课题组固体颗粒光热技术研究成果发表于《Energy》

本站讯（通讯员：方文超）近日，能源领域知名国际期刊《Energy》在线刊发了课题组研究成果“Dynamic characteristics and real-time control of a particle-to-sCO₂ moving bed heat exchanger assisted by BP neural network”，课题组硕士生方文超为该论文第一作者，陈晟副研究员为通讯作者。

基于固体颗粒的太阳能聚光发电（Particle-CSP）是新一代太阳能热利用技术之一。该技术中，高温颗粒中存储的热量通过移动填充床颗粒-sCO₂换热器传递至sCO₂工质，换热器性能显著影响整个CSP系统的发电效率。当受到外界扰动（如太阳辐射能波动、储热罐热损失等），颗粒-sCO₂换热器出口温度会偏离设计值。如何在输入参数快速变化的情况下，快速预测换热器动态响应特征，并给出相应的调控策略极为关键。

本工作采用前期开发的移动床连续介质模型研究了输入参数扰动条件下的颗粒-sCO₂换热动态响应规律，并提出基于sCO₂旁路和BP神经网络的实时调控策略，将颗粒和sCO₂出口温度保持在其设计值。研究成果有助于实时对维持Particle-CSP系统的稳定运行有重要意义。

（论文链接：https://doi.org/10.1016/j.energy.2022.124597）