[發(fā)明專利]一種三套管相變蓄熱換熱單元的優(yōu)化設(shè)計方法

有效

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• 申請日: 2020-03-03
• 公開（公告）號: CN113343405B
• 公開（公告）日: 2022-05-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 于浩冉;朱能;楊昆
• 申請（專利權(quán)）人: 天津大學(xué)
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F119/08
• 代理公司: 天津創(chuàng)智天誠知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 12214
• 代理人: 李程;王秀奎

本發(fā)明公開了一種三套管相變蓄熱換熱單元的優(yōu)化設(shè)計方法，包括：1、確定優(yōu)化變量及優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；優(yōu)化變量為內(nèi)管、套管和外管的半徑；優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為：換熱效率函數(shù)、時間效率函數(shù)及質(zhì)量函數(shù)；2、根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)和計算機(jī)配置條件的需要，選定群智能優(yōu)化算法；3、根據(jù)用戶側(cè)的負(fù)荷需求和場地條件，確定換熱單元的潛熱蓄熱能力S；然后確定優(yōu)化變量的上下限；4、根據(jù)用戶負(fù)荷側(cè)的需要，確定符合實(shí)際需求的優(yōu)化變量約束條件；5、通過群智能優(yōu)化算法，優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，得到所述優(yōu)化變量Pareto最優(yōu)集。該技術(shù)方案可以克服現(xiàn)有三套管相變蓄熱換熱單元換熱效率低，蓄熱時間長，體型笨重的局限，提高三套管相變蓄熱換熱單元綜合性能。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于化工機(jī)械技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種三套管相變蓄熱換熱單元的優(yōu)化設(shè)計方法。

背景技術(shù)

隨著氣候變暖、能源短缺等問題日益嚴(yán)峻，對于可再生能源如太陽能、風(fēng)能的利用成為了大勢所趨。然而可再生能源由于存在間歇性、不穩(wěn)定性、波動性大、地域分布不均等缺點(diǎn)，極大的限制了其發(fā)展。應(yīng)用蓄能技術(shù)可在能源供給量大于需求量時將能量蓄存，而在輸出量不滿足需求量時釋放能量以匹配供需兩側(cè)的平衡問題。因此，儲能密度大、蓄熱過程溫度恒定的相變潛熱蓄熱系統(tǒng)成為了研究蓄能技術(shù)的熱門對象。目前，已經(jīng)開發(fā)出了套管式、管殼式、填料式等不同結(jié)構(gòu)形式的相變換熱器。

三套管式相變換熱器由于其換熱面積大、蓄熱性能高，經(jīng)濟(jì)性好等特點(diǎn)受到了廣泛的關(guān)注。目前針對三套管式相變潛熱蓄熱系統(tǒng)的研究主要在以下幾個方面：相變材料的選擇、相變材料的熔融和凝固過程特性研究、強(qiáng)化換熱技術(shù)，然而卻缺少對其管徑、管長等構(gòu)造形式的優(yōu)化。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種三套管相變蓄熱換熱單元的優(yōu)化設(shè)計方法，該技術(shù)方案可以克服現(xiàn)有三套管相變蓄熱換熱單元換熱效率低，蓄熱時間長，體型笨重的局限，提出一種三套管相變蓄熱換熱單元的優(yōu)化設(shè)計方法，提高三套管相變蓄熱換熱單元綜合性能。

本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

一種三套管相變蓄熱換熱單元的優(yōu)化設(shè)計方法，包括以下步驟：

步驟一、確定優(yōu)化變量及優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；所述優(yōu)化變量為三套管相變蓄熱換熱單元的內(nèi)管、套管和外管的半徑r₁，r₂，r₃；所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為：換熱效率函數(shù)、時間效率函數(shù)及質(zhì)量函數(shù)；

所述換熱效率函數(shù)的定義如下：

其中，S即三套管相變蓄熱換熱單元的潛熱蓄熱量(kJ)，Q為換熱流體輸入的熱量(kJ)，W是用于克服三套管相變蓄熱換熱單元阻力損失的水泵的功耗(kJ)；

時間效率函數(shù)的定義如下：

其中，S即三套管相變蓄熱換熱單元的潛熱蓄熱量(kJ)，t是潛熱蓄熱過程完成的時間；

質(zhì)量函數(shù)為：

其中，r₁，r₂，r₃分別為內(nèi)管、套管和外管的管徑(m)，δ是壁厚(m)，L為三套管相變蓄熱換熱單元的長度，ρ_M為管材的密度(kg/m³)，S即三套管相變蓄熱換熱單元的潛熱蓄熱量(kJ)，H為相變材料的相變潛熱(kJ/kg)；

步驟二、根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)和計算機(jī)配置條件的需要，選定合適的群智能優(yōu)化算法；

作為優(yōu)選，所述群智能優(yōu)化算法可以為：多目標(biāo)遺傳算法NSGA-Ⅱ，多目標(biāo)粒子群算法MOPSO，多目標(biāo)人工蜂群算法MOABC，多目標(biāo)蟻群算法MOACA；