塔式太阳能热电系统的成像仿真与聚焦策略研究

【摘要】：塔式太阳能热电系统利用多个独立跟踪太阳的定日镜,将光线聚焦到一个固定在接收塔顶部的吸热器上,从而利用高温介质的热能发电,具有聚光比大、运行温度高的优点。其中,吸热器作为聚光系统中的一部分,承担着光热转换的关键作用。吸热器的成像仿真能够提供其接收面能流密度的分布情况,从而为吸热器的设计以及镜场的调度提供参考依据,因此对于塔式太阳能热电系统设计和运行具有重要的意义。 本文针对吸热器成像及聚焦进行相关研究,完成的主要工作包括： 1.分析了太阳光的发散性,在太阳光锥角的模型之上建立了非平行入射光向量,使得成像更符合实际；同时建立了镜场物理分布模型和能量转换模型,分析了镜场各光学效率的组成及对成像的影响。 2.利用蒙特卡洛光线追迹法分别获得了单面定日镜和多面镜场的仿真图像,通过与实际数据的对比,验证了方法的正确性；在此基础上分析了不同镜场参数对成像的影响。 3.基于GPU并行计算和CUDA计算平台,对上述算法进行了程序加速。并以eSolar镜场为对象,完成了并行程序的优化设计。结果表明使用GPU计算平台,计算效率得到显著提升。 4.在镜场仿真模型和GPU并行程序基础之上,提出了以吸热器安全问题为前提的优化调度模型,该模型能保证能流峰值不超过吸热器耐热管道功率值的情况下,实现太阳能的最大利用；基于该优化模型,对不同时间点、不同聚焦目标数量下的成像情况作了探讨。 综上,本文建立了聚光集热模型,基于GPU并行计算和CUDA计算平台,利用蒙特卡洛光线追迹法获得了吸热器接收面的能流密度分布,并从吸热器安全的角度出发,提出了多个聚焦目标点的吸热器优化模型。本文工作可为吸热器的设计、镜场调度提供一定的理论参考依据。 【关键词】：塔式太阳能热电系统 吸热器成像 聚焦策略 光学效率 GPU并行计算
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM615
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-17
• 1 绪论17-28
• 1.1 课题背景与意义17-19
• 1.1.1 塔式太阳能热电系统概述17-18
• 1.1.2 塔式太阳能电站国内外发展现状及趋势18-19
• 1.2 塔式太阳能电站聚光集热系统的研究现状及发展趋势19-26
• 1.2.1 聚光集热系统的研究现状19-25
• 1.2.2 聚光集热系统中存在的问题及发展趋势25-26
• 1.3 本研究的内容与论文结构26-28
• 2 塔式太阳能聚光模型28-42
• 2.1 引言28-29
• 2.2 镜场聚光模型29-33
• 2.2.1 太阳光的发散性29-30
• 2.2.2 太阳圆盘30-31
• 2.2.3 太阳位置计算31
• 2.2.4 生成非平行太阳入射光单位向量31-33
• 2.3 镜场物理分布模型33-37
• 2.3.1 计算定日镜的单位反射向量与平面法向量33
• 2.3.2 计算入射光线的单位反射向量33-34
• 2.3.3 计算定日镜的顶点坐标34-36
• 2.3.4 计算定日镜的中心和顶点沿着主入射光线在地面上的投影坐标36-37
• 2.4 镜场能量转换模型37-41
• 2.4.1 太阳直射辐照度DNI37-39
• 2.4.2 余弦效率η_(cos)39-40
• 2.4.3 阴影遮挡效率η_(SB)40
• 2.4.4 溢出效率η_(int)40-41
• 2.4.5 大气透射效率η_(At.M)41
• 2.5 本章小结41-42
• 3 基于非平行光的吸热器成像仿真42-62
• 3.1 引言42
• 3.2 蒙特卡洛光线追迹法42-49
• 3.2.1 光线追迹法介绍43-46
• 3.2.2 阴影判定准则46
• 3.2.3 遮挡判定准则46-47
• 3.2.4 确定遮挡损失的镜面47-49
• 3.2.5 计算阴影遮挡和溢出效率49
• 3.3 仿真结果及分析49-61
• 3.3.1 单面定日镜的成像仿真与分析50-55
• 3.3.2 镜场的成像仿真与分析55-61
• 3.4 本章小结61-62
• 4 基于GPU加速的吸热器成像仿真62-78
• 4.1 引言62-63
• 4.2 GPU简介63-65
• 4.3 CUDA计算架构65-71
• 4.3.1 CUDA简介65-66
• 4.3.2 CUDA编程模型66-69
• 4.3.3 CUDA程序优化69-70
• 4.3.4 CUDA编译器70-71
• 4.4 基于GPU并行计算的仿真与分析71-77
• 4.4.1 基于CUDA架构的塔式太阳能成像仿真71-75
• 4.4.2 eSolar镜场基于CUDA架构的并行程序的优化与结果分析75-77
• 4.5 本章小结77-78
• 5 基于GPU仿真程序的吸热器聚焦策略研究78-95
• 5.1 引言78
• 5.2 吸热器的优化模型78-80
• 5.3 遗传算法80-82
• 5.3.1 遗传算法简介80
• 5.3.2 算法分析80-81
• 5.3.3 算法流程81-82
• 5.4 SNOPT软件82-86
• 5.4.1 SNOPT软件简介82
• 5.4.2 SQP算法简介82-84
• 5.4.3 SNOPT软件及重要函数说明84-86
• 5.4.4 SNOPT下的CUDA配置86
• 5.5 优化结果与分析86-94
• 5.5.1 优化结果与分析86-91
• 5.5.2 聚焦问题的其他相关研究91-94
• 5.6 本章小结94-95
• 6 总结与展望95-98
• 6.1 全文总结95
• 6.2 未来展望95-98
• 参考文献98-103
• 发表文章目录103

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