[发明专利]一种有机朗肯循环系统的设计方法及组件

说明书

本申请公开了一种有机朗肯循环系统的设计方法及组件。本申请公开的方法包括：确定有机朗肯循环系统的工况；根据换热器参数和工质物性参数之间的关系构建数据库；数据库包括：换热器参数集和工质物性参数集；利用数据库训练神经网络，以使神经网络确定以换热器参数和工质物性参数为自变量的函数；确定函数在预设自变量下的最优值，并根据最优值确定最优换热器和最优工质。本申请利用神经网络确定了以换热器参数、工质物性参数为自变量的函数；计算该函数在预设自变量下的最优值，并基于该最优值可设计得到当前情况下的最优工质和最优换热器，使得系统性能尽可能最大化。本申请提供的一种有机朗肯循环系统的设计组件，也同样具有上述技术效果。

技术领域

本申请涉及有机朗肯循环技术领域，特别涉及一种有机朗肯循环系统的设计方法及组件。

背景技术

有机朗肯循环系统中一般包括：工质泵、换热器和膨胀机。其中，换热器的损占整个系统总损的70％-90％，而工质泵和膨胀机对系统的影响相对较小，因此换热器的优化可使系统获得较好的性能。

目前，换热器的设计多基于经验值确定，且换热器参数与工质物性参数会相互影响。而系统实际设计过程中，工质的设计与换热器的设计分别独立进行，二者互不干扰，因此导致系统性提升有限。

因此，如何设计实现性能更佳的有机朗肯循环系统，是本领域技术人员需要解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种有机朗肯循环系统的设计方法及组件，以设计实现性能更佳的有机朗肯循环系统。其具体方案如下：

第一方面，本申请提供了一种有机朗肯循环系统的设计方法，包括：

确定有机朗肯循环系统的工况；

根据换热器参数和工质物性参数之间的关系构建数据库；所述数据库包括：换热器参数集和工质物性参数集；

利用所述数据库训练神经网络，以使所述神经网络确定以所述换热器参数和所述工质物性参数为自变量的函数；

确定所述函数在预设自变量下的最优值，并根据所述最优值确定最优换热器和最优工质。

优选地，所述根据换热器参数和工质物性参数之间的关系构建数据库，包括：

根据KA＝n(μl/v)^a(μCp/λ)^b(λ/d)构建所述数据库；

其中，K为换热器的换热系数，A为换热器的换热面积，n、a、b为工质流动过程中的换热参数，μ、v、Cp为所述工质物性参数，l、λ、d为所述换热器参数。

优选地，所述神经网络为BP神经网络。

优选地，所述确定所述函数在预设自变量下的最优值，并根据所述最优值确定最优换热器和最优工质，包括：

将所述预设自变量代入所述函数，以得到多个系统性能值；所述预设自变量为所述换热器参数对应的取值范围和所述工质物性参数对应的取值范围；

将多个系统性能值中的最大值确定为所述最优值；

根据所述最优值对应的换热器参数设计所述最优换热器，根据所述最优值对应的工质物性参数设计所述最优工质。

第二方面，本申请提供了一种有机朗肯循环系统的设计装置，包括：

确定模块，用于确定有机朗肯循环系统的工况；

构建模块，用于根据换热器参数和工质物性参数之间的关系构建数据库；所述数据库包括：换热器参数集和工质物性参数集；

训练模块，用于利用所述数据库训练神经网络，以使所述神经网络确定以所述换热器参数和所述工质物性参数为自变量的函数；