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基于改进粒子群优化算法的先进绝热压缩空气储能系统参数优化  
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【英文篇名】 Parameter optimization for compressed air energy storage system based on particle swarm optimization
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【作者】 周檬; 贾亚雷;
【英文作者】 ZHOU Meng; JIA Yalei; Hebei Software Institute Department of Software Technology; Key Laboratory of Condition Monitoring and Control for Power Plant Equipment of Ministry of Education; North China Electric Power University;
【作者单位】 河北软件职业技术学院软件技术系; 华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室;
【文献出处】 热力发电 , Thermal Power Generation, 编辑部邮箱 2018年 01期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 先进绝热压缩空气储能; 改进粒子群算法; 储能效率; 储气室; 换热器; 优化;
【英文关键词】 advanced adiabatic compressed air energy storage; improved particle swarm optimization; energy storage efficiency; gas reserve room; heat exchanger; optimization;
【摘要】 压缩空气储能技术是一种高效、环保的大规模储能技术,在可再生能源并网和电网调峰领域有广泛应用。为了提高压缩空气储能系统的储能效率,对系统建立了热力学模型,研究了系统运行参数对系统性能的影响,并采用改进粒子群算法对多个运行参数进行优化。研究结果表明:随着储气室最低压力的升高,储能效率先升高后降低,储气过程压力升高幅度和储气室对流换热系数的增大会使储能效率降低;通过改进粒子群优化算法,储能效率最高可以达到0.699 45;优化算法具有较好的全局收敛性和较高的精确度。
【英文摘要】 The compressed air energy storage(CAES) technology is an efficient and green large-scale energy storage technology, which has been widely used in the field of renewable energy and power grid peaking. In order to improve the energy storage efficiency of the compressed air energy storage system, the thermodynamic model of the system was established and the influence of the system operating parameters on the system performance was studied. Moreover, an improved particle swarm optimization algorithm was applied...
【基金】 河北省科技计划项目(16455203D)~~
【更新日期】 2018-03-06
【分类号】 TK02
【正文快照】 ZHOU Meng1,JIA Yalei1,2(1.Hebei Software Institute Department of Software Technology,Baoding 071000,China;2.Key Laboratory of Condition Monitoring and Control for Power Plant Equipment of Ministry of Education,North China Electric Power University,Baoding

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