塔式太陽(yáng)能熱電系統(tǒng)的聚光仿真與聚焦策略優(yōu)化

【摘要】：塔式太陽(yáng)能熱電系統(tǒng)是適合大規(guī)模太陽(yáng)能發(fā)電的一種理想形式,具有廣闊的發(fā)展前景。包含定日鏡場(chǎng)和吸熱器的聚光集熱系統(tǒng)作為整個(gè)系統(tǒng)的前端部分,其工作狀況直接決定了后續(xù)子系統(tǒng)的運(yùn)行情況,并影響整個(gè)系統(tǒng)的性能。研究聚光集熱系統(tǒng)的聚光仿真和聚焦策略有著十分重要的現(xiàn)實(shí)意義,可以為實(shí)際電站的設(shè)計(jì)及運(yùn)行提供參考。為了實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的聚光仿真并尋求合理有效的聚焦策略,本文主要完成了以下工作：(1)在非平行太陽(yáng)光的基礎(chǔ)上,建立聚光集熱系統(tǒng)的光熱能量模型,分析聚光過(guò)程,提出幾何投影法和光線追跡法相結(jié)合的技術(shù)來(lái)進(jìn)行聚光仿真,獲得鏡場(chǎng)光學(xué)效率和吸熱器能流密度；仿真結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的對(duì)比驗(yàn)證了仿真方法的正確性。(2)利用現(xiàn)有的GPU和CUDA平臺(tái),利用GPU的強(qiáng)大并行計(jì)算能力處理聚光仿真程序中的復(fù)雜計(jì)算,大幅提高程序執(zhí)行的效率；結(jié)果表明,在不失精度的條件下,聚光仿真得到顯著的加速。(3)在上述工作的基礎(chǔ)上,建立鏡場(chǎng)聚焦策略優(yōu)化模型,該模型在保證吸熱器接收高能量的前提下,實(shí)現(xiàn)吸熱器能流密度的均勻分布；采用改進(jìn)的遺傳算法求解優(yōu)化模型,確定各鏡場(chǎng)子區(qū)域的聚焦點(diǎn)；優(yōu)化后的聚焦策略有利于保障系統(tǒng)運(yùn)行性能。 【關(guān)鍵詞】：塔式太陽(yáng)能熱電系統(tǒng) 聚光仿真 光學(xué)效率 能流密度 GPU并行計(jì)算 聚焦策略優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TM615
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第一章 緒論12-24
• 1.1 研究背景與意義12-15
• 1.1.1 塔式太陽(yáng)能熱電系統(tǒng)簡(jiǎn)介12-13
• 1.1.2 塔式太陽(yáng)能熱電系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外發(fā)展情況13-15
• 1.2 塔式太陽(yáng)能熱電系統(tǒng)聚光集熱系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)15-21
• 1.2.1 聚光集熱系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀15-20
• 1.2.2 聚光集熱系統(tǒng)的現(xiàn)有研究中存在的問(wèn)題與發(fā)展趨勢(shì)20-21
• 1.3 本研究的主要內(nèi)容與論文結(jié)構(gòu)21-24
• 第二章 塔式太陽(yáng)能熱電系統(tǒng)的聚光仿真24-52
• 2.1 引言24
• 2.2 非平行太陽(yáng)光24-26
• 2.2.1 太陽(yáng)光錐25
• 2.2.2 太陽(yáng)圓盤(pán)25-26
• 2.3 聚光集熱系統(tǒng)的物理模型26-28
• 2.3.1 聚光集熱系統(tǒng)的坐標(biāo)系表示26-27
• 2.3.2 太陽(yáng)位置與主入射光的計(jì)算27-28
• 2.3.3 定日鏡的主反射光與法向量的計(jì)算28
• 2.4 聚光功率計(jì)算28-32
• 2.4.1 太陽(yáng)光垂直入射強(qiáng)度DNI29-30
• 2.4.2 定日鏡的光學(xué)效率30-32
• 2.5 聚光仿真方法32-42
• 2.5.1 幾何投影法32-36
• 2.5.2 光線追跡法36-40
• 2.5.3 仿真方法的實(shí)施流程與評(píng)價(jià)40-42
• 2.6 仿真結(jié)果與分析42-50
• 2.6.1 單面定日鏡聚光仿真結(jié)果與分析42-46
• 2.6.2 鏡場(chǎng)聚光仿真結(jié)果與分析46-50
• 2.7 本章小結(jié)50-52
• 第三章 基于GPU的聚光仿真并行加速52-70
• 3.1 引言52
• 3.2 圖形處理器GPU52-55
• 3.2.1 GPU簡(jiǎn)介52-53
• 3.2.2 GPU的特點(diǎn)53-55
• 3.3 統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)CUDA55-60
• 3.3.1 CUDA簡(jiǎn)介55
• 3.3.2 CUDA編程模型55-57
• 3.3.3 CUDA存儲(chǔ)模型57-58
• 3.3.4 MATLAB調(diào)用CUDA程序58-60
• 3.4 聚光仿真的GPU并行加速60-64
• 3.4.1 并行加速內(nèi)容的確定60
• 3.4.2 并行加速的實(shí)現(xiàn)60-64
• 3.5 并行加速結(jié)果與分析64-68
• 3.5.1 仿真環(huán)境64-65
• 3.5.2 結(jié)果與分析65-68
• 3.6 本章小結(jié)68-70
• 第四章 基于GPU聚光仿真的鏡場(chǎng)聚焦策略優(yōu)化70-88
• 4.1 引言70
• 4.2 聚焦策略的優(yōu)化模型70-72
• 4.2.1 聚焦點(diǎn)選取與鏡場(chǎng)子區(qū)域劃分70-71
• 4.2.2 優(yōu)化模型71-72
• 4.3 聚焦策略優(yōu)化模型的求解72-78
• 4.3.1 優(yōu)化算法的確定72
• 4.3.2 遺傳算法簡(jiǎn)介72-73
• 4.3.3 改進(jìn)遺傳算法的實(shí)現(xiàn)73-78
• 4.3.4 算法流程78
• 4.4 優(yōu)化結(jié)果與分析78-86
• 4.4.1 基于GPU的聚光仿真程序的適應(yīng)性處理78-79
• 4.4.2 優(yōu)化模型有效性的驗(yàn)證79-80
• 4.4.3 優(yōu)化結(jié)果與分析80-86
• 4.5 本章小結(jié)86-88
• 第五章 總結(jié)與展望88-90
• 5.1 總結(jié)88
• 5.2 展望88-90
• 參考文獻(xiàn)90-94
• 作者在學(xué)期間所取得的科研成果94

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定日鏡構(gòu)架支撐柱采用鋼管混泥土結(jié)構(gòu)的經(jīng)濟(jì)效益分析    陳健陵;陳勇軍;陳旭;倪勇;

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定日鏡結(jié)構(gòu)風(fēng)振響應(yīng)分析    王鶯歌;李正農(nóng);宮博;

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