Analisi della soluzione del pannello solare raffreddato passivamente: sintesi della forma mediante algoritmi di ottimizzazione: questo semplice esempio dimostra l'ottimizzazione dei parametri di progettazione del dissipatore di calore per mantenere un'elevata potenza in uscita.

Obiettivo:

Lo studio mira a eseguire un'analisi del trasferimento di calore transitorio di un pannello solare integrato con un dissipatore di calore passivo e a ottimizzare la forma delle alette del dissipatore di calore per mantenere un limite di temperatura accettabile nell'arco di 24 ore in una giornata estiva.

Identificazione del problema: 

Effetto della temperatura sul modulo solare fotovoltaico

La temperatura influenza significativamente le curve di prestazione dei moduli fotovoltaici a intensità di irraggiamento costante. In particolare, quando la temperatura varia da 10 °C a 70 °C, si verificano solo piccole variazioni a 1000 W/m². Inoltre, la tensione nella curva I–V aumenta al diminuire della temperatura atmosferica e la cella solare genera più potenza a temperature più basse. Pertanto, la cella solare mostra una relazione inversa con la temperatura. Di conseguenza, questo lavoro mira a ridurre la temperatura massima del pannello solare ottimizzando le prestazioni termiche di un dissipatore di calore passivo utilizzando algoritmi di ottimizzazione avanzati.

Ambito del progetto:

Il progetto prevede l'esecuzione di analisi termiche transitorie per:

• Valutare l'efficacia del dissipatore di calore nel raffreddare il pannello al di sotto del limite di temperatura accettabile (~330 K).

• Analizzare il flusso di calore in tutto il modello.

• Esaminare i gradienti di temperatura nelle diverse parti del pannello solare.

• Valutare le sollecitazioni indotte dal calore sul modello a elementi finiti (FE).

• Ottimizzare il modello parametrico per raggiungere temperature accettabili e migliorare l'efficienza delle celle fotovoltaiche.

Analisi geometrica del modello: vista esplosa

Determinazione dei carichi e delle condizioni al contorno:

Effetti dell'irradiazione sul modulo solare fotovoltaico

La figura mostra le curve I–V e P–V del modello fotovoltaico al variare dell'intensità di irraggiamento da 200 W/m² a 1000 W/m² a una temperatura costante di 25 °C. La corrente rimane costante al variare della tensione fino a 30 V, per poi diminuire. Aumentando l'intensità di irraggiamento, aumenta anche la corrente. Questi risultati dimostrano che l'irraggiamento influenza fortemente la corrente di cortocircuito, mentre la tensione a circuito aperto rimane relativamente bassa. Le curve di potenza mostrano la potenza massima, che aumenta all'aumentare dell'intensità di irraggiamento solare.

Determinazione delle condizioni di simulazione

vengono fatte le seguenti ipotesi: la simulazione 

1. La temperatura iniziale del pannello è 300K

2. Potenza dovuta all'irradiazione solare 1000W/m2

A. L'irradiazione solare su un pannello solare può essere rappresentata dalla seguente curva:

3. Il coefficiente del film è 5W/m2

4. Il limite superiore accettabile della temperatura superficiale è 330-350 K.

Condizioni iniziali

• Temperatura iniziale: 300K (~26°C)
• Materiale: alluminio
• Ampiezza del flusso termico: 1000W/m2
• Funzione del flusso di calore: sinusoidale
• Coefficiente di pellicola: 5W/K.m2
• Tipo di elemento mesh: DC3D4
• Emissività: 0,25

Determinazione delle condizioni di simulazione

Per la simulazione vengono fatte le seguenti ipotesi:

1. La temperatura iniziale del pannello è 300K

2. Potenza dovuta all'irradiazione solare 1000W/m2

A. L'irradiazione solare su un pannello solare può essere rappresentata dalla seguente curva:

1. Il coefficiente del film è 5W/m2

2. Il limite superiore accettabile della temperatura superficiale è 330-350 K.

Figura 3: Irradianza solare 
 

Risultati del trasferimento transitorio

Si può osservare che le temperature superano il limite di temperatura ottimale, ovvero 330 K, quando sottoposte a flusso termico variabile nel tempo. Pertanto, l'ottimizzazione della forma e della geometria del dissipatore di calore è fondamentale per il raffreddamento ottimale del pannello solare, garantendone la massima efficienza.

Risultati delle sollecitazioni di Von Mises dovute al trasferimento di calore transitorio  

Risultati dello spostamento dovuto al trasferimento di calore  

Obiettivo: l'ottimizzazione è il processo di ricerca della soluzione migliore a un problema, dato un insieme di vincoli. È uno strumento potente che può essere utilizzato per migliorare le prestazioni di un'ampia gamma di sistemi, inclusi i prodotti ingegnerizzati.

Sintesi della forma del dissipatore di calore con obiettivo singolo mediante algoritmi di ottimizzazione

Lo studio utilizza MISQP (Mixed Integer Sequential Quadratic Programming), che è adatto per:

• Spazi di progettazione altamente non lineari

• Problemi con variabili intere e booleane

• Simulazioni di lunga durata basate sul gradiente

Inoltre, MISQP:

• Sfrutta l'area locale attorno al punto di progettazione iniziale

• Utilizza branch-and-bound per le variabili intere

• Identifica rapidamente un progetto locale ottimale

• Gestisce direttamente i vincoli di disuguaglianza e uguaglianza

L'algoritmo costruisce un'approssimazione quadratica della funzione di Lagrange e approssimazioni lineari a tutti i vincoli di output a ogni iterazione, partendo dalla matrice identità per l'Hessiana della Lagrangiana e aggiornandola utilizzando il metodo BFGS. A ogni iterazione, risolve un problema di programmazione quadratica per migliorare il progetto fino alla convergenza. Di conseguenza, l'algoritmo MISQP riduce la temperatura massima a 300 K.

Sintesi di forme multi-obiettivo del dissipatore di calore passivo utilizzando un algoritmo microgenetico basato su archivio

• L'obiettivo di questo studio di ottimizzazione è quello di abbassare la temperatura massima del pannello solare, diminuendo al contempo la quantità di materiale necessaria per la produzione del dissipatore di calore.
• Per questo motivo è stato aggiunto anche il parametro “spessore” come obiettivo da minimizzare con l’obiettivo precedente, Temperatura massima.

Algoritmo microgenetico basato su archivio (AMGA):

• AMGA – Classificazione degli algoritmi microgenetici basata su archivi

• Scopo: Tecnica esplorativa multi-obiettivo per problemi complessi e spazi di progettazione

Applicazioni:

• • Funziona bene in spazi di ricerca altamente non lineari

  • Questo metodo gestisce efficacemente spazi di ricerca discontinui e non convessi

  • L'algoritmo è adatto per spazi di ricerca altamente vincolati

  • Inoltre, è progettato per gestire funzioni altamente multimodali con molti ottimi locali

Basato sul gradiente: No Caratteristiche: Ogni obiettivo viene trattato separatamente e viene costruito un fronte di Pareto selezionando progetti fattibili non dominati.

Nell'Archive-based Micro Genetic Algorithm (AMGA), l'algoritmo tratta ciascun parametro obiettivo separatamente. Esegue operazioni genetiche standard, come mutazione e crossover, sui progetti.

L'algoritmo mantiene una cronologia di ricerca e il processo di selezione si basa su una miriade di diverse euristiche. Utilizza il primo livello di fitness assegnato in base al livello di dominanza di una soluzione nella popolazione.

-Il secondo livello di idoneità si basa sul contributo della soluzione alla cronologia di ricerca dell'algoritmo e  

- Il terzo livello di fitness considera la diversità della soluzione. Al termine dell'ottimizzazione, l'algoritmo costruisce un insieme di Pareto, in cui ogni progetto raggiunge la "migliore" combinazione di valori obiettivo. Il miglioramento di un obiettivo nell'insieme di Pareto richiede il sacrificio di uno o più degli altri obiettivi.

Risultati

Figura 10: Sintesi AMGA

La sintesi della forma AMGA è stata eseguita per 220 iterazioni e ha ridotto al minimo la temperatura a 341,439 K alla 186a iterazione, aumentando al contempo lo spessore del dissipatore di calore a 13,69 mm.

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Debaditya Chakraborty

Consulente di processi industriali presso Dassault Systèmes

Consulente di processo industriale presso Dassault Systèmes. Debaditya è appassionato di innovazione nella dinamica multi-corpo, CAD e analisi agli elementi finiti (FEA), ed è specializzato nella progettazione di meccanismi multi-link utilizzando metodi basati sui dati. Ha esperienza nelle simulazioni di produzione additiva di metalli, nell'analisi strutturale navale e nell'automazione dei processi FEA.

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