创建太阳能“小康之家”

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所谓“小康”是指可以维持中等水平的家庭生活状况。那么,什么是太阳能”小康之家“呢?怎么创建?

30年来,阳光电池(PVPhotovoltaic Cells,也叫”光伏电池“)的光、电转换效率有了明显的提高,一般而言,光、电转换效率可以接近20%,请见研究报告:”Concepts and Manufacturing Challenges for Nano Photovoltaics“2011127日发表)。这当然要归功于纳米(Nano)技术的进展。

让我们这样地”遐想“(即悠远地思索):有一位西北边疆地区的老牧民,近年来,由放牧改为定局,全家和谐美满,其乐融融。那么,他们还缺少什么呢?答案是:电力照明与热水供应(包括冬季取暖)。那么,该怎么办呢?

我们先讲点自然科学的基本知识:纯净的氯化钠(工业用盐)晶体是无色透明的立方体,它的熔点是801℃,沸点是1442℃。关于热容量,我们需要知道的是,单位”卡路里“(简称“卡”,缩写为"calorie")的定义是:将1克水在1大气压下提升1摄氏度所需要的热量。也就是说,1千卡约等于4184焦耳(注意:一千瓦小时(度)=3600千焦耳)。粗粗地估算一下:一度电(一千瓦小时)相当于把十公斤的水烧开(这只是一个很粗略的估值,为了便于计算)。

大家知道,盐的热容量(比热)接近于水,但是,其熔点却很高,是存储(高温)热量的理想载体。上世纪90年代,美国西部太阳能电站就是采用工业用盐作为电站存储热量的载体。现在,我们要问:一个“小康之家”每天需要多少度电(满足电力照明与热水供应(包括冬季取暖))?

假定这个”小康之家“每天需要十度电(也许少了一点)。那么,需要置备多少平方米的太阳能电池板?根据有关资料,在地球表面,每平方米平均可以接受230瓦(峰值近500瓦)的太阳能,考虑到太阳能(阳光)电池的光、电转换效率(20%),容易估算出:”小康之家“大约需要16平方米的阳光电池板(假定每天平均日照时间为10小时)。

简而言之,”小康之家“需要购置16平方米的阳光电池板以及1顿工业用盐(作为热量储备手段),还需要有一个小型蓄电池(夜间照明使用),即可大体满足”小康之家“的日常需要(所需总成本大约在一万元人民币左右)。

在”小康之家“的室内,采用太阳能”光触媒“(TiO2)净化空气,杜绝一切污染,保护儿童健康。

说明1:太阳能热水器的容量太小,而且不能产生”小康之家“所需要的电力供应。工作原理是,白天用太阳能(采用电阻发热原理)加热”盐“,夜晚再让”盐“释放热(借助热水管道取“暖”)。有关使用太阳能的其他注意事项,在此暂且不提。

说明2,假定有一个居住十几户人家的”小山村“,大家共同集资、维护一个200平方米的太阳能发电站(因地制宜),即可满足小山村的日常需要,......(在美国西部,功率为35万千瓦的太阳能电站,在峰值时间,可以供给23万户人家使用,与本文估值基本相同。)




基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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