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太陽能熱發(fā)電中的光能傳遞模擬

來源:論文學(xué)術(shù)網(wǎng)
時(shí)間:2024-08-18 21:54:47
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太陽能熱發(fā)電中的光能傳遞模擬【摘要】:太陽能熱發(fā)電是一種清潔、可再生能源獲取技術(shù),它通過定日鏡場將太陽光匯聚到接收器,從而將光能轉(zhuǎn)化為熱能進(jìn)行發(fā)電。針對其中的光能傳遞高效模擬問題,

【摘要】:太陽能熱發(fā)電是一種清潔、可再生能源獲取技術(shù),它通過定日鏡場將太陽光匯聚到接收器,從而將光能轉(zhuǎn)化為熱能進(jìn)行發(fā)電。針對其中的光能傳遞高效模擬問題,本文提出了一個(gè)高效、準(zhǔn)確且適應(yīng)性強(qiáng)的大規(guī)模太陽能熱發(fā)電定日鏡場模擬系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過對太陽光源進(jìn)行建模,使用消隱算法對鏡場中每一個(gè)鏡面上的陰影進(jìn)行預(yù)計(jì)算,同時(shí)對鏡面的微表面反射模型進(jìn)行優(yōu)化,利用蒙特卡洛光線跟蹤準(zhǔn)確計(jì)算接收器在鏡場中的接收效率。上述算法以大規(guī)模并行的方式在CPU和GPU上實(shí)現(xiàn),并根據(jù)CPU和GPU不同的特點(diǎn)進(jìn)行了細(xì)節(jié)優(yōu)化,以充分發(fā)掘CPU多線程單指令多數(shù)據(jù)流的并行性以及GPU上CUDA大規(guī)模并行計(jì)算的能力,從而適應(yīng)不同的計(jì)算機(jī)硬件平臺(tái)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,此模擬系統(tǒng)可以勝任大規(guī)模數(shù)據(jù)與計(jì)算的實(shí)時(shí)模擬需求,對定日鏡場的設(shè)計(jì)布局優(yōu)化和收集能量效率進(jìn)行準(zhǔn)確的估計(jì)預(yù)算。 【關(guān)鍵詞】:太陽能熱發(fā)電 定日鏡場 陰影 微平面反射模型 蒙特卡洛光線跟蹤 圖形處理器 單指令多數(shù)據(jù)集
【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】:2013
【分類號(hào)】:TM615
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-10
  • 第1章 緒論10-23
  • 1.1 課題背景10-12
  • 1.1.1 能源現(xiàn)狀10-12
  • 1.2 太陽能熱發(fā)電12-22
  • 1.2.1 太陽能發(fā)電特點(diǎn)12-13
  • 1.2.2 太陽能熱發(fā)電分類13-18
  • 1.2.3 太陽能熱發(fā)電國內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-20
  • 1.2.4 太陽能熱發(fā)電模擬工作現(xiàn)狀20-21
  • 1.2.5 本文的主要工作21-22
  • 1.3 本章小結(jié)22-23
  • 第2章 太陽定位與定日鏡場建模23-33
  • 2.1 太陽跟蹤方式建模23-29
  • 2.1.1 太陽位置計(jì)算建模23-25
  • 2.1.2 太陽形狀建模25-27
  • 2.1.3 太陽輻射強(qiáng)度27-29
  • 2.2 定日鏡建模29-32
  • 2.3 本章小結(jié)32-33
  • 第3章 定日鏡陰影面積的計(jì)算33-38
  • 3.1 遮擋與屏蔽33
  • 3.2 特定定目鏡場的改進(jìn)消隱算法33-37
  • 3.2.1 算法流程34-35
  • 3.2.2 分離軸定理35-36
  • 3.2.3 二維平面的多邊形布爾運(yùn)算36-37
  • 3.3 本章小結(jié)37-38
  • 第4章 定日鏡反射光線跟蹤模擬38-51
  • 4.1 蒙特卡洛光線跟蹤38-41
  • 4.1.1 太陽能熱發(fā)電模擬系統(tǒng)建模39-41
  • 4.2 光源計(jì)算41-44
  • 4.3 輻射能量計(jì)算44-46
  • 4.3.1 氣象學(xué)輻射模型44-46
  • 4.3.2 余弦效應(yīng)46
  • 4.3.3 大氣衰減因子46
  • 4.4 定日鏡反射建模46-49
  • 4.4.1 雙向反射分布函數(shù)46-47
  • 4.4.2 微平面反射模型47-49
  • 4.4.3 反射模型反射光輻射度計(jì)算49
  • 4.5 本章小結(jié)49-51
  • 第5章 基于CPU與GPU的算法實(shí)現(xiàn)51-65
  • 5.1 CPU實(shí)現(xiàn)51-57
  • 5.1.1 單指令多數(shù)據(jù)流51
  • 5.1.2 基于SIMD的3DDDA算法51-54
  • 5.1.3 多線程SIMD的kd樹空間分割結(jié)構(gòu)54-57
  • 5.2 GPU實(shí)現(xiàn)57-64
  • 5.2.1 CUDA58-59
  • 5.2.2 實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)59-64
  • 5.3 本章小結(jié)64-65
  • 第6章 結(jié)果顯示與評估65-78
  • 6.1 演示程序65-68
  • 6.1.1 定義定日鏡場信息65-67
  • 6.1.2 定義太陽信息67-68
  • 6.1.3 鏡面網(wǎng)格和采樣設(shè)置68
  • 6.2 運(yùn)行結(jié)果68-73
  • 6.2.1 陰影預(yù)處理68-69
  • 6.2.2 接收器接收輻射量69-70
  • 6.2.3 定日鏡場有效輻射量年效率70-71
  • 6.2.4 時(shí)間變化對鏡場效率的影響71-72
  • 6.2.5 接收器的能流顯示72-73
  • 6.3 結(jié)果對比73-77
  • 6.3.1 單定日鏡面結(jié)果與性能對比74-75
  • 6.3.2 全定日鏡場結(jié)果與性能對比75-77
  • 6.4 本章小結(jié)77-78
  • 第7章 結(jié)論與展望78-80
  • 7.1 總結(jié)78
  • 7.2 展望78-79
  • 7.3 本章小結(jié)79-80
  • 參考文獻(xiàn)80-84
  • 攻讀碩士學(xué)位期間主要的研究成果84-85
  • 致謝85


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