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首页> 外文期刊>Energy Conversion & Management >Multi-objective optimization of a solar chimney for power generation and water desalination using neural network
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Multi-objective optimization of a solar chimney for power generation and water desalination using neural network

机译：基于神经网络的发电和水脱盐的太阳能烟囱的多目标优化

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Given that the initial cost of constructing a solar chimney system is high, the multi-purpose use of this system for power generation and freshwater production from seawater is vital to make the system economically feasible. To achieve the best balance between the turbine power generation and freshwater production, the optimization of design parameters such as collector's height and diameter, chimney's height and diameter, and the curvature of the outer wall of the chimney is necessary. Also, due to the high volume of calculations required for the numerical simulation of any arrangement of parameters, a neural network for the prediction of the output quantities is advantageous. Therefore, a perceptron neural network with two hidden layers has been implemented to predict the average temperature on the collector's surface and the average air velocity at the turbine inlet to calculate total power and condensed water. Finally, the genetic algorithm is implemented for optimization, and the Pareto frontier is obtained for this problem. The total power generation values and freshwater production corresponding to the most optimal point are 719 kW and 14.28 kg.s- 1, respectively.
机译：鉴于建造太阳能烟囱系统的初始成本很高，该系统用于海水的发电和淡水产量的多功能使用对于制造经济可行至关重要。为了在涡轮发电和淡水生产之间实现最佳平衡，需要提供的设计参数，例如收集器的高度和直径，烟囱的高度和直径，以及烟囱外壁的曲率是必要的。而且，由于任何参数布置的数值模拟所需的大量计算，用于预测输出量的神经网络是有利的。因此，已经实现了具有两个隐藏层的感知神经网络，以预测收集器表面上的平均温度和涡轮机入口处的平均空气速度，以计​​算总功率和冷凝水。最后，实现了遗传算法以获得优化，并且获得该问题的帕累托前沿。与最佳点相对应的总发电值和淡水产生分别为719千瓦，分别为14.28千克。

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