Le cycle de Brayton est reconnu comme la troisième génération de technologies de production d'énergie solaire thermique, bénéficiant des avantages des méthodes de réseau de neurones telles que l'évaluation de l'importance et l'analyse quantitative. Tout d'abord, la méthode de contrôle des variables a été utilisée pour sélectionner des paramètres importants tels que la température d'entrée de la turbine et le rapport de compression parmi plusieurs paramètres de fonctionnement. L'importance dans la méthode de contrôle des variables augmente avec la diminution de la valeur de R². En l'absence des paramètres importants susmentionnés, les valeurs de R² correspondantes diminuent à 0.57 et 0.64 respectivement, inférieures aux autres paramètres de fonctionnement; ensuite, les résultats de l'analyse quantitative basés sur la puissance de sortie dans le cycle de Brayton ont montré une valeur de R² supérieure à 0.999, avec des valeurs de R² pour l'efficacité thermique et la chaleur d'entrée de 0.992 et 0.988 respectivement; enfin, grâce aux résultats de l'optimisation multi-objectifs, les valeurs recommandées de la température d'entrée de la turbine et du rapport de compression sont respectivement de 500 ℃ et 2.19, avec une efficacité thermique, une puissance de sortie et une chaleur d'entrée correspondantes de 46,58 %, 100,97 kJ/kg et –176,5 kJ/kg. Cette étude peut servir de référence pour l'exploitation pratique et l'étude des performances du cycle de Brayton dans les centrales solaires thermiques.

cycle de Brayton;méthodes de réseau de neurones;efficacité thermique;analyse quantitative;optimisation multi-objectifs