被动冷却太阳能电池板解决方案分析：使用优化算法进行形状合成：这个简单的例子展示了如何优化散热器设计参数以保持高功率输出。.

客观的：

该研究旨在对集成被动散热器的太阳能电池板进行瞬态传热分析，并优化散热器鳍片的形状，以在夏季一天 24 小时内保持可接受的温度限制。.

问题识别： 

温度对光伏太阳能组件的影响

在辐照度恒定的情况下，温度对光伏组件的输出性能曲线有显著影响。具体而言，当温度从10℃变化到70℃时，在1000 W/m²的辐照度下，性能变化甚微。此外，I-V曲线中的电压随着大气温度的降低而升高，太阳能电池在较低温度下产生更多功率。因此，太阳能电池的性能与温度呈反比关系。鉴于此，本研究旨在通过利用先进的优化算法优化被动散热器的热性能，从而降低太阳能电池板的最高温度。.

项目范围：

该项目涉及进行瞬态热分析，以：

• 评估散热器将面板冷却到可接受温度限值（~330 K）以下的效率。.

• 分析整个模型的热通量。.

• 检查太阳能电池板不同部位的温度梯度。.

• 评估有限元 (FE) 模型中的热致应力。.

• 优化参数模型，以实现可接受的温度并提高光伏电池效率。.

模型几何分析：分解图

确定载荷和边界条件：

辐照度对光伏太阳能组件的影响

图示为在25℃恒温条件下，当辐照度从200 W/m²变化到1000 W/m²时，太阳能光伏模型的I-V和P-V曲线。电流在电压升至30 V之前保持恒定，之后开始下降。增加辐照度也会导致电流增大。这些结果表明，辐照度对短路电流有显著影响，而开路电压则相对较低。功率性能曲线显示了最大功率，该功率随太阳辐照度的增加而增大。.

确定模拟条件

以下假设适用于 模拟。 

1.面板初始温度为300K

2.太阳辐照度产生的功率为1000W/m²

A.太阳能电池板上的太阳辐照度可以用以下曲线表示：

3.薄膜系数为5W/m²

4.可接受的表面温度上限为 330-350 K。.

初始条件

• 初始温度：300K（约26°C）
• 材质：铝
• 热通量振幅：1000W/m²
• 热通量函数：正弦曲线
• 薄膜系数：5W/K·m²
• 网格单元类型：DC3D4
• 发射率：0.25

确定模拟条件

以下假设适用于模拟——

1.面板初始温度为300K

2.太阳辐照度产生的功率为1000W/m²

A.太阳能电池板上的太阳辐照度可以用以下曲线表示：

1.薄膜系数为5W/m²

2.可接受的表面温度上限为 330-350 K。.

图 3： 太阳辐照度 
 

瞬态传输结果

可以观察到，在时变热通量作用下，温度超过了最佳温度极限值（即 330 K）。因此，优化散热器的形状和几何结构对于太阳能电池板的最佳冷却至关重要，从而确保最高的效率。.

瞬态热传递引起的冯·米塞斯应力结果  

引起的位移结果 热传递  

目标： 优化是在给定一组约束条件的情况下，寻找问题最佳解决方案的过程。它是一种强大的工具，可用于提高包括工程产品在内的各种系统的性能。

利用优化算法进行散热器单目标形状合成

本研究采用混合整数序列二次规划（MISQP）方法，该方法适用于：

• 高度非线性设计空间

• 整数和布尔变量的问题

• 长时间运行的基于梯度的模拟

此外，MISQP：

• 利用初始设计点周围的局部区域

• 对整型变量使用分支定界法

• 快速识别局部最优设计

• 直接处理不等式和等式约束。

该算法在每次迭代中构建拉格朗日函数的二次近似和所有输出约束的线性近似，初始拉格朗日函数的 Hessian 矩阵为单位矩阵，并使用 BFGS 方法对其进行更新。每次迭代中，它求解一个二次规划问题以改进设计，直至收敛。因此，MISQP 算法将最高温度降低至 300 K。.

基于存档的微遗传算法的多目标被动散热器形状合成

• 本次优化研究的目标是在降低太阳能电池板最高温度的同时，减少散热器制造所需的材料量。.
• 因此，参数“厚度”也被添加为一个目标，与之前的目标“最高温度”一起最小化。.

基于档案的微型遗传算法（AMGA）：

• AMGA – 基于档案的微型遗传算法分类

• 目的：针对复杂问题和设计空间的多目标探索性技术

应用领域：

• • 它在高度非线性的搜索空间中表现良好。

  • 该方法能够有效地处理不连续和非凸搜索空间。

  • 该算法适用于高度受限的搜索空间。

  • 此外，它还被设计用于管理具有多个局部最优解的高度多模态函数。

基于梯度：无特征：每个目标都被单独处理，并通过选择可行的非支配设计来构建帕累托前沿。.

在基于档案的微型遗传算法（AMGA）中，该算法分别处理每个目标参数。它对设计执行标准的遗传操作，例如变异和交叉。.

该算法维护搜索历史记录，选择过程基于多种不同的启发式方法。它首先根据解在种群中的支配程度分配第一层适应度。.

第二层适应度是基于解对算法搜索历史的贡献而定的，  

第三层适应度考虑的是解的多样性。在优化运行结束时，算法会构建一个帕累托集，其中每个设计都实现了目标值的“最佳”组合。改进帕累托集中的某个目标需要牺牲其他一个或多个目标。.

结果

图 10：AMGA 合成

AMGA 形状合成运行了 220 次迭代，并在第 186 次迭代时将温度降至 341.439 K，同时将散热器厚度增加到 13.69 毫米。.

• 作者
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Debaditya Chakraborty

工业流程顾问 达索 系统

Debaditya是达索系统公司的行业流程顾问。他热衷于多体动力学、CAD和FEA领域的创新，尤其擅长运用数据驱动方法进行多连杆机构设计。他在金属增材制造仿真、船舶结构分析和FEA流程自动化方面拥有丰富的经验。.

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