基于热源耦合ORC-ANN模型的循环性能预测及工质优选

作者：彭艳楠; 蔺新星; 苏文^*; 周乃君

来源：热能动力工程, 2022, 37(08): 40-47.

DOI：10.16146/j.cnki.rndlgc.2022.08.006

• 有机朗肯循环
• 工质筛选
• ANN模型
• 热源耦合
• 性能预测

基于已建立的有机朗肯循环(ORC)-人工神经网络(ANN)模型，将其与热源进行耦合，从而在不同烟气工况下对ORC进行循环性能预测及工质优选。为了分析与热源耦合的ORC-ANN模型精度，基于初选的10种工质，比较了该模型与REFPROP软件对基本ORC和回热ORC的计算结果，比较结果表明：该ORC-ANN模型对大部分循环参数的平均相对偏差都小于5%。在此基础上，针对不同烟气热源温度(523.15,488.15和453.15 K),以最大净输出功为目标，分别优化循环的蒸发温度，优化结果显示：3种热源温度对应的最佳工质分别为R1336mzz(Z),R600a和R236fa。

• 单位
  中南大学