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據中科院工程熱物理所消息，該單位研(yan)究(jiu)人(ren)員應用機器學習在光伏熱電混合系統結構參數優化研(yan)究(jiu)中取得新進展。

熱(re)電(dian)轉(zhuan)(zhuan)換(huan)技(ji)術和光(guang)(guang)電(dian)轉(zhuan)(zhuan)換(huan)技(ji)術是利用能(neng)源轉(zhuan)(zhuan)換(huan)材(cai)(cai)料將太(tai)陽能(neng)直接轉(zhuan)(zhuan)換(huan)為(wei)電(dian)能(neng)的(de)兩種主要技(ji)術形式。二者在(zai)提(ti)高太(tai)陽能(neng)利用率的(de)技(ji)術研究(jiu)發(fa)(fa)展方面(mian)的(de)關鍵(jian)點，一是研究(jiu)和開發(fa)(fa)高效熱(re)電(dian)材(cai)(cai)料和光(guang)(guang)伏(fu)材(cai)(cai)料及其組(zu)件，二是發(fa)(fa)展聚光(guang)(guang)型光(guang)(guang)伏(fu)熱(re)電(dian)技(ji)術。

太陽能(neng)(neng)熱電(dian)(dian)光(guang)電(dian)(dian)復(fu)(fu)合(he)發(fa)電(dian)(dian)系(xi)統的(de)核心(xin)是熱電(dian)(dian)光(guang)伏(fu)(fu)復(fu)(fu)合(he)發(fa)電(dian)(dian)單元，聚集太陽光(guang)入射后，光(guang)伏(fu)(fu)電(dian)(dian)池首先利(li)用(yong)光(guang)譜響應(ying)的(de)波長產生(sheng)電(dian)(dian)能(neng)(neng)，不(bu)能(neng)(neng)被光(guang)伏(fu)(fu)電(dian)(dian)池利(li)用(yong)的(de)光(guang)譜能(neng)(neng)量(liang)(liang)通過熱電(dian)(dian)器(qi)件(jian)進行熱電(dian)(dian)轉換。復(fu)(fu)合(he)發(fa)電(dian)(dian)系(xi)統能(neng)(neng)夠更充分(fen)地利(li)用(yong)太陽能(neng)(neng)全光(guang)譜，并(bing)且將光(guang)伏(fu)(fu)電(dian)(dian)池不(bu)能(neng)(neng)利(li)用(yong)的(de)能(neng)(neng)量(liang)(liang)轉入熱電(dian)(dian)器(qi)件(jian)，不(bu)僅可以降低光(guang)伏(fu)(fu)電(dian)(dian)池工作時的(de)溫度(du)，還能(neng)(neng)產生(sheng)額外的(de)電(dian)(dian)能(neng)(neng)。

光(guang)伏熱(re)電(dian)復(fu)合(he)系統的(de)發(fa)電(dian)效率不僅受太陽光(guang)聚光(guang)比、系統工作時溫度、外接負載大(da)小等因素影響，光(guang)伏電(dian)池與(yu)熱(re)電(dian)器件的(de)結構參數(shu)也會顯著影響混合(he)系統的(de)輸出性能。為了研(yan)究(jiu)這一參數(shu)的(de)具體影響，中科院工程(cheng)熱(re)物理所新技術實(shi)驗(yan)室新能源材料與(yu)設備團隊(dui)研(yan)究(jiu)人(ren)員選(xuan)取(qu)單晶(jing)硅(gui)、砷(shen)化鎵(jia)太陽能電(dian)池和不同尺寸的(de)熱(re)電(dian)器件進行了研(yan)究(jiu)。

圖1 熱電(dian)器件輸出功(gong)率隨n值的變(bian)化

如圖1所示，在(zai)不(bu)同光(guang)伏(fu)電(dian)(dian)(dian)池與熱(re)電(dian)(dian)(dian)器(qi)(qi)件面積(ji)比(bi)值(zhi)（n值(zhi)）下(xia)，熱(re)電(dian)(dian)(dian)器(qi)(qi)件輸出(chu)(chu)功率會產生(sheng)明(ming)顯的(de)(de)差(cha)異。經過優化研究人(ren)員發現，出(chu)(chu)當二(er)者面積(ji)比(bi)為4時，熱(re)電(dian)(dian)(dian)器(qi)(qi)件獲得最(zui)大(da)的(de)(de)功率輸出(chu)(chu)。在(zai)混合動力系統中(zhong)，光(guang)伏(fu)電(dian)(dian)(dian)池和熱(re)電(dian)(dian)(dian)器(qi)(qi)件輸出(chu)(chu)的(de)(de)電(dian)(dian)(dian)能(neng)相(xiang)互隔離的(de)(de)情況下(xia)，熱(re)電(dian)(dian)(dian)器(qi)(qi)件獲得最(zui)大(da)輸出(chu)(chu)功率，混合系統的(de)(de)輸出(chu)(chu)性能(neng)最(zui)佳。

圖2 基于機器學習對系統組件結構尺寸的優化(hua)

圖3 機器學(xue)習預測結果(guo)的實驗(yan)驗(yan)證

獲得實驗(yan)數(shu)據后(hou)，研究(jiu)人員(yuan)選(xuan)用機(ji)器(qi)學(xue)習方法(fa)，對混合系統光伏(fu)與熱電(dian)器(qi)件的(de)結構參數(shu)再(zai)次進行優(you)化，通過(guo)對實驗(yan)數(shu)據的(de)整理(li)、訓(xun)練、學(xue)習，建立(li)DNN、LSTM、LSTMA三種模型進行預測(ce)，經(jing)與實驗(yan)結果對比(bi)，LSTM模型的(de)準(zhun)確率(lv)更高。訓(xun)練出的(de)模型進一步(bu)預測(ce)n值為4.41時可獲得最優(you)輸(shu)出性能。

這項研(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)通(tong)過對光伏熱(re)電混合系(xi)統的(de)優化，探討了(le)機器學習在結構參(can)數優化方(fang)面的(de)應用，為其在能(neng)量轉換系(xi)統性能(neng)提(ti)升的(de)應用方(fang)面提(ti)供了(le)實例和參(can)考(kao)。該(gai)項研(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)成果在Engineered Science期刊上發(fa)表，被選為封面論(lun)文(wen)，張(zhang)航研(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)員為論(lun)文(wen)通(tong)訊作者，博(bo)士生何澤明和副研(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)員楊明為共同第一作者。