CN105160435A - 塔式太阳能热电站镜场聚焦策略优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种塔式太阳能热电站镜场的聚焦策略优化方法，实施步骤如下：(1)记录上一定日镜转动时刻的聚焦状态，并给定当前时刻为稳定电站输出所需的能量值；(2)计算任一定日镜聚焦点变动时控制电机需要消耗的能量；(3)以满足能量需求和减少定日镜转动操作成本为优化目标，构造优化问题；(4)利用粒子群算法来求解优化问题，得到当前时刻最优的聚焦策略。本发明中，塔式太阳能热电站镜场的聚焦策略优化方法，在保证平稳的能量输出的情况下，同时减少定日镜角度转动造成的能量损耗，为整个电站的稳定节能提供了新的方法。

Description

塔式太阳能热电站镜场聚焦策略优化方法

技术领域

本发明涉及塔式太阳能热电站领域，特别是涉及一种塔式太阳能热电站镜场的聚焦策略优化方法。

背景技术

塔式太阳能热电站利用很多个独立跟踪太阳的定日镜，将太阳光聚焦到一个固定在接收塔顶部的吸热器上，加热流经吸热器内部的传热介质，再使用高温介质的热能带动汽轮机、发电机来发电。它是所有大规模太阳能发电技术中成本最低的一种，有着广泛的应用前景。

塔式太阳能热电站中的聚光、集热子系统，包括定日镜场和安装在接收塔上的吸热器等，一直是研究的关注点。在定日镜场的聚光仿真中，需要关注吸热器获得的能量是否满足发电需求，同时尽量减少由于定日镜转动所消耗的能量。通常是假设所有定日镜聚焦于吸热器物理中心点以简化计算。然而如果在系统实际运行时采用此聚焦策略则会造成吸热器表面受热不均匀和局部温度过高，同时发电功率也会随着天气波动，输出不稳定的电能，对电网造成冲击。因此必须采用合理的聚焦策略，设置多个聚焦点来优化吸热器受热面的接受能量满足实际运行需求。

现有的镜场聚焦策略的研究中，有的技术仅仅设计镜场聚焦方式以获得最多的能量，但没有考虑后续发电系统的平稳运行；有的技术以吸热器获得的能流密度最均匀为目标来进行镜场聚焦调度，但并未考虑能流密度与溢出率的关系，过多地关注能流密度是否均匀会降低整个聚焦集热系统的效率，与实际不符。

发明内容

本发明提供了一种塔式太阳能热电站镜场的聚焦策略优化方法，保证了吸热器接收到的能量满足后续发点系统的需求，并使得定日镜操作成本降低，达到减少能耗、提高系统稳定性的目的。

本发明采用的技术方案如下：

(1)记录上一定日镜转动时刻的聚焦状态，并给定当前时刻为稳定电站输出所需的能量值。

选定定日镜转动的频率f，则上一定日镜转动时刻t_before为现在时刻t_now减去1/f，记录下t_before时刻每一定日镜聚焦的聚焦点编号，记录方式为一个长度为n_aim·n_hel的数组，n_aim为聚焦点个数，n_hel为定日镜个数，若第i个定日镜聚焦到了第j个聚焦点处，则数组中第n_aim·(i-1)+j个元素的值为1，否则为0。

当前时刻为稳定电站输出所需的能量值Q_in由塔式太阳能电站后续子系统的控制系统提供。

(2)计算任一定日镜聚焦点变动时控制电机需要消耗的能量，该能量的计算由定日镜转动的方位角和高度角确定。

任一定日镜聚焦点的变化有以下四种情况：1)定日镜O由聚焦在聚焦点A处转移到聚焦在聚焦点B处；2)定日镜O由聚焦在聚焦点A处转移到备用状态；3)定日镜O由备用状态转移到聚焦在聚焦点A处；4)定日镜O前一时刻和现在时刻均处于备用状态或聚焦在同一聚焦点处。根据这四种聚焦点转变情况，在方位角-高度角控制方式下，制定了如下不同的计算方法：针对第一种情况，在吸热器平面上由A点作一条水平直线与B点所在的竖直线相交于C点，则定日镜O所需要旋转的方位角α_azi＝∠AOC/2，高度角α_ele＝∠BOC/2；针对第二和第三种情况，选取固定的方位角和高度角α_azi＝α_ele＝α，其中α为距离吸热器最近的定日镜聚焦点由吸热器任一对角线处的一个顶点转移到另一个顶点处时的方位角与高度角中的较大者；针对第四种情况，定日镜不需旋转，则取α_azi＝α_ele＝0。

任一定日镜转动消耗的能量Q_use计算公式为：

Q_use＝1.829476α_azi+1.206763α_ele(1)

(3)以满足能量需求和减少定日镜转动操作成本为优化目标，构造优化问题。

为了实现镜场的聚焦策略优化，需要确定所有定日镜现在时刻各自的聚焦点，同时达到吸热器上接收到的能量等于后续子系统发电所要求的能量和减少由于定日镜为改变聚焦点而产生的电机能量消耗的目的。对应的优化问题为：

$\begin{array}{cc}Min& |\underset{i=1}{\overset{n_{hel}}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{n_{aim}}{\Σ}}x(i,j)Q(i,j)-Q_e|+Q_u\end{array}---\left(2\right)$

s.t.x(i,j)＝0or1(i＝1,2,...,n_hel；j＝1,2,...,n_aim)

其中，n_hel为定日镜数目，n_aim为聚焦点数目，x(i,j)为第i面定日镜聚焦到第j个聚焦点的状态，存在聚焦关系则为1，否则为0，Q(i,j)为第i面定日镜聚焦到第j个聚焦点时吸热器收集到的能量，Q_e为保证塔式太阳能电站平稳发电时吸热器需要提供的能量，Q_u为定日镜转动消耗的总能量。

(4)利用粒子群算法来求解优化问题，得到当前时刻最优的聚焦策略

步骤一：参数设置。输入定日镜坐标参数、吸热器尺寸参数和坐标参数、聚焦点坐标参数、定日镜聚焦到每个聚焦点的能量，设置离子全算法中的相关参数及最大迭代次数。

步骤二：初始化种群。群体中每个个体都是该优化问题的一个聚焦方案。在各决策变量可行域变化范围内随机产生一个初始种群。

步骤三：评价种群。将种群中各粒子的当前位置和适应值存储为各粒子的最优位置，将所有粒子中的最优位置适应值最优个体的位置和适应值储存于全局最优位置。

步骤四：更新当前种群的每个粒子的速度和位置。

步骤五：更新各粒子最好位置和全局最优位置：将每个粒子当前适应值与其经历过的最好位置的适应值做比较，如果较好，则用当前适应值和位置更新粒子最优位置。比较当前所有粒子的最优位置和全局最优位置的适应值，若所有粒子最优位置中适应值最优的粒子较全局最优位置更优，则更新全局最优位置。

步骤六：判断是否达到迭代停止条件，如满足，则记录该次迭代的适应度值及每个个体；若不满足，转向步骤四，算法继续迭代，直至满足条件。

本发明的有益效果是：按照本发明提出的塔式太阳能热电站镜场的聚焦策略优化方法，得到的最优镜场聚焦策略，能够在保证平稳的能量输出的情况下，同时减少定日镜角度转动造成的能量损耗，为整个电站的稳定节能提供了新的方法。

附图说明

图1是塔式太阳能热电站镜场的聚焦策略优化方法流程图；

图2是实施例中的吸热器上聚焦点分布的示意图；

图3是实施例中的镜场分布图；

图4是实施例中前一时刻记录下的定日镜聚焦状态示意图；

图5是实施例中未采用本发明优化方法的最优聚焦状态示意图；

图6是实施例中采用本发明优化方法后的最优聚焦状态示意图。

具体实施方式

如图1所示，一种塔式太阳能热电站镜场的聚焦策略优化方法，实施步骤如下：

(1)记录上一定日镜转动时刻的聚焦状态，并给定当前时刻为稳定电站输出所需的能量值。

选定定日镜转动的频率f，则上一定日镜转动时刻t_before为现在时刻t_now减去1/f，记录下t_before时刻每一定日镜聚焦的聚焦点编号，记录方式为一个长度为n_aim·n_hel的数组，n_aim为聚焦点个数，n_hel为定日镜个数，若第i个定日镜聚焦到了第j个聚焦点处，则数组中第n_aim·(i-1)+j个元素的值为1，否则为0。

当前时刻为稳定电站输出所需的能量值Q_in由塔式太阳能电站后续子系统的控制系统提供。

(2)计算任一定日镜聚焦点变动时控制电机需要消耗的能量，该能量的计算由定日镜转动的方位角和高度角确定。

任一定日镜聚焦点的变化有以下四种情况：1)定日镜O由聚焦在聚焦点A处转移到聚焦在聚焦点B处；2)定日镜O由聚焦在聚焦点A处转移到备用状态；3)定日镜O由备用状态转移到聚焦在聚焦点A处；4)定日镜O前一时刻和现在时刻均处于备用状态或聚焦在同一聚焦点处。根据这四种聚焦点转变情况，在方位角-高度角控制方式下，制定了如下不同的计算方法：针对第一种情况，在吸热器平面上由A点作一条水平直线与B点所在的竖直线相交于C点，则定日镜O所需要旋转的方位角α_azi＝∠AOC/2，高度角α_ele＝∠BOC/2；针对第二和第三种情况，选取固定的方位角和高度角α_azi＝α_ele＝α，其中α为距离吸热器最近的定日镜聚焦点由吸热器任一对角线处的一个顶点转移到另一个顶点处时的方位角与高度角中的较大者；针对第四种情况，定日镜不需旋转，则取α_azi＝α_ele＝0。

任一定日镜转动消耗的能量Q_use计算公式为：

Q_use＝1.829476α_azi+1.206763α_ele(1)

(3)以满足能量需求和减少定日镜转动操作成本为优化目标，构造优化问题。

为了实现镜场的聚焦策略优化，需要确定所有定日镜现在时刻各自的聚焦点，同时达到吸热器上接收到的能量等于后续子系统发电所要求的能量和减少由于定日镜为改变聚焦点而产生的电机能量消耗的目的。对应的优化问题为：

$\begin{array}{cc}Min& |\underset{i=1}{\overset{n_{hel}}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{n_{aim}}{\Σ}}x(i,j)Q(i,j)-Q_e|+Q_u\end{array}---\left(2\right)$

s.t.x(i,j)＝0or1(i＝1,2,...,n_hel；j＝1,2,...,n_aim)

其中，n_hel为定日镜数目，n_aim为聚焦点数目，x(i,j)为第i面定日镜聚焦到第j个聚焦点的状态，存在聚焦关系则为1，否则为0，Q(i,j)为第i面定日镜聚焦到第j个聚焦点时吸热器收集到的能量，Q_e为保证塔式太阳能电站平稳发电时吸热器需要提供的能量，Q_u为定日镜转动消耗的总能量。

(4)利用粒子群算法来求解优化问题，得到当前时刻最优的聚焦策略

步骤一：参数设置。输入定日镜坐标参数、吸热器尺寸参数和坐标参数、聚焦点坐标参数、定日镜聚焦到每个聚焦点的能量，设置离子全算法中的相关参数及最大迭代次数。

步骤二：初始化种群。群体中每个个体都是该优化问题的一个聚焦方案。在各决策变量可行域变化范围内随机产生一个初始种群。

步骤三：评价种群。将种群中各粒子的当前位置和适应值存储为各粒子的最优位置，将所有粒子中的最优位置适应值最优个体的位置和适应值储存于全局最优位置。

步骤四：更新当前种群的每个粒子的速度和位置。

步骤五：更新各粒子最好位置和全局最优位置：将每个粒子当前适应值与其经历过的最好位置的适应值做比较，如果较好，则用当前适应值和位置更新粒子最优位置。比较当前所有粒子的最优位置和全局最优位置的适应值，若所有粒子最优位置中适应值最优的粒子较全局最优位置更优，则更新全局最优位置

步骤六：判断是否达到迭代停止条件，如满足，则记录该次迭代的适应度值及每个个体；若不满足，转向步骤四，算法继续迭代，直至满足条件。

本发明实施例应用于一个包含100面定日镜的麦田型镜场，如图3所示(实心圆点代表定日镜，空心圆圈代表装有吸热器的接收塔的所在位置)。平面式吸热器受热面的尺寸为5m×5m，选取5个聚焦点，其中周围四个聚焦点距离吸热器边框垂直距离均为0.5m，如图2所示。在7月23日上午10:00时，记录下该时刻的聚焦状态，如图4所示，并设置吸热器所需能量为305kW进行聚焦优化。当仅将吸热器接收到的能量最接近给定能量值作为优化目标，即未考虑定日镜转动操作成本时，得到的聚焦策略如图5所示，吸热器上接收到的能量为305.0020kW，而定日镜转动消耗的能量为25.3840kW。经过本发明提出的双目标优化后，聚焦策略如图6所示，吸热器接收到的能量为305.0039kW，定日镜转动消耗的能量为1.4342kW。两种优化的对比结果表明，经过本聚焦策略方法优化后，吸热器上的吸收到的能量与给定值之差同单目标优化相比差别并不大，而定日镜的操作成本却下降了不少，由此说明，本发明提出的聚焦方法具有良好的节能效果，为塔式太阳能电站的节能减排提出了新的方法。图4、5、6中的数字代表对应位置的定日镜聚焦到的聚焦点编号。

Claims (5)

1.一种塔式太阳能热电站镜场的聚焦策略优化方法，其特征在于它的步骤如下：

1)记录上一定日镜转动时刻的聚焦状态，并给定当前时刻为稳定电站输出所需的能量值；

2)计算任一定日镜聚焦点变动时控制电机需要消耗的能量，该能量的计算由定日镜转动的方位角和高度角确定；

3)以满足能量需求和减少定日镜转动操作成本为优化目标，构造优化问题；

4)利用粒子群算法来求解优化问题，得到当前时刻最优的聚焦策略。

2.如权利要求1所述的一种塔式太阳能热电站镜场的聚焦策略优化方法，其特征在于所述的步骤1)为：

选定定日镜转动的频率f，则上一定日镜转动时刻t_before为现在时刻t_now减去1/f，记录下t_before时刻每一定日镜聚焦的聚焦点编号，记录方式为一个长度为n_aim·n_hel的数组，n_aim为聚焦点个数，n_hel为定日镜个数，若第i个定日镜聚焦到了第j个聚焦点处，则数组中第n_aim·(i-1)+j个元素的值为1，否则为0；

当前时刻为稳定电站输出所需的能量值Q_in由塔式太阳能电站后续子系统的控制系统提供。

3.如权利要求1所述的一种塔式太阳能热电站镜场的聚焦策略优化方法，其特征在于所述的步骤2)为：

任一定日镜聚焦点的变化有以下四种情况：(1)定日镜O由聚焦在聚焦点A处转移到聚焦在聚焦点B处；(2)定日镜O由聚焦在聚焦点A处转移到备用状态；(3)定日镜O由备用状态转移到聚焦在聚焦点A处；(4)定日镜O前一时刻和现在时刻均处于备用状态或聚焦在同一聚焦点处；根据这四种聚焦点转变情况，在方位角-高度角控制方式下，制定了如下不同的计算方法：

(1)针对第一种情况，在吸热器平面上由A点作一条水平直线与B点所在的竖直线相交于C点，则定日镜O所需要旋转的方位角α_azi＝∠AOC/2，高度角α_ele＝∠BOC/2；

(2)针对第二和第三种情况，选取固定的方位角和高度角α_azi＝α_ele＝α，其中α为距离吸热器最近的定日镜聚焦点由吸热器任一对角线处的一个顶点转移到另一个顶点处时的方位角与高度角中的较大者；

(3)针对第四种情况，定日镜不需旋转，则取α_azi＝α_ele＝0；

任一定日镜转动消耗的能量Q_use计算公式为：

Q_use＝1.829476α_azi+1.206763α_ele(1)

4.如权利要求1所述的一种塔式太阳能热电站镜场的聚焦策略优化方法，其特征在于所述的步骤3)为：

为了实现镜场的聚焦策略优化，需要确定所有定日镜现在时刻各自的聚焦点，同时达到吸热器上接收到的能量等于后续子系统发电所要求的能量和减少由于定日镜为改变聚焦点而产生的电机能量消耗的目的；对应的优化问题为：

$\begin{array}{cc}Min& |\underset{i=1}{\overset{n_{hel}}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{n_{aim}}{\Σ}}x(i,j)Q(i,j)-Q_e|+Q_u\end{array}---\left(2\right)$

s.t.x(i,j)＝0or1(i＝1,2,...,n_hel；j＝1,2,...,n_aim)

其中，n_hel为定日镜数目，n_aim为聚焦点数目，x(i,j)为第i面定日镜聚焦到第j个聚焦点的状态，存在聚焦关系则为1，否则为0，Q(i,j)为第i面定日镜聚焦到第j个聚焦点时吸热器收集到的能量，Q_e为塔式太阳能电站发电吸热器需要提供的能量，Q_u为定日镜转动消耗的总能量。

5.如权利要求1所述的一种塔式太阳能热电站镜场的聚焦策略优化方法，其特征在于所述的步骤4)为：

采用粒子群算法求解优化问题，以得到最优的当前时刻聚焦策略，具体实现步骤如下：

4.1参数设置；输入定日镜坐标参数、吸热器尺寸参数和坐标参数、聚焦点坐标参数、定日镜聚焦到每个聚焦点的能量，设置离子全算法中的相关参数及最大迭代次数；

4.2初始化种群；群体中每个个体都是该优化问题的一个聚焦方案；在各决策变量可行域变化范围内随机产生一个初始种群；

4.3评价种群；将种群中各粒子的当前位置和适应值存储为各粒子的最优位置，将所有粒子中的最优位置适应值最优个体的位置和适应值储存于全局最优位置；

4.4更新当前种群的每个粒子的速度和位置；

4.5更新各粒子最好位置和全局最优位置：将每个粒子当前适应值与其经历过的最好位置的适应值做比较，如果较好，则用当前适应值和位置更新粒子最优位置；比较当前所有粒子的最优位置和全局最优位置的适应值，若所有粒子最优位置中适应值最优的粒子较全局最优位置更优，则更新全局最优位置；

4.6判断是否达到迭代停止条件，如满足，则记录该次迭代的适应度值及每个个体；若不满足，转向(4)，算法继续迭代，直至满足条件。