【摘 要】
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吸收式太阳能热泵系统将太阳能集热技术和热泵系统相结合,利用太阳能集热装置吸收太阳能热量,并将太阳能转换为热能来驱动吸收式热泵系统进行制冷,能有效减少能源消耗、实现降碳减污,具有极大的研究价值和研究潜力。然而,热效率低、能源利用率不高的问题严重限制了吸收式太阳能热泵系统的推广,如何提高吸收式热泵系统持续运行中的稳定性、改善系统能源利用率是当下的研究热点。本文通过对吸收式热泵系统工作原理的分析,建立了
【基金项目】
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山东省重大科技创新工程项目（2019JZZY020812）；
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吸收式太阳能热泵系统将太阳能集热技术和热泵系统相结合,利用太阳能集热装置吸收太阳能热量,并将太阳能转换为热能来驱动吸收式热泵系统进行制冷,能有效减少能源消耗、实现降碳减污,具有极大的研究价值和研究潜力。然而,热效率低、能源利用率不高的问题严重限制了吸收式太阳能热泵系统的推广,如何提高吸收式热泵系统持续运行中的稳定性、改善系统能源利用率是当下的研究热点。本文通过对吸收式热泵系统工作原理的分析,建立了系统及其各部件的稳态模型,并利用所建立的模型提出了满足热负荷需求的条件下吸收式热泵系统运行时的优化调度策略。本文主要的研究内容包含以下几个方面:（1）针对吸收式太阳能热泵系统的工作特点,提出了一种基于SPSO-WNN算法的系统建模方法。该方法利用简单粒子群算法（SPSO）代替梯度下降法来对小波神经网络（WNN）的参数进行训练,不仅弥补了神经网络易陷入局部最优的缺陷、提升了建模精度,而且保证了训练速度。将提出的SPSO-WNN算法应用到吸收式太阳能热泵系统制冷量预测模型中,通过与传统BP神经网络、WNN算法的对比,验证了该建模方法的有效性。（2）建立了吸收式太阳能热泵系统主要换热部件和主要控制部件的稳态模型。通过对吸收式热泵系统各部件工作原理的分析,确定了各模型的输入输出结构;针对五个主要换热部件（发生器、吸收器、蒸发器、冷凝器、热回收换热器）复杂的工作机理,利用所提出的SPSO-WNN算法进行建模,并通过实验验证了模型的有效性;对于三个结构较为简单的控制部件（溶液循环泵、电子膨胀阀1、电子膨胀阀2）,选择经验建模的方式建立其模型。所建立的系统各部件的稳态模型可用于后续系统优化调度时的等式约束。（3）利用所建立的系统部件模型,提出了一种满足热负荷需求的系统优化调度策略。该策略以系统整体能效比最高为优化目标,以各部件稳态模型为等式约束,以系统变量的边界条件为不等式约束,以系统可控部件的参数值作为待优化变量,在满足热负荷需求的情况下,通过粒子群优化算法对25%～100%负荷比范围内的参数值进行优化,通过系统内部控制部件的调度配合,达到减少能耗,提高能效比的目的。通过对比分析不同负荷条件下的优化前后系统能耗和能效的变化,验证了该优化调度策略对吸收式太阳能热泵系统的可行性。本文提出的优化调度方法能够改善部分负荷比条件下的系统性能,达到系统节能目的。
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