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为了提高太阳能PV/T系统能效,采用超声搅拌法制备了GO(氧化石墨烯)质量分数为0.01%、0.02%和0.03%的石蜡/GO复合相变材料,并对其潜热、导热性和流动性进行测试分析。其中,GO质量分数为0.02%的复合相变材料相比于制备的其他复合相变材料具有最佳的综合性能,其相变温度为35℃,相变潜热为42.93 J/g,热导率最高为0.505 W/(m·K),黏温拟合程度为0.91。为了分析石蜡/GO复合相变材料对太阳能PV/T系统热电性能的影响,搭建了两套完全相同的平板热管式太阳能PV/T系统,并将GO质量分数为0.02%的石蜡/GO复合相变材料和水作为两系统的传热介质运行。采用热效率和电效率对太阳能PV/T系统的热电性能进行表征。研究结果表明,在相同工况下,运行(石蜡质量分数为30%以及GO质量分数为0.02%)石蜡/GO复合相变材料的平板热管式太阳能PV/T系统的热电性能均比运行水的系统性能有所提升,其中系统热效率提高92.28%,电效率提高8.87%,换热水箱集热量提高15.80%。该研究为复合相变材料(流体)在太阳能储存领域的应用提供了借鉴。 相似文献
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PV/T集热器系统是一种能够同时提供低品位热能和高品位电能的新型太阳能系统,在光伏发电同时回收光伏余热,降低光伏板温度的同时不仅可以提高发电效率,而且能够将余热收集起来并转化应用于供暖和生活热水系统。本文利用遗传算法优化神经网络的方法建立了太阳能光伏光热(PV/T)系统性能的仿真预测模型,并与单一(Back Propag ation) BP神经网络的预测模型进行了对比分析。仿真预测结果表明:太阳能PV/T系统性能遗传算法优化BP神经网络模型的预测值与实际值拟合度较好,且预测精确度优于单一BP神经网络模型。其中遗传BP神经网络模型预测电效率的平均相对误差为1%,相对误差小于2%的样本占比大于95%;预测蓄热水箱温度的绝对平均误差仅为0.2℃,最大相对误差不超过1%。 相似文献
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对应用于太阳能PV/T(photovoltaic/thermal)集热系统的相变微胶囊进行热物性的研究.使用激光导热仪对相变微胶囊进行导热系数的测试,并使用差式扫描量热仪(Differential Scanning Calorimeter,DSC)对相变微胶囊的相变潜热进行测试.试验采用控制单一变量法,分析乳化剂种类、超声震荡时间、溶液pH和乳化剂质量对相变微胶囊的相变潜热的影响.通过研究得出,当以十二烷基硫酸钠(SDS)为乳化剂,其添加量为0.45g,超声震荡时间为10 min,溶液pH为3.5,核壳比为1∶1时,制备的以二十二烷为核、二氧化钛为壳的相变微胶囊的热物性最佳. 相似文献
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