热太阳能电厂的面向市场的流分配：基于拍卖与人工智能的方法
系统与控制
2025-04-04 v1 人工智能
系统与控制
摘要
本文提出一种新方法，优化抛物抛物式集热器 (PTC) 电厂的热平衡。该方法采用基于市场的系统在不同回路之间分配流量，结合人工神经网络 (ANN) 以减少计算和数据需求。该拍卖方法平衡回路温度，可适应不同的热损失和集热器效率。验证在不同热损失、光学效率及照度条件（晴天、部分阴天、阴天）下的性能，结果显示相较于无分配系统，热功输出和截止因子均有所提升。该方法在大型太阳能热电厂中展现出良好的可扩展性和实用性，显著提升整体性能。该方法首先通过对真实太阳能电厂模型的仿真进行验证，随后在 50 MW 太阳能抛物抛射电厂中进行改编和成功测试，证明其优势。此外，所 developed 的算法已实现、部署并在 13 座商业太阳能抛物抛射电厂中运行。
引用
@article{arxiv.2504.01652,
title = {Market-Oriented Flow Allocation for Thermal Solar Plants: An Auction-Based Methodology with Artificial Intelligence},
author = {Sara Ruiz-Moreno and Antonio J. Gallego and Manuel Macías and Eduardo F. Camacho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.01652},
year = {2025}
}
备注
This manuscript has been submitted to Renewable Energy