5、抛物槽式太阳能集热器热性能提升与农业机器人的可持续应用

抛物槽式太阳能集热器热性能提升与农业机器人的可持续应用

在当今世界面临能源危机的大背景下,可再生能源的研究变得尤为重要,太阳能作为其中的佼佼者,成为满足当前及未来不断增长能源需求的理想策略。抛物槽式太阳能集热器(PTSC)在太阳能利用领域有着重要的地位,它能够产生高达500°C的高温,推动了热应用的发展。

抛物槽式太阳能集热器热性能提升

PTSC的整体性能可以通过改善热物理性质来提高。根据热分析,修改一些主要的决定参数,如吸收器材料、工作流体和吸收器涂层等,能够提升其热效率。其中,使用纳米流体是一种有效的方法,相关研究取得了显著成果。

以下是不同纳米流体在PTSC中的应用及主要发现:
|参考文献|纳米流体纳米颗粒/基液|体积浓度(%)|主要发现|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|[37]|Al₂O₃/水|0.2、0.25、0.3|在2 l/min时,Al₂O₃和Fe₂O₃纳米流体获得的最大热效率分别比传统情况高13%和11%|
|[38]|Al₂O₃/水|0.1、0.3|在1%和3%体积浓度下,最大效率分别达到57.7%,热性能取决于入射角|
|[39]|Fe₂O₃/水|0.05|PTSC效率达到最大值,比传统情况高25%|
|[40]|Fe₃O₄ CuO/Therminol 66|4|通过增加雷诺数,对流换热系数增加|
|[41]|MWCNT/矿物油|0.2、0.3|当使用0.2%和0.3%的MCNT/矿物油纳米流体代替纯油时,整体效率分别提高4 - 5%和5 - 7%|
|[42]|CuO/水、SiO₂/水|0.01|当抛物面太阳能集热器使用0.01%浓度的CuO/水

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值