ブレイトンサイクルは第3世代の太陽熱発電技術の動力サイクルとして認識されており、ニューラルネットワーク手法の重要度評価や定量分析などの利点を活用しています。まず、複数の運転パラメータの中からタービン入口温度と圧縮比などの重要なパラメータを制御変数法で選択しました。制御変数法における重要度はR²値の低下に伴い増加し、上記の重要なパラメータを含まない場合、その対応するR²値はそれぞれ0.57と0.64に低下し、他の運転パラメータよりも低くなりました。その後、ブレイトンサイクルの出力仕事を用いた定量分析結果ではR²値が0.999より大きく、熱効率と入力熱量のR²値はそれぞれ0.992と0.988でした。最後に、多目的最適化の結果により推奨されたタービン入口温度と圧縮比はそれぞれ500℃と2.19であり、それに対応する熱効率、出力仕事及び入力熱量はそれぞれ46.58%、100.97 kJ/kg及び–176.5 kJ/kgでした。本研究は、太陽熱発電所におけるブレイトンサイクルの実運用及び性能研究の参考となり得ます。

ブレイトンサイクル;ニューラルネットワーク手法;熱効率;定量分析;多目的最適化