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  • 摘要:

    太阳能以其取之不尽、用之不竭和对环境友好的特性而闻名,是最有前途的能源之一。太阳能通常是由一种热介质-热传递流体(HTF)以热的形式收集,然后输送到生产和人类使用。由于天气、气候和季节的变化带来的挑战,需要基于蓄热(TES)组件的太阳能加热或供电设备,这些组件可以连续、不间断地运行。相变材料(PCMs)作为一种潜热储存材料,其重量和体积要小得多,可以储存更多的能量,这有助于太阳能热设备捕获更多的太阳能。然而,传统的导热系数(TC)较低的PCMs导致TES组件的储能/释放时间较长,显著降低了TES效率。为了提高TES的整体性能,关键是通过提高PCMs的TC来加速蓄放过程。基于前沿的理论和实验研究,我们综述了微/纳米pcms在这一领域的典型热增强进展。

                                                                                    ——文章发布于2019年9月

    来源机构: ScienceDirect的《Renewable Energy》 | 点击量:0
  • 摘要:

    可持续生物燃料供应链是可持续制造和未来生产的关键。绿色生产现在正成为全球竞争的订单资格。为实现经济、社会和环境可行性的生物燃料供应链建模是一项挑战。本文将生物燃料平台规划与优化结合起来,将生物燃料产品、生产流程和网络设计纳入可持续供应链规划的范畴。考虑了不同生产路径下生物燃料供应链网络的设计问题。模拟结果表明,稻秆与废弃食用油的最佳配比范围为0% ~ 50%。生物柴油占生物燃料总产量的40%以上,优于乙醇。然而,乙醇的产量是99.1%,因此它足以直接与汽油混合在最后的仓库。在社会贡献方面,估计供应链对案例国家GDP的贡献约为0.17%。结合以上统计数据,提出了未来生物燃料生产对全球经济影响和竞争力的研究方向。

                                                                                         ——文章发布于2019年9月

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  • 摘要:

    风力发电机的功率曲线描述了发电功率与瞬时风速的关系。在实验室理想条件下评估风力涡轮机的性能往往是乐观的,很少反映出涡轮机在实际情况下的实际表现。有时,一些航空发动机产生的功率与标称功率曲线有显著差异,给投资推动者造成经济损失。本研究的目的是建立实际风力发电机组功率曲线模型及其与名义功率曲线的变化关系。这项研究是在三个不同阶段进行从风速和电力生产相关数据的Senvion MM92 兆瓦风力发电机额定功率为2.05。第一阶段的重点是统计分析,使用最常见和可靠的概率密度函数。第二阶段是通过对实际生产数据进行过程拟合,对投产一年内现场实测功率曲线进行分析建模。第三个重点是开发一个基于人工神经网络的模型,该模型可以预测输出功率的大小。将多层神经网络建模的实际功率曲线与汽轮机SCADA的标称特性和性能进行了比较。对于所研究的器件,两种方法的可生产性偏差均小于1%,实际功率曲线偏差均小于0.5%。该模型可用于任何风力涡轮机,以验证实际性能和检查故障条件,帮助运营商了解正常和异常行为。

                                                                                             ——文章发布于2019年9月

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  • 摘要:

    风力涡轮机叶片通常是由一小部分用粘合剂粘合在一起的部件制造的。在风力机的使用寿命中,不同环境条件下的静载荷和疲劳载荷会导致粘接接头的开裂和/或脱粘,最终导致叶片结构的倒塌。本工作的目的是研究热塑性树脂制造的风力涡轮机叶片的融合连接。风力涡轮机叶片用热塑性树脂可以减少制造过程中的循环时间和能源消耗,并有利于使用寿命的回收和现场制造。此外,这些材料的融合连接可以取代粘合剂,从而使叶片更加坚固。研究表明,与典型的风力机叶片粘结剂相比,熔焊提高了静强度和疲劳抗剪强度。这一初步的couton -scale研究表明,有潜力开发全尺寸风力涡轮机叶片的熔焊技术。

                                                                                          ——文章发布于2019年9月

    来源机构: ScienceDirect的《Renewable Energy》 | 点击量:0
  • 摘要:

    采用计算流体力学方法,对超疏水涂层存在时风力机叶片动态段的流动特性进行了数值研究。假设有一种超疏水涂层,就有可能防止叶片结冰。超疏水表面的流体在运动;所以滑移速度存在于它们的壁上。动态运动为正弦运动,引起了深动态失速现象。DS的出现导致涡旋增大,涡旋强度增大。这些涡旋在空气动力载荷中引起超调。在机翼不同位置施加超疏水表面,可以明显影响DS涡的产生。研究这些影响,是本文的目的。文献中没有对不同位置滑移速度下的DS进行分析。因此,利用过渡sst模型,在Re≈4×104下对SD7037翼型进行了数值模拟。结果表明,当涂层覆盖前缘时,DS和涡形成延迟,升力峰值降低约10.6%;而对于完全被涂层覆盖的翼型,最大升力值增加14.6%,DS延迟。在尾缘和压力侧施加滑移边界条件,循环荷载变化不大。

                                                                                                  ——文章发布于2019年9月

    来源机构: ScienceDirect的《Renewable Energy》 | 点击量:0
  • 摘要:

    本文研究了基于复合相变材料(CPCMs)的储能器件从元件级到器件级的热性能。CPCMs由NaLiCO3共晶盐作为相变材料(PCM)、MgO作为陶瓷骨架材料(CSM)和石墨薄片作为导热增强材料(TCEM)组成。建立了描述CPCMs模块和组件内部瞬态传热的计算模型,并通过实验进行了验证。然后进行广泛的建模,以研究TES从组件级到设备级的性能。首先,研究了CPCMs性能、模块尺寸和表面粗糙度对器件性能的影响。结果表明,TCEM的质量载荷越大,CPCMs模块级的导热系数越高,组件级的充放电过程越短。较大的CPCMs模块和较高的换热流体入口速度显著提高了部件性能。然后研究了基于CPCMs的器件,重点研究了器件排列对器件性能的影响。结果表明,与并联和交错两种结构相比,梯形结构的充电效率最高,总充电时间分别缩短了55.6%和34.8%。

    ——文章发布于2019年9月

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  • 摘要:

    能源消费是一个国际问题,在国家能源安全中发挥着重要作用,特别是对能源市场处于转型期的中国而言。利用非线性数据序列对未来能源消费趋势进行准确可靠的预测,对政府和能源企业的决策具有重要意义。本文提出了一种新的分数阶累积非线性伯努利模型,简称方bm(1,1)模型,用于预测我国“十三五”(2016-2020年)短期可再生能源消费。利用分数累积生成矩阵和伯努利方程对新模型进行了详细的讨论。并利用粒子群优化算法对系统参数进行优化搜索。基于2011 - 2015年更新的实际数据集,建立了FANGBM(1,1)模型,分别预测可再生能源消费总量、水电消费总量、风电消费总量、太阳能消费总量和其他可再生能源消费总量。在所有情况下,方bm(1,1)模型都具有较高的精度,并被证明是处理非线性序列的有效方法。

    ——文章发布于2019年9月

    来源机构: ScienceDirect的《Renewable Energy》 | 点击量:21
  • 摘要:

    采用瞬态流固耦合仿真方法,对某风力机进行了动载荷和应力分析。在结构方面,三个长50?米商业玻璃纤维环氧树脂叶片建模使用壳元素,准确包括复合材料的性质。在流体方面,每一个叶片和轮毂都有一个六面体网格。然后通过覆盖技术将这些网格覆盖到结构化的背景网格中。结构求解器规定的位移施加在涡轮刚性旋转的顶部。采用k-epsilon湍流模型计算大气边界层(ABL)。计算流体力学(CFD)和计算固体力学(CSM)求解器使用内部代码进行强耦合。在整个模拟时间内,对每个叶片上的载荷、应力和位移的瞬态演化进行了监测。ABL在叶片外侧区域引起轴向位移的振荡。此外,考虑和研究了重力对结构的影响,表明重力对叶片切向位移的影响很大。振动变形导致每个叶片在旋转过程中所提供的扭矩存在明显差异。

    ——文章发布于2019年9月

    来源机构: ScienceDirect的《Renewable Energy》 | 点击量:27
  • 摘要:

    研究了光伏组件背板的被动冷却问题。采用无空气冷却的太阳能组件作为基础模型,与附加翅片作为散热器冷却的组件进行比较。带翅片的模块由静止空气和通风空气冷却。通过对有翅片和无翅片光伏组件传热的理论研究,研究了环境温度和太阳辐照对计算的电池温度和组件输出功率的影响。结果表明,由于翅片冷却,模块温度下降,电效率提高。该模块的电效率随翅片高度和数量的增加而显著提高。无翅片和有翅片模块的电池温度、开路电压和短路电流的计算值与白天实验测量值基本吻合。白天小时的输出功率从日出到中午开始增加,然后下降到日落。与此相反,从日出到中午,电能效率下降,然后上升,直到日落,这与文献中先前的研究结果一致。

    ——文章发布于2019年9月

    来源机构: ScienceDirect的《Renewable Energy》 | 点击量:3
  • 摘要:

    一个非常短期的太阳能光伏发电预测可以非常有助于实时平衡运行在电力市场,这反过来将有利于能源供应商和客户。然而,太阳能光伏发电的间歇性给预测带来了误差。为了解决这一难题,本文研究了太阳能光伏发电时间序列的小波分解对其预测的影响。提出了一种基于最大重叠离散小波变换(MODWT)的神经网络混合模型。利用安装在印度理工学院Gandhinagar的屋顶太阳能光伏电站的太阳能光伏发电数据,开发并验证了预测模型。计算了各种数值预报精度指标,表明所提出的预报模型在精度和适应性方面均优于组成模型。

    ——文章发布于2019年9月

    来源机构: ScienceDirect的《Renewable Energy》 | 点击量:7