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申请/专利权人：湘潭大学

摘要：本发明公开了一种可调喷嘴向心透平的最优调控方法，主要包括以下步骤：首先输入有机朗肯循环发电系统的工作条件，然后将候选循环工质及透平模型耦合至系统模型之中，建立一维集成优化模型并开展优化，通过多目标决策确定系统最优设计参数及部件结构参数；在此基础上，采用中心复合设计方法确定透平试验方案，对各个方案进行三维数值模拟；然后，利用模拟结果训练神经网络，建立透平性能的PSO‑BP神经网络预测模型，结合其余部件变工况模型建立系统变工况优化模型；最后，通过运行优化确定透平最优运行参数及其与冷热源条件的关联规律。本发明能实现可调喷嘴向心透平的最优调控，最大限度提升波动冷热源条件下系统的运行性能。

主权项：1.一种可调喷嘴向心透平的最优调控方法，其特征在于，包括如下步骤：1输入有机朗肯循环发电系统的设计条件，包括热源温度及流量，冷源温度及流量，工质泵特性曲线；2建立向心透平一维设计数学模型，将候选循环工质与透平数学模型耦合至系统模型之中，并以系统热效率ηE、平均发电成本LEC、透平尺寸因子DF为目标，建立系统一维集成优化设计数学模型； 3先利用NSGA-II算法对一维集成优化模型进行迭代计算，得到多目标优化的Pareto前沿解集，然后再进行多目标决策得到最优解；4利用决策得到的最优解，对系统中的蒸发器、冷凝器、向心透平以及工质泵进行设计，得到蒸发器及冷凝器面积、工质泵扬程及流量、向心透平结构参数；5以向心透平主要气动参数为变量，利用中心复合设计方法设计试验方案，并建立各个试验方案的三维仿真模型，利用CFD方法得到各个方案的向心透平性能；6将各个方案的模拟结果作为PSO-BP神经网络的训练集，得到向心透平变工况性能的预测模型；7建立蒸发器、冷凝器及工质泵的变工况数学模型，并将向心透平PSO-BP神经网络模型与其他部件变工况模型集成在一起，建立有机朗肯循环发电系统的变工况数学模型；8以系统热效率ηE、平均发电成本LEC和净输出功Wnet为目标，建立系统变工况多目标优化模型： 9采用NSGA-II算法对变工况模型进行优化，获得Pareto解集并对其进行决策，确定不同冷热源条件下向心透平的最优运行参数，得到向心透平最优运行参数与冷热源参数之间的关联式。

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