基于人工神经网络与遗传算法的太阳能集热器几何优化与性能比较研究

本研究针对平板太阳能集热器因几何结构限制导致的热能吸收效率低的问题，开展了基于人工神经网络（ANN）和遗传算法（GA）的几何构型优化研究。通过建立参数化数学模型，系统比较了平面、圆锥、金字塔及抛物线曲面等不同几何设计在有效采光面积、倾角动态和曲率依赖性辐射捕获效率等方面的性能差异。研究发现，抛物线曲面集热器（y=9.92x2）可实现较圆锥设计≥15%的效率增益，且曲率角变化对曲面集热器性能影响显著减弱（15°阈值处存在2.25%的统计显著差异）。该研究为太阳能集热器的构型特异性优化设计提供了重要理论依据和实践指导。

　　

在全球工业革命推动能源需求激增与环境污染加剧的双重背景下，开发利用清洁可再生能源已成为应对能源危机与气候变化的核心策略。太阳能因其资源丰富、分布广泛等优势，成为最具潜力的可再生能源之一。太阳能集热器作为将太阳辐射能转换为热能的关键装置，其性能直接影响整个太阳能热利用系统的效率。尽管平板集热器因结构简单、成本低廉而广泛应用，但其性能受吸收板几何结构的严重制约，特别是较低的热传递速率限制了整体效率的提升。现有研究虽通过增加肋片、设置湍流器、加装挡板等多种方式尝试改善集热器性能，但针对不同几何构型（如平面、圆锥、金字塔及抛物线曲面）的集热器进行系统的参数化数学建模与比较分析的研究仍较为缺乏。为此，研究人员开展本研究，旨在建立一套完整的参数化数学框架，结合计算智能技术，对不同几何结构的太阳能集热器进行性能评估与优化设计。

为开展本研究，研究人员主要采用了参数化数学建模、计算流体动力学分析、人工神经网络（ANN）与遗传算法（GA）多目标优化以及实验验证等关键技术方法。数学建模基于稳态假设，忽略了对流与辐射热损失，并假定吸收体为理想黑体。通过计算不同几何构型（平面、圆锥、金字塔、抛物线曲面）的有效采光面积、倾角与曲率对辐射捕获效率的影响，建立了热能吸收（Q）与入射辐射（I）、采光面积（A）及入射角（α）的定量关系（Q = I × A × cos(α)）。实验验证部分在伊拉克巴格达进行，使用了两套集热器原型（方形平板与圆形曲面）和K型热电偶、太阳功率计等仪器监测温度与太阳辐射强度，并通过误差分析确保数据可靠性。

数学建模成果

研究表明，太阳能辐射强度在巴格达地区呈现明显的日变化特征，正午时分达到峰值（965 W/m²）。通过比较不同几何构型集热器的热能收集性能发现，凹面向下（concave-down）配置始终优于凹面向上（concave-up）设计。圆锥与金字塔形集热器因有效采光面积更大，其热能吸收性能较平板集热器提升8–15.2%。尤为重要的是，曲率角的变化对圆锥与金字塔集热器性能影响显著，而对曲面集热器的影响较弱（15°阈值处存在2.25%的统计显著差异）。抛物线曲面集热器（y=9.92x²）在凹面向下配置中表现最优，可实现较圆锥设计≥15%的效率增益。

实验验证

通过实验数据与数学模型预测结果的对比，发现两者具有良好的一致性（最大偏差低于7.8%）。凹面向上与平板集热器的性能高度吻合，验证了理论模型中关于几何构型对辐射捕获效率影响的假设。实验进一步证实，凹面向下设计因能有效减少辐射损失，其热性能显著优于凹面向上配置。

优化分析

结合人工神经网络（ANN）与遗传算法（GA）的多目标优化表明，曲面集热器在凹面向下配置中表现最佳，其热效率由高到低排序依次为：曲面、圆锥、金字塔、方形和圆形。优化参数v=9.92时，曲面集热器达到峰值性能。ANN因基于空间填充设计训练，其预测结果较GA更为精确。

本研究通过数学建模、实验验证与计算智能优化，系统比较了不同几何构型太阳能集热器的性能，证实了凹面向下曲面设计在提升太阳能捕获效率方面的显著优势。研究不仅为解决平板集热器因几何结构限制导致的低效问题提供了有效方案，而且为太阳能集热器的构型特异性优化奠定了理论基础。其所建立的参数化数学框架与ANN-GA协同优化方法，可为未来太阳能集热器的设计提供重要参考，推动可再生能源技术的高效化与实用化发展。然而，研究仍存在一些局限性，如未考虑瞬态操作、环境因素影响及不同气候条件的适用性等，未来需进一步开展多气候验证、经济与环境效益分析及系统集成研究。