يُعتبر دورة بريتون الجيل الثالث من تقنيات توليد الطاقة الشمسية الحرارية، ويستفيد من مزايا طرق الشبكات العصبية مثل تقييم الأهمية والتحليل الكمي. أولاً، تم استخدام طريقة التحكم بالمتغيرات لاختيار المعلمات المهمة مثل درجة حرارة مدخل التوربين ونسبة الضغط من بين عدة معلمات تشغيل، حيث تزداد أهمية المتغيرات مع انخفاض قيمة R²، وعندما لا تشمل المعلمات المهمة المذكورة، تنخفض قيمة R² إلى 0.57 و0.64 على التوالي، وهي أقل من باقي معلمات التشغيل؛ ثم تم استخدام تحليل كمي باستخدام القدرة الناتجة في دورة بريتون وكانت قيمة R² أكبر من 0.999، وكانت قيم R² لكفاءة الحرارة والحرارة المدخلة هي 0.992 و0.988 على التوالي؛ وأخيراً، من خلال نتائج التحسين متعدد الأهداف، تم التوصية بدرجة حرارة مدخل التوربين ونسبة الضغط بـ 500 درجة مئوية و2.19 على التوالي، وكانت كفاءة الحرارة، القدرة الناتجة، والحرارة المدخلة المقابلة 46.58٪، 100.97 كيلو جول/كجم و–176.5 كيلو جول/كجم. يمكن أن تشكل هذه الدراسة مرجعاً لتشغيل وأداء دورة بريتون في محطات الطاقة الشمسية الحرارية.

دورة بريتون;طرق الشبكات العصبية;كفاءة الحرارة;تحليل كمي;تحسين متعدد الأهداف