一种毛发式太阳能集热器及其发电控制方法与流程

本发明涉及一种太阳能集热器，特别是一种毛发式太阳能集热器及其发电控制方法。

背景技术：

能源是人类社会的物质基础，能源的开发利用是人类的共识。太阳能是一种清洁的自然再生能源，取之不尽，用之不竭。开发和利用太阳能，既不会出现大气的污染，也不会影响自然界的生态平衡，而且只要阳光所及的地方，都有太阳能可以利用，太阳能以其长久性、再生性、无污染等优点备受人们的青睐。与此同时，在石油能源、煤碳能源、天然气能源等传统石化能源日趋紧张的今天,为应对环境变化,实现可持续发展,发展新能源以及可再生资源成为一种趋势。

在这些可再生资源中,太阳能凭借其优点占据了鼎足之势。太阳能利用就是将通过吸收装置吸收太阳发射出的福射能量,转化为便于直接利用的其它类型的能源形势。光伏太阳能利用和光热太阳能利用是太阳能利用的两种主要方式,光伏太阳能利用是太阳能转化成电能的一种形式,光热利用就是将吸收的太阳辐射的光和热转化为供暖供热水的热能,现有的光热利用主要有热水系统、热发电系统以及独立的或与其它形势的能源互补的采暖系统。太阳能季节性热存储蓄热供热采暖系统是一种新兴的、发展迅速的太阳能技术,是一种大型的区域性的太阳能系统。

太阳能集热器是一种将太阳的辐射能转换为热能的设备。太阳能集热器能够接收太阳的辐射能，并向传热工质传递热能。由于太阳能比较分散，必须设法把它集中起来，所以，集热器是各种利用太阳能装置的关键部分。

现有的太阳能集热器包括平板型太阳能集热器和真空管式太阳能集热器等形式，其中，平板型太阳能集热器具有良好的承压性能和较高的热效率，但平板型太阳能集热器保温性能差，热损失偏高，防冻性能差。真空管式太阳能集热器能够降低热损失，但承压能力差，维护比较麻烦。

技术实现要素：

本发明设计开发了一种毛发式太阳能集热器，采用多个具有多孔结构的集热管作为集热主体并设置隔热层，提高集热效率，减少热损失，并能够在低温环境下使用。

本发明还设计开发了一种毛发式太阳能集热器的发电控制方法，通过在发电过程中调控冷却泵的泵速，保证发电装置的发电效率，防止意外发生。

本发明提供的技术方案为：

一种毛发式太阳能集热器，包括：

壳体，其顶部具有开口，内部具有空腔；

隔热层，其铺设在所述壳体的内表面上；

通道层，其设置在所述壳体的顶部，并覆盖所述开口，在所述通道层上，设置有多个向下凹陷的流体通道；

吸热板，其铺设在所述通道层上部；

多个集热管，其一端固定在所述吸热板上，所述集热管为圆柱形结构，内部具有空腔，壁面呈多孔结构。

优选的是，所述流体通道为长方体结构，并且相邻流体通道之间等间距且平行排列。

优选的是，所述集热管为透明光管。

优选的是，所述吸热板的材质为紫铜。

优选的是，所述通道层的材质为铜板。

优选的是，所述壳体的材质为钢板。

优选的是，还包括：

温差发电装置，其连接所述太阳能集热器；

冷却散热装置，其设置在所述温差发电装置一侧，包括：

散热器，其内部具有容纳腔，外部设置有传热翅片，所述散热器一端具有进水口，另一端具有出水口

水管，其一端连接所述进水口，另一端连接所述出水口；

冷却泵，其连通在所述水管中部；

温差控制器，其电连接所述冷却散热装置。

一种毛发式太阳能集热器的发电控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、根据采样周期，通过传感器采集吸热板温度t、冷却泵的泵速ω、进水口的进水温度t1、出水口的出水温度t2；

步骤2、对参数进行归一化，并建立三层bp神经网络的输入层向量x＝{x1,x2,x3,x4}，其中，x1为吸热板温度系数，x2为泵速系数，x3为进水温度系数，x4为出水温度系数；

步骤3、所述输入层映射到中间层，所述中间层向量y＝{y1,y2,...,yl}，l为中间层节点个数，所述中间层节点个数l满足：其中，m为输入层节点个数，l为中间层节点个数，n为输出层节点个数；

步骤4、得到输出层向量o＝{o1,o2}；o1为温差发电装置工作系数、o2为紧急停机信号，所述输出层神经元值为k为输出层神经元序列号，k＝{1,2}；其中，当o1为1时，温差发电装置正常工作，当o1为0时，温差发电装置工作异常；当o2为1时，出水口温度正常，当o2为0时，出水口温度异常，温差控制器停止工作。

优选的是，所述步骤2中，将吸热板温度t、冷却泵的泵速ω、进水口的进水温度t1、出水口的出水温度t2进行归一化处理，公式为：

其中，xj为输入层向量中的参数，xj分别为测量参数t、ω、t1、t2，j＝1,2,3,4；xjmax和xjmin分别为相应测量参数中的最大值和最小值，采用s型函数。

优选的是，所述冷却泵泵速调节的经验公式为：

其中，ε为校正系数，ω0为设定的初始泵速，单位为r/mina1为进水口截面面积，单位为m²，a2为出水口截面面积，单位为m²，k1为管道粗糙度系数，kv为收缩系数，h为散热器容纳腔的容积，单位为l，s为水管的长度，单位为mm，pi为出水口压力，单位为atm，p为是散热器容纳腔内的压力，单位为atm，e为自然对数底数。

本发明所述的有益效果：利用类似北极熊毛发材料的集热管作为集热主体，使集热器具有集热效率高，在集热器内部设置隔热层，热损失少，多个流体通道之间能够加快气流的传递，提高集热效率。仿北极熊毛发的中空圆柱体透明光管对紫外线具有很好的吸收特性，并可用于低温环境等地域。同时，通过bp神经网络在发电过程中进行调控，并通过调整泵速保证发电系统的温度，保证发电装置的发电效率，防止意外情况的出现。

附图说明

图1为本发明所述的毛发式太阳能集热器的结构示意图。

图2为本发明所述的壳体的结构示意图。

图3为本发明所述的隔热层的结构示意图。

图4为本发明所述的集热管的结构示意图。

图5是本发明所述的毛发式太阳能集热器发电流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

如图1-4所示，本发明提供一种毛发式太阳能集热器，包括壳体100、隔热层110、通道层200、吸热板300以及多个集热管400。

壳体100设置在太阳能集热器下部，壳体100为长方体结构，顶部具有开口，同时壳体100的两端也具有开口结构，使壳体100的侧面结构呈u型结构，如图2所示。

在本发明中，作为一种优选，壳体100的材质选用钢板。

在壳体100的内部，位于壳体100的内壁上，铺设有隔热层200，隔热层110能够防止壳体100内部的热量通过壳体100向外散发，减少热量的损失，保温效果好，如图1所示。

在本发明中，作为一种优选，隔热层200的材质选用纳米微孔隔热毡。

通过采用纳米微孔隔热毡作为隔热层200，能够防止被收集到壳体100内部的热量通过壳体100进一步散发出去，使太阳能集热器具有较高的保温性能，

如图3所示，通道层200设置在壳体100的顶部，将壳体100的顶部覆盖密封上，在通道层200上，设置多个流体通道210，多个流体通道210向下凹陷，并形成长方体结构，在通道层200上，多个流体通道210之间相互平行设置，并且相邻流体通道210之间的间距相等，使多个流体通道210等间隔并且平行设置，保证了流体通道210的稳定性。多个流体通道210的结构相同，体积相等，多个流体通道210的顶部位于同一水平位置，处在同一水平面上。

在本发明中作为一种优选，通道层200的材质为铜板。

在通道层200上，还铺设有有吸热板300，吸热板300为四边形，长度和宽度与壳体100的长度和宽度相同。

在本发明中，作为一种优选，吸热板300的材质选用紫铜。

将吸热板300设置为紫铜材质，能够快速的传递热量，减少热量的损失，提高传热效率，为热能储存做好准备。

在吸热板300上，设置有多个集热管400，集热管400的一端通过粘结固定在吸热板300上，相邻集热管400之间设置有间隔，就像北极熊身上的毛发一样，并列设置在吸热板300上。

集热管400为圆柱形管体，内部具有空腔，并在集热管400的管壁上，设置有多个集热孔，使集热管400呈多孔结构。

在本发明中，作为一种优选，集热管400选用透明光管，集热管400的外直径为200μm，内直径为20μm，高度为2.5cm。

采用透明光管，同时配合集热管400上的集热孔结构，使集热管400能够迅速的吸收太能光的照射，将光照传递给吸热板300，并且透明光管的耐温性好，能够承受较低的温度，使本毛发式太阳能集热器能够在冬天或者寒冷的地区，利用率高，使用寿命长。

在毛发式太阳能集热器一侧，还设置有温差发电装置，其与毛发式太阳能集热器电连接，在温差发电装置一侧还设连接有冷却散热装置，同时冷却散热装置还与散热器连接，用于控制冷却散热装置的温度，其中，冷却散热装置包括：散热器，其内部具有容纳腔，外部设置有传热翅片，散热器一端具有进水口，另一端具有出水口；水管，其一端连接进水口，另一端连接出水口；在水管中间，位于水管中部还连接有冷却泵，温差控制器，其电连接冷却散热装置。

本发明还提供一种毛发式太阳能集热器的发电控制方法，在发电过程中，通过控制冷却泵的泵速，保证冷却温度和发电装置的发电效率，防止控制体系发生意外，具体如下：

步骤1、建立bp神经网络模型。

本发明采用的bp网络体系结构由三层组成，第一层为输入层，共n个节点，对应了表示设备工作状态的n个监测信号，这些信号参数由数据预处理模块给出。第二层为隐层，共m个节点，由网络的训练过程以自适应的方式确定。第三层为输出层，共p个节点，由系统实际需要输出的响应确定。

该网络的数学模型为：

输入向量：x＝(x1,x2,...,xn)^t

中间层向量：y＝(y1,y2,...,ym)^t

输出向量：o＝(o1,o2,...,op)^t

本发明中，输入层节点数为n＝4，输出层节点数为p＝2。隐藏层节点数m由下式估算得出：

输入信号4个参数分别表示为：x1为吸热板温度系数，x2为泵速系数，x3为进水温度系数，x4为出水温度系数。

其中，冷却泵泵速调节的经验公式为：

其中，ε为校正系数，ω0为设定的初始泵速，单位为r/min，a1为进水口截面面积，单位为m²，a2为出水口截面面积，单位为m²，k1为管道粗糙度系数，kv为收缩系数，h为散热器容纳腔的容积，单位为l，s为水管的长度，单位为mm，pi为出水口压力，单位为atm，p为是散热器容纳腔内的压力，单位为atm，e为自然对数底数。

由于传感器获取的数据属于不同的物理量，其量纲各不相同。因此，在数据输入人工神经网络之前，需要将数据规格化为0-1之间的数。

将吸热板温度t、冷却泵的泵速ω、进水口的进水温度t1、出水口的出水温度t2进行归一化处理，公式为：

其中，xj为输入层向量中的参数，xj分别为测量参数t、ω、t1、t2，j＝1,2,3,4；xjmax和xjmin分别为相应测量参数中的最大值和最小值，采用s型函数。

具体而言，对于吸热板温度t，进行归一化后，得到吸热板温度系数x1：

其中，tmin和tmax分别为吸热板温度最小值和最大值。

同样的，对于冷却泵泵速ω，进行归一化后，得到泵速系数x2：

其中，ωmin和ωmin分别为泵速最小值和泵速最大值。

同样的，对于进水口的进水温度t1，进行归一化后，得到进水温度系数x3：

其中，t1min和t2min分别为进水温度的最小值和最大值。

同样的，对于出水口的进水温度t2，进行归一化后，得到出水温度系数x4：

其中，t2min和t2min分别为出水温度的最小值和最大值。

输出信号的2个参数分别表示为：输出层向量o＝{o1,o2}；o1为温差发电装置工作系数、o2为紧急停机信号，所述输出层神经元值为k为输出层神经元序列号，k＝{1,2}；其中，当o1为1时，温差发电装置正常工作，当o1为0时，温差发电装置工作异常；当o2为1时，出水口温度正常，当o2为0时，出水口温度异常，温差控制器停止工作。

步骤s220、进行bp神经网络训练。

根据历史经验数据获取训练的样本，并给定输入节点i和隐含层节点j之间的连接权值wij，隐层节点j和输出层节点k之间的连接权值wjk，隐层节点j的阈值θj，输出层节点k的阈值θk、wij、wjk、θj、θk均为-1到1之间的随机数。

在训练过程中，不断修正wij、wjk的值，直至系统误差小于等于期望误差时，完成神经网络的训练过程。

(1)训练方法

各子网采用单独训练的方法；训练时，首先要提供一组训练样本，其中的每一个样本由输入样本和理想输出对组成，当网络的所有实际输出与其理想输出一致时，表明训练结束；否则，通过修正权值，使网络的理想输出与实际输出一致；

(2)训练算法

bp网络采用误差反向传播(backwardpropagation)算法进行训练，其步骤可归纳如下：

第一步：选定一结构合理的网络，设置所有节点阈值和连接权值的初值。

第二步：对每个输入样本作如下计算：

(a)前向计算：对l层的j单元

式中，为第n次计算时l层的j单元信息加权和，为l层的j单元与前一层(即l-1层)的单元i之间的连接权值，为前一层(即l-1层，节点数为nl-1)的单元i送来的工作信号；i＝0时，令为l层的j单元的阈值。

若单元j的激活函数为sigmoid函数，则

且

若神经元j属于第一隐层(l＝1)，则有

若神经元j属于输出层(l＝l)，则有

且ej(n)＝xj(n)-oj(n)；

(b)反向计算误差：

对于输出单元

对隐单元

(c)修正权值：

η为学习速率。

第三步：输入新的样本或新一周期样本，直到网络收敛，在训练时各周期中样本的输入顺序要重新随机排序。

bp算法采用梯度下降法求非线性函数极值，存在陷入局部极小以及收敛速度慢等问题。更为有效的一种算法是levenberg-marquardt优化算法，它使得网络学习时间更短，能有效地抑制网络陷于局部极小。其权值调整率选为

δω＝(j^tj+μi)^-1j^te；

其中，j为误差对权值微分的雅可比(jacobian)矩阵，i为输入向量，e为误差向量，变量μ是一个自适应调整的标量，用来确定学习是根据牛顿法还是梯度法来完成。

在系统设计时，系统模型是一个仅经过初始化了的网络，权值需要根据在使用过程中获得的数据样本进行学习调整，为此设计了系统的自学习功能。在指定了学习样本及数量的情况下，系统可以进行自学习，以不断完善网络性能；

如表1所示，给定了一组训练样本以及训练过程中各节点的值。

表1训练过程各节点值

步骤3、采集传感器运行参数输入神经网络得到温差发电装置工作系数和紧急停机信号。

将训练好的人工神经网络固化在芯片之中，使硬件电路具备预测和智能决策功能，从而形成智能硬件。

同时使用传感器采集到的参数，通过将上述参数规格化，得到bp神经网络的初始输入向量通过bp神经网络的运算得到初始输出向量

步骤4、监测发电装置的工作情况，并在温度异常时进行停机预警。

得到输出层向量o＝{o1,o2}；o1为温差发电装置工作系数、o2为紧急停机信号，所述输出层神经元值为k为输出层神经元序列号，k＝{1,2}；其中，当o1为1时，温差发电装置正常工作，当o1为0时，温差发电装置工作异常；当o2为1时，出水口温度正常，当o2为0时，出水口温度异常，温差控制器停止工作，进行预警。

通过bp神经网络在发电过程中进行调控，并通过调整泵速保证发电系统的温度，保证发电装置的发电效率，防止意外情况的出现。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。