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可定制的智能窗户可以发电,提高能源效率

一个可定制的智能窗户,利用太阳能来节省能源和降低成本。

窗户在我们家里扮演着多重重要的角色。它们照亮了我们的空间,隔热和通风,同时提供视野。和保护;户外运动。智能窗户,或使用太阳能电池技术将阳光转化为电能的窗户,为利用窗户作为能源提供了额外的机会。

然而,将太阳能电池整合到windows中,同时平衡其他复杂的、经常相互冲突的windows角色,证明是具有挑战性的。例如,在不同季节平衡亮度偏好和能量收集目标需要复杂和战略性的材料设计方法。

这个设计框架是可定制的,可以应用于世界上几乎任何建筑。本;陈俊宏,阿贡大学科学家,芝加哥大学普利兹克分子工程学院教授

来自美国能源部阿贡国家实验室、西北大学、芝加哥大学和威斯康辛大学密尔沃基分校的科学家们最近将太阳能电池技术与一种新的优化方法相结合,开发出一种智能窗户原型,该原型可在多种标准下实现设计的最大化。

该优化算法利用综合的物理模型和先进的计算技术,最大限度地提高整体能耗,同时平衡不同地点和不同季节的建筑温度和照明需求。

这个设计框架是可定制的,可以应用于世界上几乎任何建筑,陈俊宏说,他是Argonne的科学家,也是芝加哥大学普利兹克分子工程学院的皇室分子工程教授。无论您是想最大化房间的日照量,还是想最小化加热或冷却效果,这个强大的优化算法都能根据用户的需求和偏好设计出窗。

优化的高级方法

科学家们展示了窗户设计的整体方法,以最大限度地提高建筑的整体能源效率,同时考虑到照明和温度偏好。

我们可以调节房间内的阳光,以确保达到所需的亮度,同时管理建筑用于取暖和制冷的能源量。魏晨说,他是西北工程学院工程设计的威尔逊-库克教授,他的研究小组领导了优化方法的发展。此外,无法穿透的阳光会被智能窗户中的太阳能电池捕捉并转化为电能。

这种被称为多准则优化的方法,调整窗户设计中太阳能电池层的厚度,以满足用户的需求。例如,为了减少夏天冷却建筑所需的能量,最佳的窗户设计可以最小化通过的光的数量和类型,同时保持所需的室内亮度。另一方面,当冬季节能成为优先考虑的问题时,该设计可以最大限度地增加通过的阳光量,从而减少建筑供暖所需的能量。

与其只关注太阳能电池所产生的电量,我们还不如考虑整个建筑的能源消耗,看看我们如何才能最好地利用太阳能,使其最小化。陈魏说。

例如,在某些情况下,为了减少照明和供暖所需的电力,允许更多的光通过窗户,而不是通过太阳能电池转化为电能,可能会更节能。

为了确定最佳设计,该算法结合了光与智能窗户材料之间相互作用的综合物理模型,以及这一过程如何影响能量转换和光传输。该算法还考虑了白天阳光照射窗户的不同角度。年本;在不同的地理位置。

我们创建的模型允许通过模拟生物进化的算法来探索数以百万计的独特设计,陈魏说。在基于物理模型的基础上,该算法使用类似于复制和遗传突变的计算机制来为特定场景确定每个设计参数的最佳组合。

有前途的原型

为了证明智能窗户能够达到这种定制水平的可行性,科学家们制作了一个面积只有几平方厘米的小窗户原型。

该原型由几十层不同的材料组成,这些材料可以控制通过的光的数量和频率,以及太阳能转化为电能的数量。

其中一组由钙钛矿材料构成,包括窗户的太阳能电池,它收集阳光进行能量转换。这个窗口原型还包括一套被称为纳米光子涂层的层,这是由机械工程副教授孙成和他在西北大学麦考密克工程学院的研究小组开发的。这种涂层可以调整通过窗户的光的频率。

每层都有几十微米厚;比一粒沙子的直径还要细。科学家们为这些层选择了一种非周期设计,这意味着每一层的厚度都不同。由于太阳光线照射窗户的角度全年都在变化,这种非周期设计使窗户的性能能够根据用户的喜好而变化。

层厚的变化被优化以适应到达窗户的太阳光性质的广泛变化。太阳说。这使我们能够系统地允许夏季红外传输更少,冬季红外传输更多,以节省温度调节的能耗,同时优化室内照明和能源收集的可见传输。

科学家们为凤凰城一幢2000平方英尺的单层住宅优化了研究中使用的原型。基于窗户原型的实验特性,科学家们计算出,相对于领先的商用窗户技术,每年可以节省大量能源。计算使用了EnergyPlus建筑模型,这是美国能源部能源效率和可再生能源实验室国家可再生能源实验室开发的软件,可以估计一段时间内实际的电力消耗。

科学家们用来制造窗户原型的合成方法模仿了一般工业水平的制造流程,科学家们相信这些现有的商业流程将允许成功地将窗户原型放大到全尺寸。

未来的考虑包括以灵活的形式开发相同的技术,这样智能窗户材料可以翻新,覆盖现有的窗户。

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参考例句:通过能源收集的多准则帕累托优化和调节智能窗户来最大限度地利用太阳能。作者:陈旺,余双成,郭晓茹,塔克·科尔尼,郭培军,罗伯特·常,陈俊红,陈伟,孙成,2020年7月8日,细胞报告,物理科学。

DOI: 10.1016 / j.xcrp.2020.100108

这项研究的部分资金来自美国国家科学基金会。

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