Цикл Бреттона признан третьим поколением технологии солнечной тепловой электростанции и выигрывает от преимуществ методов нейронных сетей, таких как оценка значимости и количественный анализ. Во-первых, с помощью метода контроля переменных были отобраны важные параметры, такие как температура на входе турбины и степень сжатия среди нескольких рабочих параметров, при этом важность переменных увеличивается с понижением значения R², и при отсутствии указанных важных параметров значения R² снижаются до 0.57 и 0.64 соответственно, что ниже, чем у остальных рабочих параметров; затем с помощью количественного анализа выходной мощности в цикле Бреттона значение R² было больше 0.999, при этом значения R² для теплового КПД и входного тепла составили 0.992 и 0.988 соответственно; наконец, по результатам многоцелевой оптимизации рекомендуемые значения температуры на входе турбины и степени сжатия составили 500℃ и 2.19 соответственно, соответствующие тепловой КПД, выходной мощности и входному теплу составили 46.58%, 100.97 кДж/кг и –176.5 кДж/кг. Это исследование может служить справочником для практической эксплуатации и изучения производительности цикла Бреттона солнечных тепловых электростанций.

цикл Бреттона;методы нейронных сетей;тепловой КПД;количественный анализ;многоцелевая оптимизация