Zastosowanie metod uczenia maszynowego do optymalizacji płytowego wymiennika ciepła w hybrydowych kolektorach fotowoltaiczno-termicznych

• Autorzy: Wodołażski Artur

Identyfikatory

DOI

10.15199/62.2020.11.14

Warianty tytułu

EN

Machine learning methods to optimize plate heat exchanger in a hybrid photovoltaic-thermal collector

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Przedstawiono projekt wysokowydajnego układu hybrydy PV/T chłodzonego płytowym wymiennikiem ciepła zoptymalizowanego za pomocą algorytmu uczenia maszynowego. Poprawę parametrów cieplnych płytowego wymiennika osiągnięto dzięki analizie egzergii. Optymalna geometria wymiennika znacznie wpłynęła na poprawę wartości konwekcyjnego współczynnika wymiany ciepła, a także na zmniejszenie oporów przepływu. Metoda optymalizacji oparta na algorytmach uczenia maszynowego obejmuje optymalny projekt parametrów geometrycznych i eksploatacyjnych płytowego wymiennika ciepła. Zmiana kształtów wypełnienia cylindrycznego z geometrią zapewnia lepszy rozkład obciążenia cieplnego, zwiększając efektywność elektryczną panelu PV o 29–34%.

EN

The method for optimization of the geometric structure of the plate heat exchanger and the water flow rate by means of the heuristic machine learning algorithm with the use of exergy analysis was presented. The simulation was performed for a polycrystalline photovoltaic panel with a capacity of 250 W. Its electrical efficiency was increased by 29–34%.

Słowa kluczowe

PL

panele PV/T; efektywność wykorzystania energii; wymiennik ciepła; optymalizacja konstrukcji; uczenie maszynowe

EN

PV/T panels; energy efficiency; heat exchanger; structure optimization; machine learning

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przemysł Chemiczny
• Rocznik: 2020
• Tom: T. 99, nr 11
• Strony: 1655--1659
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., il., tab., wykr.

Twórcy

autor

Wodołażski Artur

• Zakład Oszczędności Energii i Ochrony Powietrza, Główny Instytut Górnictwa, Plac Gwarków 1, 40-166 Katowice

Bibliografia

• [1] J.R.E.C. Kern, M.C. Russell, Proceedings 13th IEEE PV Specialist Conference, 1978, 1153.
• [2] L. Idoko, O. Anaya-Lara, A. McDonald, Energy Rep. 2018, 4, 357.
• [3] A. Mellor, D.A. Alvarez, I. Guarracino, A. Ramos, A.R. Lacasta, L.F. Llin i in., Sol. Energy 2018, 174, 386.
• [4] C.-F.J. Kuo, Y.-W. Lee, M.L. Umar, P.-C. Yang, Energy Convers. Manage. 2017, 154, 470.
• [5] H.A. Zondag, D. de Vries, W. Van Helden, R.C. van Zolingen, A. Van Steenhoven, Sol. Energy 2002, 72, 113.
• [6] A. Royne, Cooling devices for densely packed high concentration PV Array, Master of science thesis, The University of Sydney, 2005.
• [7] L. Theodore, Heat transfer applications for the practicing engineer, John Wiley & Sons, New Jersey 2011.
• [8] M.S. Abd-Elhady, M. Fouad, T. Khalil, Energy Convers. Manage. 2016, 115, 1.
• [9] Z. Qiu, X. Zhao, P. Li, X. Zhang, S. Ali, J. Tan, Energy 2015, 87, 686.
• [10] S.R. Abdallah, H. Saidani-Scott, O.E. Abdellatif, Sol. Energy 2019, 181, 108.
• [11] M. Modjinou, J. Ji, W. Yuan, F. Zhou, S. Holliday, A. Waqas i in., Energy 2019, 166, 1249.
• [12] X. Zhang, X. Zhaoa, S. Smitha, J. Xub, X. Yuc, Renew. Sustain. Energy Rev. 2012, 16, 599.
• [13] P. Blecich, Int. J. Refrig. 2015, 59, 65.
• [14] P.R. Bobbili, B. Sunden, S.K. Das, Appl. Therm. Eng. 2006, 26, 1919.
• [15] P. Moreau, D. Lochegnies, J. Oudin, J. Process Mech. Eng. 1998, 212, nr 1, 7.
• [16] J.N. Mao, H.X. Chen, H. Jia, Y.Z. Wang, H.M. Hu, Int. J. Therm. Sci. 2013, 73, 46.