太阳能—土壤源热泵系统（SESHPS）仿真研究

【摘要】：随着我国能源以及环境形势的日趋严峻,对于太阳能、土壤源等可再生能源的利用已经成为国家重点发展和推广的能源利用型式。太阳能-土壤源热泵系统作为一种以太阳能和土壤源为复合热源的热泵系统,因其具有节能环保等优点,已经越来越受到关注。 文中以太阳能-土壤源热泵系统为研究对象,分别建立了热泵机组模型、热管式真空管太阳能集热器模型、垂直U型埋管换热器模型、蓄热水箱模型和室内负荷模型。根据拉格朗日中值定理,应用BP神经网络和RBF神经网络分别对热泵机组模型中的主要部件冷凝器模型和蒸发器模型进行了简化,同时建立了BP神经网络校正模型对二者简化模型的仿真结果进行了校正;建立了基于BP神经网络和热管式真空管太阳能集热器数理模型的太阳能集热器BP神经网络仿真模型,并在此基础上应用遗传算法对该神经网络仿真模型进行了优化:参照经典的Kelvin线热源模型和Kavanaugn圆柱源理论模型,运用负荷叠加、负荷阶跃、负荷累积的思想,建立了垂直U型埋管换热器数理模型,将BP神经网络和垂直U型埋管换热器数理模型相结合,建立了垂直U型埋管换热器优化模型。 在太阳能-土壤源热泵系统各部分仿真模型的基础上,利用质量守衡和能量守衡的原理,将太阳能集热器、热泵机组、地下埋管换热器及其它仿真模型联系起来,建立了太阳能-土壤源热泵系统仿真模型,并编制了相应的系统仿真软件,将其应用于青岛市某一工程实例中,分别针对系统的动态运行方式和静态运行方式进行了仿真模拟计算,结果显示热泵机组动态运行方式下的平均制热性能系数COP_h值较其在静态运行方式下的COP_h值高。 文中将遗传算法和神经网络应用于太阳能-土壤源热泵系统的仿真建模,经实验验证取得了较好的预测效果,能够提高仿真模型的计算精度和效率;同时分析了动静态两种运行方式对太阳能-土壤源热泵系统能耗的影响,这些研究工作能够为太阳能-土壤源热泵系统的推广及实际应用提供一定程度的理论参考。