热跃层热能存储是在工厂中恢复废热的最有希望的解决方案之一。本文旨在优化热量储能的形状,以最大程度地减少其环境影响并最大程度地提高其自动效率。参考存储是一种现有的工业高温空气/陶瓷装满床的热存储,称为Ecostock®。用于确定水箱性能的物理模型是一个具有两个方程式的一个维度模型:一个用于传热液,一个用于填充材料。使用生命周期评估通过四个选定的指标分析了环境影响:累积能量需求,全球变暖潜力,非生物耗竭潜力和颗粒物。为了解决此多标准问题,使用了几种充电和环境权重因子,应用了粒子群优化算法。获得了一个帕累托集,并由单个自我或环境优化限制。有利于释放效率减少储罐的体积。然而,储罐的环境足迹增加了:累积能量需求和非生物耗竭潜力的指标较高。储罐的形状随机重量从平方形(环境优化)到锥形形状(自行量优化)演变。
摘要 住宅供暖和制冷行业日益电气化,主要使用电动热泵 (HP) 与热能/电能存储系统相结合。虽然这些发展有助于增加该行业中可再生和低碳能源的份额,但要充分利用该技术的潜力,需要对这些系统进行智能控制,以考虑未来预测的可再生能源可用性和相应的 HP 系统性能。然而,以适合智能控制的方式对具有复杂内部动态的系统进行建模具有挑战性。模型需要足够复杂才能准确捕捉系统的非线性和复杂性,同时又要足够快,以便在合适的计算时间内彻底搜索解空间。动态规划 (DP) 是一种很有前途的智能控制方法,因为它结合了使用复杂非线性模型的能力,同时是一种穷举搜索算法,保证找到全局最优值。本文介绍了一个创新的建模框架,该框架包含 HP 变电站主要组件(即 HP 和热能存储 - TES)的降阶模型 (ROM),以适合在 DP 中使用的方式进行阐述;这些模型包括影响系统性能的重大物理操作约束(例如,HP 压缩机变速、非线性性能系数 - COP - 依赖于室外和配送温度),同时最大限度地减少优化器需要处理的状态变量数量(即 TES 温度、HP 热容量和电容量)。在应用于示例 HP 系统时,我们的系统模型与用作参考基础事实的详细 TRNSYS 对应模型相比表现出色。该系统通过动态规划优化方法实现了显着的成本节约,与传统的基于规则的控制相比,功耗降低了 13%。
通过将我们的热管理生长工艺与世界一流的光学制造设施相结合,Coherent Advanced Materials 可以提供激光加工、光学抛光的热材料,以满足弯曲、翘曲和表面粗糙度规格,从而确保与您的高功率设备实现最佳热接触。除了生长和制造之外,我们的员工还随时准备通过使用内部计量技术(例如灯闪光热扩散率测量和 SEM)以及热模型与客户合作,以设计特定应用的解决方案。