研究目的
利用遗传算法研究光热-光伏混合电站的最优设计，在确保输出稳定且可控的前提下实现最低发电成本。
研究成果
集中式太阳能发电（CSP）与光伏（PV）系统的集成能在确保稳定输出的同时显著降低发电成本?；谝糯惴ǖ挠呕椒苡行范ɑ旌舷低车淖罴雅渲梅桨?。研究表明，相较于独立系统，CSP-PV混合系统可实现更低的平准化度电成本（LCOE）和更高的年利用率。
研究不足
该研究假设某些组件（如电池效率）保持恒定，并忽略了实际发电过程中的一些损耗，这可能影响结果的准确性。优化基于拉萨的特定气象数据，可能无法代表其他地区。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用遗传算法优化光热-光伏混合系统的设计，重点优化光伏装机容量、电池容量及光热系统储热容量。针对抛物线槽式光热系统和光伏系统提出了运行策略。
2：样本选择与数据来源：
使用拉萨（东经91.13°，北纬29.67°）的气象数据，包括直接法向辐照度（DNI）、全球水平辐照度（GHI）、环境温度和风速。
3：13°，北纬67°）的气象数据，包括直接法向辐照度（DNI）、全球水平辐照度（GHI）、环境温度和风速。 实验设备与材料清单：
3. 实验设备与材料清单：系统包含光伏阵列、逆变器、蓄电池、槽式集热子系统、双罐储热子系统及发电?？樽酉低?。传热介质采用导热油，储热介质采用熔盐。
4：实验流程与操作步骤：
在Matlab中模拟系统性能，采用优先使用光伏并最小化汽轮机?；脑诵胁呗?。通过遗传算法优化系统设计参数。
5：数据分析方法：
以平准化度电成本（LCOE）作为遗传算法的适应度函数，分析系统年发电量及利用小时数。
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