摘要：随着全球能源结构的持续转型和对可持续能源技术的不断追求，太阳能光热发电作为一种高效利用太阳能的方式受到了广泛关注。基于工程方程求解软件（Engineering Equation Solver，EES），构建高契合度的太阳能光热发电系统数学模型，对系统中的热力过程、能量转换效率以及关键影响因素进行模拟分析，进而提出一系列具有针对性的优化措施。实践证明，基于EES的太阳能光热发电系统的性能模拟与优化有助于提高系统光热发电效率，提升系统的经济性和环境友好性，降低能源损耗，具有广阔的应用前景。

引言

太阳能光热发电技术利用太阳能产生热能，通过热能转换机制产生电能，是解决能源危机和减少温室气体排放的有效途径之一。然而，太阳能光热发电系统的能量转换效率和成本效益一直是制约其广泛应用的关键因素。文章基于工程方程求解软件（Engineering Equation Solver，EES），通过深入分析太阳能光热发电系统模型的构建要点，探究优化系统性能的措施，以提高系统的光热发电效率、经济性以及环境友好性。

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EES在太阳能光热发电系统中的应用基础

1.1 EES软件概述

EES是一款工程方程求解软件，具备高效的数值计算能力和灵活的方程处理机制，广泛应用于能源系统分析领域。该软件的主要功能和特性包括快速求解复杂的非线性方程组、提供广泛的物性数据以及支持参数化设计和优化分析等。在能源系统分析中，EES能够模拟各类能源转换和传输过程。

1.2太阳能光热发电系统的工作原理和基础构成

太阳能光热发电系统将太阳能作为主要热源，通过集热器捕获太阳辐射能，并基于特定的集热和储能技术将其转化为热能，再通过热交换器等设备将热能转换为电能，从而实现连续稳定的电力输出[1]。系统的关键组件包括集热器、热储存单元、热交换器以及发电机组。其中，集热器的设计会直接影响整个系统的能量捕获效率。系统配置与集成应考虑地理位置、气候条件以及目标发电量等因素，实现最佳的能源捕获和转换效率。太阳能光热发电系统组件，如图1所示。

图1  太阳能光热发电系统组件

1.3 EES模型构建的理论基础

在构建基于EES的太阳能光热发电系统模型的过程中，根据在物理层面与数学层面对太阳能光热发电系统的分析，将复杂的物理过程转化为数学表达式，尤其关注太阳能接收、热能转换以及电能产生等环节[2]。其中，关键参数与关键变量是构建模型的核心，包括但不限于太阳辐射强度、集热器效率、工作流体温度及压力等，直接影响构建模型的准确性与可靠性。

1.4 EES模型验证与校准

基于模型验证过程中与历史数据或已知案例的对比分析，检验模型能否准确预测太阳能光热发电系统的行为。在校准过程中，对比模拟结果与实验数据并调整模型参数，以减少偏差。为提升模型的准确性与可靠性，需要对模型进行反复测试，覆盖各项操作条件，且对模型进行敏感性分析，识别出对结果影响最大的参数[3]。

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EES模拟过程与模型评估

2.1 EES模拟步骤

在利用EES模拟太阳能光热发电系统时，在参数设置方面，需要为模型设置初始条件，包括太阳辐射强度、环境温度、集热器性能参数等。在模拟执行方面，通过EES模拟系统在不同条件下的运行状态，对输入参数进行仿真计算[4]。在数据处理与分析方面，EES提供多种工具和函数，如图表绘制、敏感性分析等，以帮助用户从复杂的模拟结果中提取有用信息。模拟结果的解读与应用是将模拟工作转化为实际应用的关键，通过比较不同配置下的系统性能，可以为系统设计和优化提供科学依据。EES模拟流程如图2所示。

图2 EES 模拟流程

2.2模型评估

在太阳能光热发电系统的性能评估中，通过特定的计算方法确定集热效率、转换效率等各环节的效率，进而得出各环节的效率指标。针对各环节的效率指标进行综合评估，得出一个能够反映系统整体性能的数字指标，即整体系统效率。它体现了系统从收集太阳能到电能转换全过程的效果，能够更加全面地描述系统的发电性能和效率，是衡量系统光热发电效率的重要参考。此外，投资回收期、成本效益等经济性评价指标为评估系统的经济性提供了量化标准。在评估环境友好性时，主要评估系统运行对环境造成的潜在影响，如温室气体排放量、水资源消耗情况等，对太阳能光热发电系统的推广具有重要意义[5]。

2.3模拟中的挑战与解决方案

在使用EES进行太阳能光热发电系统模拟的过程中，研究人员面临多方面的技术难题，尤其是如何为复杂系统建立精确模型并对相关参数进行敏感性分析。此外，模拟过程中的技术难题通常受高度非线性的系统行为、多变量之间复杂的相互作用以及不确定性因素的影响。为应对这些难题，分析参数敏感性成为识别系统对输入变量变化敏感程度的重要内容，有助于确定影响系统性能的主要因素。

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基于EES的优化实施与未来展望

3.1优化目标

在基于EES对太阳能光热发电系统进行优化时，需要明确优化目标，综合设计优化方案。这是提升系统性能、经济性以及环境友好性的关键[6]。首先，提高系统光热发电效率需要着重提高热力循环效率。通过优化集热器性能、提高热能存储效率以及使用高质量的材料和组件，最大化系统光热发电效率。其次，在成本控制与经济性提升方面，关注技术创新和规模化生产，持续优化系统设计和运行策略，以降低维护和操作成本，提高投资回报率。再次，采用对环境影响较小的材料和技术并优化系统布局，以减少水和土地等资源的占用，通过提高系统光热发电效率减少单位能源产出造成的环境污染。最后，提升系统运行的可靠性与安全性，重点采用先进的监控和预警系统，实施严格的运维管理策略，确保系统长期运行过程中的稳定性和安全性。

3.2优化的措施

从优化初始设计切入，深入分析基于EES的太阳能光热发电系统的性能优化措施，充分挖掘系统的潜力，确保系统在实际应用过程中的实用性与经济性[7]。第一，升级集热器材料。为提高太阳能集热器的效率，使用高反射率的镀铝或镀铬玻璃镜面优化反射器的性能。这些材料能有效反射太阳光并将光线聚焦，从而最大化捕获热能。第二，热能存储介质采用相变材料（Phase Change Material，PCM）。第三，通过优化热交换器的设计，最大化热能传递效率。第四，通过调整热力循环参数，如工作流体的压力和温度，使光热发电系统能够适应实际工作条件，进一步提高热力循环的效率。第五，引入智能控制系统，根据实时气象条件和系统需求，调整集热器的角度和光照追踪策略，同时开发并应用预测性维护算法，以降低系统的运营和维护成本。优化前后系统光热发电效率的比较结果显示，通过集热器性能的提升、热能存储效率的提高以及热力循环参数的精确调整等优化措施的实施，系统在不同操作条件下都能稳定、高效地输出电能[8]。

3.3案例分析

在某太阳能研究所与某大学能源工程系的合作项目中，基于EES和太阳能光热发电系统的工作原理建立数学模型并进行模拟分析。设置初始模型的集热器面积为5 000 m2，储热容量为1000 MW·h，预期的热功转换效率为35.0%。在标准测试条件下的模拟结果显示，系统的实际效率为32.8%，略低于预期，在部分操作条件下甚至会降至28.0%。由敏感性分析可得，集热器效率、储热系统热损失及热功转换效率是影响系统性能的关键因素，需要采取一系列优化措施。例如：清洗集热器，以减少灰尘积累；使用高反射率的镀铝或镀铬玻璃镜面，以减少光损失；改进储热系统的保温技术，以减少热能损失；采用高效热交换器设计，以提高热能利用率；引入高效斯特林发动机，以提高系统光热发电效率等。通过执行这些优化措施，系统在标准测试条件下的效率提高至36.5%，超过了原设计的预期值，且优化后的系统在不同操作条件下的效率均超过32.0%。不仅将成本回收期从12年缩短至10年，而且实现了每年减少约500t二氧化碳当量的温室气体排放，显著提升了系统的经济效益和环境效益[9]。基于EES的太阳能光热发电系统性能模拟与优化提高了太阳能光热发电系统的效率，为太阳能光热发电系统的进一步发展和应用提供了重要支持，为推动能源结构的转型和环境保护提供了新思路[10]。

3.4发展趋势与前景展望

利用EES进行性能模拟，探索不断演进的新技术和优化方法在太阳能光热发电领域中的应用趋势，研究太阳能光热发电系统的改进潜力和发展方向，揭示系统发展面临的新兴挑战。为系统集成新技术，如应用人工智能算法，以便预测分析。通过提出先进的热储存解决方案以及开展传热流体创新实验，进一步提高太阳能光热发电系统的效率，增强系统对可变太阳输入的响应能力，促进热损失最小化[11]。

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结论

文章基于EES对太阳能光热发电系统进行全面的性能模拟，深化了对太阳能光热发电系统工作原理和性能特征的理解。根据模拟结果，提出优化的目标和一系列优化措施。通过案例分析，验证了基于EES的太阳能光热发电系统性能模拟与优化在实际应用过程中的有效性。随着新技术和优化方法的不断更新、对环境保护要求的不断提高，将EES应用于太阳能光热发电系统的性能模拟与优化具有广阔的应用前景。

▏作者：李亚楠 ，谢寅浩 ，陈梦杰

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