【摘 要】
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太阳能是可再生能源中占比最大、获取方式最直接的一种能源形式,对其的开发利用已经被全球视作缓解环境问题和能源危机的有效方案。可同时生产电能和热能的光伏光热一体化热
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太阳能是可再生能源中占比最大、获取方式最直接的一种能源形式,对其的开发利用已经被全球视作缓解环境问题和能源危机的有效方案。可同时生产电能和热能的光伏光热一体化热泵(PV/T-SAHP)技术,实现了对太阳能的高效利用,具有十分广阔的研究与发展前景。本文对PV/T-SAHP系统进行了动态建模及解耦控制系统的研究,实现了对系统热电产出的分别控制。首先,搭建了光伏光热一体化热泵系统的的实验平台。设计合理,运行高效的PV/T-SAHP系统实验平台是电热效率等性能参数研究,系统仿真模型及理论成果验证等工作顺利展开的基础。其次,选择主成分分析法(PCA)对实验平台采集的数据进行预处理并与Elman神经网络算法共同构成热泵热量传递系数的预测模型。通过实验验证了该PCA-Elman神经网络预测模型精度较高,利用热泵热量传递系数简化热泵复杂的工作过程是可行的。接着,基于PCA-Elman神经网络的预测模型建立了简化的PV/T-SAHP系统的动态模型。模型由采用集总参数法建立的光伏组件、集热水箱、蒸发器、蓄热水箱等核心器件的热量平衡方程组构成,可较好模拟系统真实的运行情况。最后,在PV/T-SAHP系统的动态模型的基础上,采用对角矩阵解耦法完成解耦器的求解并将其与IMC-PID控制器连接建立起IMC-PID串联解耦控制系统,实现对系统中光伏板温度以及蓄热水箱温度的独立控制。
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