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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有機朗肯循環(huán)過程及循環(huán)性能計算方法

王羽鵬; 梁俊偉; 羅向龍; 李逸帆; 陳健勇; 陳穎 廣東工業(yè)大學材料與能源學院; 廣東廣州510006

摘要：有機朗肯循環(huán)(ORC)是中低溫熱能-電能轉(zhuǎn)換中最具前景的技術(shù)之一,近年來受到越來越多的關(guān)注。工質(zhì)是ORC實現(xiàn)的載體,由于熱源及可選工質(zhì)的多樣性,工質(zhì)篩選及系統(tǒng)的優(yōu)化對于提升ORC綜合性能非常重要,而物性及過程特性的準確預測是關(guān)鍵。提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-基團貢獻法的ORC系統(tǒng)性能計算方法,建立了涵蓋11個基團的基團表,從REFPROP中調(diào)用51種工質(zhì)7958組數(shù)據(jù)進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練,獲得了ORC中各個熱力過程能量轉(zhuǎn)換和熵差的計算關(guān)聯(lián)式。計算了21種常用工質(zhì)在1584組工況下的ORC系統(tǒng)性能,并與基于傳統(tǒng)方法計算的ORC系統(tǒng)性能參數(shù)進行了對比。結(jié)果顯示預測得到的ORC系統(tǒng)熱效率、凈輸出功和系統(tǒng)?效率與用REFPROP計算得出的結(jié)果相比誤差分別為1.01%、1.02%和1.61%,相比傳統(tǒng)方法,預測精度有顯著提高。

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