基于粒子群算法的定日镜场布局优化研究
Optimization of Heliostat Field Layout Based on Particle Swarm Optimization Algorithm
DOI: 10.12677/aam.2024.134151, PDF,  被引量    科研立项经费支持
作者: 韩鲁志:青岛理工大学机械与汽车工程学院,山东 青岛;张子晗:青岛理工大学管理工程学院,山东 青岛;冯叶瑶:青岛理工大学信息与控制工程学院,山东 青岛;王 欣, 王立通*:青岛理工大学理学院,山东 青岛
关键词: 蒙特卡洛光线追踪粒子群优化算法环形径向分层式布局Monte Carlo Ray Tracing Particle Swarm Optimization Algorithm Circular Radial Layered Layout
摘要: 针对定日镜场的优化设计问题展开讨论,旨在寻求最优布局以实现镜场平均光学效率的最大化。本文首先建立定日镜场的光学效率模型,并利用蒙特卡洛模拟计算集热器的截断效率;其次设计出“环形径向分层式”的布局方案,建立了平均输出热功率优化模型。同时,结合相关数据与背景,运用粒子群优化算法进行仿真模拟。基于此,为太阳能集热系统性能优化提供有效策略,有望推动可再生能源利用效率的提升。
Abstract: A discussion is conducted on the optimization design of the heliostat field, aiming to seek the optimal layout to maximize the average optical efficiency of the mirror field. This article first establishes an optical efficiency model for the heliostat field, and uses Monte Carlo simulation to calculate the truncation efficiency of the collector. Secondly, a layout scheme of “circular radial layered” is designed, and an optimization model for average output thermal power is established. At the same time, combining relevant data and background, it uses particle swarm optimization algorithm for simulation. Based on this, providing effective strategies for optimizing the performance of solar energy collection systems is expected to promote the improvement of renewable energy utilization efficiency.
文章引用:韩鲁志, 张子晗, 冯叶瑶, 王欣, 王立通. 基于粒子群算法的定日镜场布局优化研究[J]. 应用数学进展, 2024, 13(4): 1607-1617. https://doi.org/10.12677/aam.2024.134151

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