据量的增加和合适设计参数而得到提高。最后比较了模型预测值与实际计算值,发现光电效率预测结果与实际值的变化趋势一致,数值精度上的拟合高度一致;而光热效率预测结果与实际值有相似的变化趋势。本文采用神经网络对系统运行过程中光电光热性能进行了预测,分析了因素之间的复杂关系,实现了通过多个影响因素预测PV/T系统光电光热性能,为类似系统设计和研究提供数据参考。
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