【摘 要】
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本文研究的对象是基于有机朗肯循环（Organic Rankine Cycle）的低温发电技术,简称ORC低温发电技术。目前该技术仍然处于推广的初期阶段,技术成熟度不高,系统优化空间比较大。为了验证关于ORC低温发电系统的理论知识和分析系统参数之间的关系,本文搭建了10kW低温发电实验系统。通过实验,可以看出热源温度与蒸发温度和发电功率存在明显线性关系,热源温度每提高1℃,蒸发温度和发电功率随之提高
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本文研究的对象是基于有机朗肯循环（Organic Rankine Cycle）的低温发电技术,简称ORC低温发电技术。目前该技术仍然处于推广的初期阶段,技术成熟度不高,系统优化空间比较大。为了验证关于ORC低温发电系统的理论知识和分析系统参数之间的关系,本文搭建了10kW低温发电实验系统。通过实验,可以看出热源温度与蒸发温度和发电功率存在明显线性关系,热源温度每提高1℃,蒸发温度和发电功率随之提高0.9℃和0.23kW。本系统最大热电效率为6.2%,最高热力完善度为42.9%,均对应着最高热源温度。通过10kW低温发电实验系统,其他参数之间的关系也得到讨论,其实验结果为后续低温发电系统的优化提供了数据支撑和方向。本文分别针对有机工质的优选过程、工质增压过程、工质吸热过程和工质膨胀过程提出了相应优化方法。本文对于工质泵的汽蚀问题、满液式蒸发器的回油问题、容积式膨胀机的过膨胀和欠膨胀问题提出对应的优化措施,有助于提高系统运行的可靠性、安全性和高效性。本文第四章以10kW低温发电实验系统的实验结果为基础,建立了以蒸发温度为变量的半经验模型,然后基于此模型,以单位换热面积输出功率目标函数,提出了优化经济性为目的的设计方法。按照该设计方法的计算结果搭建验证实验台,来验证该设计方法的可靠性与准确性。通过对比设计值与实际值,该设计方法对应的夏季和冬季输出功率的设计偏差率分别为2.5%和2.8%;夏季和冬季对应的热源温降设计偏差率分别为4%和0.6%;设计蒸发温度与实际蒸发温度的偏差率仅为0.1%。证明该设计方法具有较高的设计精度与可靠性。本文还引入了两个数据驱动模型-支持向量机（SVM）和BP人工神经网络（BP-ANN）来预测ORC低温发电系统的输出功率。通过引进“VY法”和“块划分法”分别对SVM中误差惩罚系数和不敏感损失系数的确定过程和数据集的划分过程进行优化。发现线性核函数支持向量机（SVM-LF）和BP-ANN适用于随机划分法和块划分法;采用高斯径向基核函数的支持向量机（SVM-RBF）只适用于采用随机划分法划分的数据集并有很高的预测精度。
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