CN114111066A - 基于蓄热换热一体化的塔式太阳能发电系统 - Google Patents

基于蓄热换热一体化的塔式太阳能发电系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于蓄热换热一体化的塔式太阳能发电系统，涉及太阳能发电技术领域，解决了现有技术通过对太阳进行实时定位捕捉来调节发射角度，导致反射角度误差大，发电效率低的技术问题；本发明通过第三方天文平台提前获取太阳入射角数据，通过分析太阳入射角数据中的规律来提前计算定日镜的最佳反射角序列，根据最佳反射角序列来调节对应定日镜；解决了反射角度误差大，发电效率低的问题，同时还降低了数据处理带来的时延问题；本发明提供通过第三方天文平台获取太阳入射角序列，或者通过太阳角映射关系获取太阳入射角序列；能够满足在不同要求时间获取太阳入射角序列，扩宽了塔式太阳能的适用场景，间接地提高了发电效率。

Description

基于蓄热换热一体化的塔式太阳能发电系统
技术领域
本发明属于太阳能发电领域，涉及蓄热换热一体化的塔式太阳能发电技术，具体是基于蓄热换热一体化的塔式太阳能发电系统。
背景技术
塔式太阳能聚焦光热蓄能发电是通过地面展开的很多个反射镜旋转追踪太阳轨迹,将太阳光反射聚焦汇聚到中心塔顶太阳能收集装置，加热水形成水蒸气，带动发电机进行发电，是一种越来越被重视的技术。
现有技术中通过地面铺设的大量镜片组对太阳进行定位捕捉，然后通过传感器控制调节镜片组的反射角度，达到蓄热发电的目的；但是，现有技术通过实时对太阳进行定位捕捉以调节反射角度，导致反射角度误差大，影响发电效率；因此，亟需一种能够精确定位太阳角度的塔式太阳能发电系统。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了基于蓄热换热一体化的塔式太阳能发电系统，用于解决现有技术通过对太阳进行实时定位捕捉来调节发射角度，导致反射角度误差大，发电效率低的技术问题，本发明通过第三方天文平台提前获取太阳入射角数据，通过太阳入射角数据中的规律来提前计算定日镜的最佳反射角序列，根据最佳反射角序列来调节对应定日镜解决了上述问题。
为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出基于蓄热换热一体化的塔式太阳能发电系统，包括中央集热塔、集能器、定日镜、蓄热器、发电机组以及处理器；
处理器基于中央集热塔坐标预先获取太阳入射角序列；太阳入射角序列结合定日镜坐标逐个计算定日镜的最佳反射角序列，并将最佳反射角序列发送至对应的定日镜；
基于最佳反射角序列对定日镜的反射角度调节，并通过实时定位捕捉对最佳反射角序列进行校验。
优选的，每个中央集热塔对应若干定日镜，且建立中央集热塔与每个定日镜之间的相对位置关系。
优选的，处理器根据太阳入射角序列计算定日镜的最佳反射角序列，包括：
获取中央集热塔和定日镜的相对位置关系；基于相对位置关系和太阳入射角序列计算定日镜对应时刻的最佳反射角；
将该自然日定日镜的最佳反射角按照时序进行排列或者进行多项式拟合处理，获取最佳反射角序列。
优选的，基于实时定位捕捉对最佳反射角序列进行校验，包括：
根据中央集热塔坐标对太阳进行实时定位捕捉，并结合中央集热塔和定日镜的相对位置关系获取定日镜的最佳反射角，并标记为标准反射角；
提取该定日镜最佳反射角序列中对应时刻的最佳反射角，并标记为待核验反射角；
获取标准反射角和待核验反射角之间的差值，标记为角度差值，当角度差值大于角度阈值时，则判定最佳反射角序列中该时刻对应的最佳反射角异常；其中，角度阈值为大于0的实数；
当最佳反射角序列中异常的最佳反射角比例在设定时间范围内占比超过10％时，则判定最佳反射角序列异常，通过实时定位捕捉继续获取定日镜的最佳反射角，并对定日镜进行实时调节；其中，设定时间范围不超过一个时辰。
优选的，中央集热塔对应定日镜的分布设置标准包括：
定日镜在任意时刻均可将太阳光反射到对应中央集热塔；
定日镜在任意时刻均不会遮挡相邻定日镜对阳光的接收和反射。
优选的，处理器预先获取太阳入射角序列包括：
通过第三方天文平台获取太阳入射角序列，或者
通过太阳角映射关系获取太阳入射角序列；其中，太阳角映射关系通过角度查找表或者人工智能模型建立。
优选的，基于第三方天文平台获取太阳入射角序列，包括：
至少提前一个自然日从第三方天文平台获取太阳入射角数据；
对太阳入射角数据进行数据预处理和数据插值处理，获取太阳入射角序列；其中，太阳入射角序列包括太阳入射角以及对应的时刻，数据预处理包括噪声点剔除。
优选的，通过所述角度查找表建立太阳角映射关系，包括：
通过第三方天文平台获取太阳入射角数组；其中，太阳入射角数组包括N个连续自然日的太阳入射角数据，N为大于180的整数；
根据数据预处理之后的太阳入射角数组建立角度查找表；其中，角度查找表包括日期、时刻以及对应的太阳入射角，且日期为对应自然日在全年中的序号；
对角度查找表进行插值处理获取太阳角映射关系。
优选的，通过所述人工智能模型建立太阳角映射关系，包括：
获取角度查找表；
构建人工智能模型；其中，人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和RBF神经网络模型；
将角度查找表划分为训练集、测试集和校验集；通过训练集、测试集和校验集中的太阳入射角作为人工智能模型的输出，对人工智能模型进行训练；
将训练完成的人工智能模型标记为太阳角映射关系。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明通过第三方天文平台提前获取太阳入射角数据，通过分析太阳入射角数据中的规律来提前计算定日镜的最佳反射角序列，根据最佳反射角序列来调节对应定日镜；解决了反射角度误差大，发电效率低的问题，同时还降低了数据处理带来的时延问题。
2、本发明提供通过第三方天文平台获取太阳入射角序列，或者通过太阳角映射关系获取太阳入射角序列；能够满足在不同要求时间获取太阳入射角序列，扩宽了塔式太阳能的适用场景，间接地提高了发电效率。
附图说明
图1为本发明的工作步骤示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明主要是针对现有技术通过地面铺设的大量镜片组对太阳进行定位捕捉，然后通过传感器控制调节镜片组的反射角度，达到蓄热发电的目的时，导致反射角度误差大，影响发电效率的问题；本申请通过第三方天文平台提前获取太阳入射角数据，通过太阳入射角数据中的规律来提前计算定日镜的最佳反射角序列，根据最佳反射角序列来调节对应定日镜以解决上述问题。
请参阅图1，本申请提供了基于蓄热换热一体化的塔式太阳能发电系统，包括中央集热塔、集能器、定日镜、蓄热器和发电机组，塔式太阳能发电由成千上万面双轴太阳追踪系统的反射镜阵列(定日镜)将太阳光聚焦到中央集热塔接收器上，接收器将聚集的太阳辐射能转化为热能，然后再将热能传递给热力循环工具，驱动热机做功发电。
本申请是先以中央集热塔作为基准点获取太阳入射角序列，在通过太阳集热塔和定日镜之间的相对位置计算定日镜的最佳反射角；在另外一些优选的实施例中，每个定日镜位置控制系统装有GPS定位与定时传感器，从GPS获得当地的经度纬度与当地当前时间，并与天文协会组织联网接收其提供确定当地经度纬度下当前时间的太阳入射角度。
中央集热塔与处理器电气连接；在另外一些优选的实施例中，中央集热塔还可以与定日镜进行通信和/或电气连接。
处理器基于中央集热塔坐标预先获取太阳入射角序列；太阳入射角序列结合定日镜坐标逐个计算定日镜的最佳反射角序列，并将最佳反射角序列发送至对应的定日镜；
基于最佳反射角序列对定日镜的反射角度调节，并通过实时定位捕捉对最佳反射角序列进行校验。
在一个实施例中，每个中央集热塔对应若干定日镜，且建立中央集热塔与每个定日镜之间的相对位置关系；本申请需要根据相对位置计算定日镜的最佳反射角；如前述，在另外一些优选的实施例中，不以中央集热塔为基点，而以每个定日镜本身为基点时，则相互位置也可以辅助获取最佳反射角；值得注意的是，相互位置既包括水平距离，也包括垂直距离。
在一个实施例中，中央集热塔对应定日镜的分布设置标准包括：
定日镜在任意时刻均可将太阳光反射到对应中央集热塔；
定日镜在任意时刻均不会遮挡相邻定日镜对阳光的接收和反射。
本申请中，可以有若干个中央集热塔，每个中央集热塔也可以对应若干个定日镜；因此，本实施例中在设置定日镜时，需要以上述两条为设置标准，保证空间最大化利用的同时，也能够降低陈本，提高发电效率。
在一个实施例中，处理器根据太阳入射角序列计算定日镜的最佳反射角序列，包括：
获取中央集热塔和定日镜的相对位置关系；基于相对位置关系和太阳入射角序列计算定日镜对应时刻的最佳反射角；
将该自然日定日镜的最佳反射角按照时序进行排列或者进行多项式拟合处理，获取最佳反射角序列。
本实施例中，当需要对定日镜周期进行调节时，则可以将获取的最佳反射角按照时序进行排列即可获取最佳反射角序列；当对定日镜的调节是实时调节或者不定期调节时，则需要将获取的最佳反射角进行多项式拟合生，生成最佳反射角序列。
在一个具体的实施例中，基于实时定位捕捉对最佳反射角序列进行校验，包括：
根据中央集热塔坐标对太阳进行实时定位捕捉，并结合中央集热塔和定日镜的相对位置关系获取定日镜的最佳反射角，并标记为标准反射角；
提取该定日镜最佳反射角序列中对应时刻的最佳反射角，并标记为待核验反射角；
获取标准反射角和待核验反射角之间的差值，标记为角度差值，当角度差值大于角度阈值时，则判定最佳反射角序列中该时刻对应的最佳反射角异常；
当最佳反射角序列中异常的最佳反射角比例在设定时间范围内占比超过10％时，则判定最佳反射角序列异常，通过实时定位捕捉继续获取定日镜的最佳反射角，并对定日镜进行实时调节。
值得注意的是，本实施例中的设定时间范围不超过一个时辰，即两个小时，如太阳升起时刻为起点的两个小时内，避免在一个自然日中都按照不精确的最佳反射角序列调整定日镜的反射角度。
本实施例中的目的是通过实时定位捕捉方法作为辅助，来验证最佳反射角序列的准确性，如果最佳反射角序列不够准确，则可以通过实时定位捕捉方法来替代，避免一错再错；值得注意的是，在通过实时定位捕捉方法进行辅助时，需要考虑数据采集和数据处理的时延，保证校验的准确性。
实时定位捕捉是通过太阳能自动跟踪装置计算太阳入射角，再计算定日镜的最佳反射角。
在一个实施例中，处理器预先获取太阳入射角序列包括：
通过第三方天文平台获取太阳入射角序列，或者
通过太阳角映射关系获取太阳入射角序列；其中，太阳角映射关系通过角度查找表或者人工智能模型建立。
本实施例提供了至少两种方法获取太阳入射角序列，一个是从第三方平台，如天文协会组织，获取太阳入射角，然后计算定日镜的最佳反射角；或者根据第三方天文平台获取太阳入射角，再获取太阳角映射关系，根据太阳角映射关系计算定日镜的最佳反射角。
在一个具体的实施例中，基于第三方天文平台获取太阳入射角序列，包括：
至少提前一个自然日从第三方天文平台获取太阳入射角数据；
对太阳入射角数据进行数据预处理和数据插值处理，获取太阳入射角序列；其中，太阳入射角序列包括太阳入射角以及对应的时刻，数据预处理包括噪声点剔除。
在一个具体的实施例中，通过所述角度查找表建立太阳角映射关系，包括：
通过第三方天文平台获取太阳入射角数组；其中，太阳入射角数组包括N个连续自然日的太阳入射角数据，N为大于180的整数；
根据数据预处理之后的太阳入射角数组建立角度查找表；其中，角度查找表包括日期、时刻以及对应的太阳入射角，且日期为对应自然日在全年中的序号；
对角度查找表进行插值处理获取太阳角映射关系。
在一个可选的实施例中，通过所述人工智能模型建立太阳角映射关系，包括：
获取角度查找表；
构建人工智能模型；其中，人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和RBF神经网络模型；
将角度查找表划分为训练集、测试集和校验集；通过训练集、测试集和校验集中的太阳入射角作为人工智能模型的输出，对人工智能模型进行训练；
将训练完成的人工智能模型标记为太阳角映射关系。
本申请中根据太阳角映射关系是结合历史太阳入射角数据获取，即有引用的查找表法，也有具有强大非线性能力的人工智能模型，能够保证太阳角映射关系的精确度，避免单自然日太阳入射角数据的异常导致获取的最佳反射角不准确。
值得注意的是，在建立人工智能模型时，还可以将中央集热塔和定日镜之间的位置关系整合进去，可以通过人工智能模型直接获取定日镜的最佳反射角度，方便快捷。
本发明的工作原理：
通过第三方天文平台获取太阳入射角序列，或者通过太阳角映射关系获取太阳入射角序列；基于相对位置关系逐个计算定日镜的最佳反射角序列并将最佳反射角序列发送至对应的定日镜。
基于最佳反射角序列对定日镜的反射角度调节，同时根据中央集热塔坐标对太阳进行实时定位捕捉获取标准反射角，获取标准反射角和待核验反射角之间的角度差值，结合角度阈值判定最佳反射角的异常。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (9)

1.基于蓄热换热一体化的塔式太阳能发电系统，包括中央集热塔、集能器、定日镜、蓄热器和发电机组，其特征在于，所述中央集热塔和处理器电气连接；
处理器基于中央集热塔坐标预先获取太阳入射角序列；太阳入射角序列结合定日镜坐标逐个计算定日镜的最佳反射角序列，并将最佳反射角序列发送至对应的定日镜；
基于最佳反射角序列对定日镜的反射角度调节，并通过实时定位捕捉对最佳反射角序列进行校验。
2.根据权利要求1所述的基于蓄热换热一体化的塔式太阳能发电系统，其特征在于，每个中央集热塔对应若干定日镜，且建立中央集热塔与每个定日镜之间的相对位置关系。
3.根据权利要求2所述的基于蓄热换热一体化的塔式太阳能发电系统，其特征在于，处理器根据太阳入射角序列计算定日镜的最佳反射角序列，包括：
获取中央集热塔和定日镜的相对位置关系；基于相对位置关系和太阳入射角序列计算定日镜对应时刻的最佳反射角；
将定日镜的最佳反射角按照时序进行排列或者进行多项式拟合处理，获取最佳反射角序列。
4.根据权利要求3所述的基于蓄热换热一体化的塔式太阳能发电系统，其特征在于，基于实时定位捕捉对最佳反射角序列进行校验，包括：
根据中央集热塔坐标对太阳进行实时定位捕捉，并结合中央集热塔和定日镜的相对位置关系获取定日镜的最佳反射角，并标记为标准反射角；
提取该定日镜最佳反射角序列中对应时刻的最佳反射角，并标记为待核验反射角；
获取标准反射角和待核验反射角之间的差值，标记为角度差值，当角度差值大于角度阈值时，则判定最佳反射角序列中该时刻对应的最佳反射角异常；其中，角度阈值为大于0的实数；
当最佳反射角序列中异常的最佳反射角比例在设定时间范围内占比超过10％时，则判定最佳反射角序列异常，通过实时定位捕捉继续获取定日镜的最佳反射角，并对定日镜进行实时调节；其中，设定时间范围不超过一个时辰。
5.根据权利要求2所述的基于蓄热换热一体化的塔式太阳能发电系统，其特征在于，中央集热塔对应定日镜的分布设置标准包括：
定日镜在任意时刻均能够将太阳光反射到对应中央集热塔；
定日镜在任意时刻均不会遮挡相邻定日镜对阳光的接收和反射。
6.根据权利要求1所述的基于蓄热换热一体化的塔式太阳能发电系统，其特征在于，处理器预先获取太阳入射角序列包括：
通过第三方天文平台获取太阳入射角序列，或者
通过太阳角映射关系获取太阳入射角序列；其中，太阳角映射关系通过角度查找表或者人工智能模型建立。
7.根据权利要求6所述的基于蓄热换热一体化的塔式太阳能发电系统，其特征在于，基于第三方天文平台获取太阳入射角序列，包括：
至少提前一个自然日从第三方天文平台获取太阳入射角数据；
对太阳入射角数据进行数据预处理和数据插值处理，获取太阳入射角序列；其中，太阳入射角序列包括太阳入射角以及对应的时刻，数据预处理包括噪声点剔除。
8.根据权利要求6所述的基于蓄热换热一体化的塔式太阳能发电系统，其特征在于，通过所述角度查找表建立太阳角映射关系，包括：
通过第三方天文平台获取太阳入射角数组；其中，太阳入射角数组包括N个连续自然日的太阳入射角数据，N为大于180的整数；
根据数据预处理之后的太阳入射角数组建立角度查找表；其中，角度查找表包括日期、时刻以及对应的太阳入射角，且日期为对应自然日在全年中的序号；
对角度查找表进行插值处理获取太阳角映射关系。
9.根据权利要求6所述的基于蓄热换热一体化的塔式太阳能发电系统，其特征在于，通过所述人工智能模型建立太阳角映射关系，包括：
获取角度查找表；
构建人工智能模型；其中，人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和RBF神经网络模型；
将角度查找表划分为训练集、测试集和校验集；通过训练集、测试集和校验集中的太阳入射角作为人工智能模型的输出，对人工智能模型进行训练；
将训练完成的人工智能模型标记为太阳角映射关系。
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