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961.
太阳能温差发电片底部阴影区的补偿设计与性能测试 总被引:1,自引:1,他引:0
在利用聚光器进行温差发电时,光线由于受发电部分遮挡,底部会产生一定的阴影区,阴影区域的存在使整体的输出功率不能达到最佳,因此,为进一步提高整体输出功率,该文以抛物式聚光板为例进行2种类型的补偿设计,即平面板式和抛物式。通过一定的数学模型,在获得阴影区域的相关参数基础上进行分析,得到2种补偿类型的最优补偿尺寸、放置位置及角度参数。并以平面板式补偿参数为例,采用Tracepro软件获取相关数据由MATLAB运行,分析了当补偿尺寸、放置角度等参数有偏差时对补偿效果的影响,验证了通过模型分析建立的最优补偿参数的正确性。在2种不同类型的补偿方式模拟中,抛物式补偿效果较优。最后,试验结果表明经过补偿后温差发电片热端温度有所提高,经抛物式补偿热端温度的变化范围为315.14~357.46 K,平面板式补偿后热端温度的变化范围为312.6~453.407 5 K,而无补偿时热端温度变化范围为309.78~448.89 K,而冷端温度在补偿前后三者基本保持不变,在285.12~290.47 K范围内变化。在09:00-14:00测试时间段内,没有补偿时系统输出的功率范围为20.05~28.94 W,经平面板式补偿后输出功率提高至20.36~29.78 W的范围,经抛物式补偿后输出功率提高至21.04~30.35 W的范围。试验结果表明相较于平面板式补偿抛物式补偿的效果较优,且对阴影区域补偿后可以进一步的提高整体输出功率。 相似文献
962.
963.
浓缩风能型风力发电机流场仿真与实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以浓缩风能型风力发电浓缩装置为研究对象,进行了CFD计算和实验验证,结果表明仿真与实验很好的吻合.仿真与实验结果是浓缩装置内流速与来流的风速增加等级基本相近;浓缩装置内的流场以中心轴为轴对称的环形分布流场;工作段(中央圆筒)处呈现以轴为圆心随半径加大风速逐渐增加,近壁面形成一层薄薄的边界层,边界层内速度急剧下降,直到壁面的速度为零. 相似文献
964.
965.
浓缩风能型风力发电机改进模型流场与功率输出特性(简报) 总被引:7,自引:7,他引:0
浓缩风能型风力发电机的流场具有特殊性,它的流场特性直接影响该类型风力发电机的性能。浓缩风能型风力发电机改进模型是由相似模型改进而成。采用车载法对改进模型的流场特性进行了试验并与原相似模型比较,研究表明:改进模型中央圆筒叶轮安装处流速增至来流流速的1.38倍,比原模型提高了5.34%;气流动能增至来流风能的2.65倍。采用车载法对改进模型功率输出特性进行了试验,当自然风速为 10.83 m/s时,叶轮转速额定,叶轮风能利用系数Cp为0.182,机组输出功率117.6 W,此时发电机效率为0.655,试验结果证明:叶轮安装处风速是前方相同面积来流风速的1.37倍,气流动能增至来流风能的2.57倍。试验为浓缩风能型风力发电机叶轮设计提供了重要依据。 相似文献
966.
聚光太阳能光伏/温差热复合发电系统设计与性能测试 总被引:6,自引:6,他引:0
针对现代温室用电成本高、太阳能利用效率低及余热能量浪费的问题。论文探究了光伏温差混合发电的机理,设计了一种聚光太阳能光伏/温差复合发电系统,该系统利用抛物型聚光器进行聚光,采用三角形热管对光伏电池热量进行传递,完成了以下目标:光伏电池的一部分热量通过温差电池实现二次发电;另一部分通过热管内水对流将多余热量传递到储热箱进行热利用。为测试该复合发电系统电/热性能,建立了电/热数学的模型对系统的能量转换进行分析,并进行试验,得出全年四季不同光辐射强度、冷却水流量对系统的影响。冬季测试期间电效率最高达到20.98%,热效率达到39.81%,?效率达到32.5%。结果表明,该系统与无聚光光伏温差混合发电系统相比效率较高且稳定。所获电能可为温室内环境监控、照明系统供电,并能为作物生长提供部分热能。 相似文献
967.
在H型垂直轴风力机的研究基础上,针对其启动性能较差、风能利用系数低等问题,提出了一种螺旋型垂直轴风轮。首先基于流管模型通过MATLAB编程对其性能开展了粗略分析,然后通过Fluent软件对螺旋型风轮进行了数值模拟,研究了风轮结构参数对其气动性能和启动性能的影响规律,并将优化的螺旋型风轮与同扫掠面积的H型风轮进行了对比。结果表明螺旋型风轮在旋转一周过程中,力矩系数波动幅度不超过40%,且力矩系数均为正值,利于其启动;此外,螺旋型风轮的风能利用系数也较H型风轮高2%~3%,尤其是在叶尖速比较低的情况。该文提出的螺旋型风力机较之H型风力机,在旋转过程中力矩系数变化小,在4 m/s风速即可启动,拓宽了可利用的风能范围,在低风速区域更适用,且整体风能利用系数也能有所提升。 相似文献
968.
969.
受光照强度和环境温度等气象条件的影响,光伏发电系统的输出功率具有不确定性,其发电量具有随机性,不利于电网计划部门安排常规发电与其协调运行和检修安排,因此需要对光伏发电系统的发电量进行预测。本研究应用多元统计学,分析影响光伏发电量的气象因素,通过因子分析和聚类分析完成主成分的提取和相似月份的归类,采用逐步分析法,获知光伏发电量主要受降水量、相对湿度以及总辐射量的影响,得知发电量与其相互依存关系。采用时间序列分析法建立含季节因子的ARIMA模型进行预测,结果表明该模型预测精度较高,且预测误差相对稳定。 相似文献