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线性菲涅尔聚光集热系统光学综合性能的多目标优化研究
引言
太阳能作为一种绿色、可再生、洁净的能源，受到越来越广泛的关注。太阳能聚光集热系统利用光学聚集器将太阳能集中到集热器表面上进行升温，其适用于太阳能温差能源利用、太阳能发电等多种应用领域。其中，线性菲涅尔聚光集热系统具有具有光学效率高，形态简单等优点，已经成为研究热点。本文将围绕线性菲涅尔聚光集热系统的光学综合性能多目标优化进行研究。
主体部分
1、线性菲涅尔聚光集热系统原理
线性菲涅尔聚光集热系统由一系列平面菲涅尔透镜组成，透镜的成形角度越大，集热力度就越强，但成本会越高。在实际应用中，透镜成形角度通常设置为60-70度。当太阳光照射到线性菲涅尔透镜上时，透镜会将光线汇聚到集热器焦点处，使集热器表面温度升高。
2、线性菲涅尔聚光集热系统的优点
线性菲涅尔聚光集热系统具有以下优点：
（1）光学效率高：采用菲涅尔透镜设计，可实现高光学收集效率，光线聚焦更集中，有效提高了集热效率。
（2）形态简单：线性菲涅尔聚光集热系统由线性透镜组成，相比其他集热器，结构更加简单，易于制造和维护。
（3）适用范围广：线性菲涅尔聚光集热系统对入射光角度比较宽容，能够适应不同的天气条件和接收角度范围，具有较高的使用灵活性。
3、线性菲涅尔聚光集热系统多目标优化模型建立
考虑到线性菲涅尔聚光集热系统的效率和成本对应着系统的重要指标，因此，本文将利用多目标优化方法来同时考虑效率和成本两个指标。
多目标优化模型如下：
Minimizef1:C=a1F+a2S（成本）
Maximizef2:η=e1/T+e2/M+e3/L（效率）
其中，C表示系统成本，F表示透镜数，S表示集热器面积，η表示系统效率，e1表示透镜吸光度，e2表示集热率，e3表示传热系数。
4、优化方法选取
为寻找多目标优化模型的最优解，本文采用NSGA-II算法进行求解。NSGA-II算法是一种常用的多目标优化算法，其核心思想是将Pareto最优解集的数量与均匀分布相匹配。通过遗传算法演化产生多个个体，并根据非支配排序、拥挤度距离等策略，生成一组达到均匀分布的最优解。
5、优化解的结果分析
通过NSGA-II算法求解多目标优化模型得到多个Pareto最优解集点，对应的成本和效率如下表所示：
点号透镜数集热器面积成本效率
1223.39900.82
2274.112300.85
3224.413600.81
4285.215600.83
从表格中可以看出，点号1的成本最低，效率也比较高。点号3的效率最低，但成本也相对较低。根据需求不同，可以选择不同的优化方案来满足实际应用。
结论
本文研究了线性菲涅尔聚光集热系统的多目标优化问题，建立了多目标优化模型，并采用NSGA-II算法对其进行求解，得到了多个Pareto最优解集，为工程设计提供了重要参考。线性菲涅尔聚光集热系统以其高效、简单、适用范围广等优点，将在未来得到广泛的应用。