CN114465577A - 一种基于光伏光热的太阳能利用装置及优化控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及光伏光热技术领域，具体公开了一种基于光伏光热的太阳能利用装置及优化控制方法，包括光伏光热一体化系统、ORC系统、电力输配系统、生活热水系统和控制系统。一方面，光伏光热一体化系统中光伏板接收太阳能转化为电能，通过电力输配系统对电能进行调控向公共电网及负载供电。另一方面，PV蒸发器收集光伏板余热，经热泵循环后得到高品位热能，再由ORC系统利用高品位热能驱动循环产出电能。此外依据BP人工神经网络，提出了一种优化控制方法。本发明不仅可以有效降低光伏板温度，提高其工作效率和工作寿命，也提升了太阳能利用效率，经济效益显著。
Description
技术领域
本发明涉及光伏光热技术领域，具体是一种基于光伏光热的太阳能利用装置及优化控制方法。
背景技术
进入20世纪以来，经济社会快速发展与人类活动不断加剧，使得生活中每个角落都能发现人类给环境带来的影响，燃烧化石燃料供应电能，加速了二氧化碳等温室气体排放，导致“全球变暖”与“冰川融化”现象愈发严重。全球能源消耗量急剧攀升，空气污染、节能减排等问题时刻伴随人类左右。太阳能取之不尽、用之不竭，我国太阳能资源丰富，使用太阳能光伏板能将太阳能转化为品位较高的电能，无污染，安全可靠。然而在标准状态下单晶硅太阳电池的效率在16％～19％，即至少有80％的太阳能转化为热能，并且光伏电池的温度越高，光电转化效率越低，光伏电池的温度过高也会影响光伏板的使用寿命。其中较为常用的方法为搭建光伏光热一体化系统。光伏光热一体化系统具有在降低太阳能电池温度的同时，将流体带走的热量加以利用的特点，但由于太阳辐照强度的不确定性以及流体带走大量热量的利用率低下，热损失较大。同时，对于此类系统，缺少其对环境（如环境温度、太阳辐照强度等）、效率等因素的综合考虑，在参数设置、环境影响等方面很难找到合适的综合性方案。
发明内容
本发明的目的在于为解决上述问题而提供一种基于光伏光热的太阳能利用装置及优化控制方法。该装置能够通过光伏光热一体化系统驱动ORC系统运行发电，从而使工质蒸发、冷凝、换热，实现太阳能高效利用的功能并提高能量转化效率；依据遗传算法优化BP人工神经网络，通过数据驱动和数值模拟综合考虑多方因素，得出较为合适的控制方法，为方案选择提供借鉴。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的：一种基于光伏光热的太阳能利用装置，包括光伏光热一体化系统、ORC系统、电力输配系统、生活热水系统和控制系统；所述光伏光热一体化系统包括有蓄热罐、补液管以及依次串联形成闭环回路的PV蒸发器、压缩机、第一换热器和节流阀，所述蓄热罐与第一换热器并联；所述PV蒸发器包括光伏板和集热器；所述PV蒸发器中设置有温度传感器和风速传感器；所述ORC系统包括电动机、汽轮机、第二换热器和工质泵，所述汽轮机、所述第二换热器、所述工质泵和所述第一换热器依次串联形成闭环回路，所述汽轮机与电动机电性连接；所述电力输配系统与所述光伏板电性连接；所述生活热水系统通过水管与第二换热器连接；所述控制系统分别与所述光伏光热一体化系统、所述ORC系统以及所述电力输配系统电性连接。
进一步，所述电力输配系统包括数字处理模块、用户操作终端及依次串联的最大功率点跟踪模块、组串式逆变器和并网离网转换模块；所述并网离网转换模块的输出端连接至公共电网和负载，所述最大功率点跟踪模块上连接有所述数字处理模块，所述数字处理模块和所述并网离网转换模块均通过通讯线与所述用户操作终端连接；所述最大功率点跟踪模块与所述电动机电性连接。
进一步，所述生活热水系统包括生活用水出水管和自来水进水管，所述自来水进水管与所述第二换热器的入水口连接，所述生活用水出水管与所述第二换热器的出水口连接。
另外，本发明还提供了一种基于遗传算法优化BP人工神经网络的优化控制方法，应用于上述一种基于光伏光热的太阳能利用装置，包括如下步骤：
S1：通过所述温度传感器和所述风速传感器实时监测环境温度、环境风速，将实时监测到的环境温度、环境风速作为BP人工神经网络的输入向量；
S2：依据遗传算法对所述输入向量进行筛选，经过算法迭代得到最佳输入向量，再将所述最佳输入向量赋值于BP人工神经网络进行计算，输出太阳辐照强度S；
S3：依据步骤S2中得到的太阳辐照强度S计算光伏板的输出功率P以及光伏板有效的集热量Qe；
S4：通过拟合标准差和确定系数，对光伏板的输出功率P以及光伏板有效的集热量Qe进行评估，拟合标准差表示神经网络预测结果与实际结果的误差，数值越接近0误差越小，确定系数通过数据的变化来表征一个数据拟合的好坏，数值越接近1，表明数据拟合程度越高；
S5：将最终的评估结果反馈至所述控制系统，根据评估结果调整所述优化控制方法。
进一步，所述步骤S2中具体包括如下步骤：
S2-1：通过遗传算法对输入向量编码；
S2-2：执行选择算子；
S2-3：执行交叉算子；
S2-4：执行变异算子；
S2-5：计算得到新的输入向量；
S2-6：判断是否满足迭代终止条件，如果满足则输出最佳输入向量，否则返回S2-4；
S2-7：将最佳输入向量赋值于BP人工神经网络进行计算，得到太阳辐照强度S；
S2-8：判断是否满足迭代终止条件，如果满足则输出结果，否则返回S2-7。
本发明的有益效果是：该装置采用太阳能作为热源，其中太阳能为绿色环保的可再生能源，节能减排，经济可靠；本发明以光伏发电为主，余热利用为辅，利用循环介质及时吸收并转移光伏余热，一方面提高了光电转换效率，另一方面回收的余热用做ORC系统的热源，加热有机工质，提高系统性能，达到效率发电以及生活用水供热或将余热储存于蓄热罐中。可以缓解光伏板温度过高导致的光电效应低下，工作寿命磨损，使用安全不稳定等问题。与此同时，利用该装置所构建的基于遗传算法优化BP人工神经网络的优化控制方法将环境参数、效率等各方面因素综合考虑，通过优化计算出合适的综合性方案，实现科学合理地评估该装置运行的可行性，加快可再生能源的综合利用。
附图说明
图1是本发明一种基于光伏光热的太阳能利用装置的工作原理示意图。
图2是BP人工神经网络的结构示意图。
图3是本发明基于遗传算法优化BP人工神经网络的优化控制方法的流程图。
图1中：1、PV蒸发器；2、集热器；3、光伏板；4、温度传感器；5、风速传感器；6、节流阀；7、蓄热罐；8、压缩机；9、补液管；10、第一换热器；11、汽轮机；12、第二换热器；13、工质泵；14、电动机；15、生活用水出水管；16、自来水进水管；17、最大功率点跟踪模块；18、组串式逆变器；19、并网离网转换模块；20、数字处理模块；21、用户操作终端。
具体实施方式
下面将结合本发明装置的工作原理示意图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1、图2和图3所示，一种基于光伏光热的太阳能利用装置及优化控制方法，包括光伏光热一体化系统、ORC系统、电力输配系统、生活热水系统和控制系统（图中未示出）。
所述光伏光热一体化系统包括有蓄热罐7、补液管9以及依次串联形成闭环回路的PV蒸发器1、压缩机8、第一换热器10和节流阀6，所述蓄热罐7与第一换热器10并联；所述PV蒸发器1包括光伏板3和集热器2；所述PV蒸发器1中设置有温度传感器4和风速传感器5；所述光伏板3采用晶体硅光伏组件；所述集热器2为管板式集热器或吹胀式集热器。
所述ORC系统包括电动机14、汽轮机11、第二换热器12和工质泵13，所述汽轮机11、所述第二换热器12、所述工质泵13和所述第一换热器10依次串联形成闭环回路，所述汽轮机11与电动机14电性连接。
所述电力输配系统与所述光伏板3电性连接。
所述生活热水系统通过水管与第二换热器12连接；具体的，所述生活热水系统包括生活用水出水管15和自来水进水管16，所述自来水进水管16与所述第二换热器12的入水口连接，所述生活用水出水管15与所述第二换热器12的出水口连接。
所述控制系统分别与所述光伏光热一体化系统、所述ORC系统以及所述电力输配系统电性连接。
进一步，所述电力输配系统包括数字处理模块20、用户操作终端21及依次串联的最大功率点跟踪模块17、组串式逆变器18和并网离网转换模块19；所述并网离网转换模块19的输出端连接至公共电网和负载，所述最大功率点跟踪模块17上连接有所述数字处理模块20，所述数字处理模块20和所述并网离网转换模块19均通过通讯线与所述用户操作终端21连接；所述最大功率点跟踪模块17与所述电动机14电性连接。
本发明还提供了一种基于遗传算法优化BP人工神经网络的优化控制方法，应用于上述一种基于光伏光热的太阳能利用装置，包括如下步骤：
S1：通过所述温度传感器4所述风速传感器5时监测环境温度、环境风速，将实时监测到的环境温度、环境风速作为BP人工神经网络的输入向量；
S2：依据遗传算法对所述输入向量进行筛选，经过算法迭代得到最佳输入向量，再将所述最佳输入向量赋值于BP人工神经网络进行计算，输出太阳辐照强度S；
S3：依据步骤S2中得到的太阳辐照强度S计算光伏板的输出功率P以及光伏板有效的集热量Qe；
S4：通过拟合标准差和确定系数，对光伏板的输出功率P以及光伏板有效的集热量Qe进行评估，拟合标准差表示神经网络预测结果与实际结果的误差，数值越接近0误差越小，确定系数通过数据的变化来表征一个数据拟合的好坏，数值越接近1，表明数据拟合程度越高；
S5：将最终的评估结果反馈至所述控制系统，根据评估结果调整所述优化控制方法。
本申请实施例提供的运行模式与方法如下：对于BP人工神经网络预测结果表明太阳辐照强度大时，PV蒸发器1吸收太阳辐射能量并转化为热量传递给工质，工质通过压缩机8和节流阀6在管道中循环，与另一环路中的ORC工质在第一换热器10中进行热量交换，富裕的热量储存在蓄热罐7中，ORC工质吸热后生成具有一定压力和温度的蒸汽，蒸汽进入汽轮机11机械膨胀做功，从汽轮机11排出的蒸汽在第二换热器12中冷凝放热，冷凝放热产生的热量用于加热生活用水，可满足居民的生活热水需求；凝结成液态后的ORC工质在工质泵13的作用下回到第一换热器10然后进行循环。PV蒸发器1的光伏板将吸收的太阳辐射能量转化为直流电输送至最大功率点跟踪模块17，一方面，最大功率点跟踪模块17对直流电信号进行采样，随后将直流电输送至组串式逆变器18转化为交流电，再输送至并网离网转换模块19调压分配后进行生活供电或并入公共电网；同时电动机14产出的电能也输送至最大功率点跟踪模块17；另一方面，最大功率点跟踪模块17将采样信号传输至数字处理模块20进行处理，处理后的信号经通讯线传输至用户操作终端21，用户操作终端21控制并网离网转换模块19进行电量分配操作。
对于BP人工神经网络预测结果表明太阳辐照强度弱时，仅由蓄热罐7为装置提供热量，与另一环路中的ORC工质在第一换热器10中进行热量交换，ORC工质吸热后生成具有一定压力和温度的蒸汽，蒸汽进入汽轮机11机械膨胀做功，汽轮机11驱动电动机14产出电能输送至电力输配系统，为生活负载供电，从汽轮机11排出的蒸汽在第二换热器12中冷凝放热，冷凝放热产生的热量满足居民加热生活用水需求，凝结成液态后在工质泵13的作用下回到第一换热器10再次进行循环。
Claims (5)
1.一种基于光伏光热的太阳能利用装置，其特征在于，包括光伏光热一体化系统、ORC系统、电力输配系统、生活热水系统和控制系统；所述光伏光热一体化系统包括有蓄热罐（7）、补液管（9）以及依次串联形成闭环回路的PV蒸发器（1）、压缩机（8）、第一换热器（10）和节流阀（6），所述蓄热罐（7）与第一换热器（10）并联；所述PV蒸发器（1）包括光伏板（3）和集热器（2）；所述PV蒸发器（1）中设置有温度传感器（4）和风速传感器（5）；所述ORC系统包括电动机（14）、汽轮机（11）、第二换热器（12）和工质泵（13），所述汽轮机（11）、所述第二换热器（12）、所述工质泵（13）和所述第一换热器（10）依次串联形成闭环回路，所述汽轮机（11）与电动机（14）电性连接；所述电力输配系统与所述光伏板（3）电性连接；所述生活热水系统通过水管与第二换热器（12）连接；所述控制系统分别与所述光伏光热一体化系统、所述ORC系统以及所述电力输配系统电性连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于光伏光热的太阳能利用装置，其特征在于，所述电力输配系统包括数字处理模块（20）、用户操作终端（21）及依次串联的最大功率点跟踪模块（17）、组串式逆变器（18）和并网离网转换模块（19）；所述并网离网转换模块（19）的输出端连接至公共电网和负载，所述最大功率点跟踪模块（17）上连接有所述数字处理模块（20），所述数字处理模块（20）和所述并网离网转换模块（19）均通过通讯线与所述用户操作终端（21）连接；所述最大功率点跟踪模块（17）与所述电动机（14）电性连接。
3.根据权利要求2所述的一种基于光伏光热的太阳能利用装置，其特征在于，所述生活热水系统包括生活用水出水管（15）和自来水进水管（16），所述自来水进水管（16）与所述第二换热器（12）的入水口连接，所述生活用水出水管（15）与所述第二换热器（12）的出水口连接。
4.一种基于遗传算法优化BP人工神经网络的优化控制方法，其特征在于，应用于如权利要求1-3任一项所述的一种基于光伏光热的太阳能利用装置，包括如下步骤：
S1：通过所述温度传感器（4）和所述风速传感器（5）实时监测环境温度、环境风速，将实时监测到的环境温度、环境风速作为BP人工神经网络的输入向量；
S2：依据遗传算法对所述输入向量进行筛选，经过算法迭代得到最佳输入向量，再将所述最佳输入向量赋值于BP人工神经网络进行计算，输出太阳辐照强度S；
S3：依据步骤S2中得到的太阳辐照强度S计算光伏板的输出功率P以及光伏板有效的集热量Qe；
S4：通过拟合标准差和确定系数，对光伏板的输出功率P以及光伏板有效的集热量Qe进行评估，拟合标准差表示神经网络预测结果与实际结果的误差，数值越接近0误差越小，确定系数通过数据的变化来表征一个数据拟合的好坏，数值越接近1，表明数据拟合程度越高；
S5：将最终的评估结果反馈至所述控制系统，根据评估结果调整所述优化控制方法。
5.根据权利要求4所述的一种基于遗传算法优化BP人工神经网络的优化控制方法，其特征在于，步骤S2中具体包括如下步骤：
S2-1：通过遗传算法对输入向量编码；
S2-2：执行选择算子；
S2-3：执行交叉算子；
S2-4：执行变异算子；
S2-5：计算得到新的输入向量；
S2-6：判断是否满足迭代终止条件，如果满足则输出最佳输入向量，否则返回S2-4；
S2-7：将最佳输入向量赋值于BP人工神经网络进行计算，得到太阳辐照强度S；
S2-8：判断是否满足迭代终止条件，如果满足则输出结果，否则返回S2-7。
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| CN202210377511.XA CN114465577A (zh) | 2022-04-12 | 2022-04-12 | 一种基于光伏光热的太阳能利用装置及优化控制方法 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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- 2022-04-12 CN CN202210377511.XA patent/CN114465577A/zh active Pending
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