综述：平板光伏光热系统的系统综述：组件、效率、监测与人工智能

这篇综述全面探讨了平板光伏光热（PVT）系统的技术进展，聚焦四大核心方向：系统组件（如热吸收器设计、传热流体）、效率影响因素（环境与运行参数）、监测标准（IEC 61 724-1:2022）及人工智能（AI）应用（ANN、GA优化）。文章强调PVT在提升太阳能综合利用效率（如降低PV温度、提高热电联产性能）中的潜力，并指出集成AI与实时监测可推动其在建筑能源（DHW、SH）中的商业化应用。

　　

平板光伏光热系统的技术全景

系统组件：材料与设计的革新

光伏光热（PVT）系统的核心组件包括透明盖板（Covered/Uncovered PVT）、光伏电池（如单晶硅、薄膜CIS）、封装材料（EVA树脂、硅胶）及热吸收器（铜、铝、聚合物）。其中，热吸收器设计尤为关键——平行管或蜂窝结构可降低液压阻力，而双通道配置（如螺旋流）能提升热交换面积。纳米流体（Al₂O₃、SiC）作为传热介质，其热导率比水高1.98%，显著提升系统效率。

效率影响因素：环境与运行的博弈

环境参数如太阳辐照度（>1000 W·m^?2时效率骤降）和环境温度（每升高1°C降低PV效率0.3–0.65%）直接影响性能。运行条件中，质量流量（10 L/h增量可降温0.885°C）和流体属性（如R141b制冷剂在低温气候表现优异）需精细调控。覆盖设计虽提高热输出（冬季效率↑22%），但可能牺牲电效率（反射损失达10%）。

监测技术：标准化与智能化

国际能源署（IEA）Task 35提出统一框架，将PVT监测分为设计、评级和市场三类。关键参数包括辐照度（5 s采样）、组件温度（PT100传感器）和流体流量（霍尔效应传感器）。实验平台如TRNSYS模型验证了储热容积与集热面积的优化比例，避免过热（>80°C导致EVA降解）。

人工智能：从预测到优化

人工神经网络（ANN）预测热电效率的MAE低至0.0078%，优于传统模型。遗传算法（GA）优化吸收器几何（如四阶Nu数剖面），而粒子群（PSO）结合模糊逻辑控制可精准预测出口温度误差<3%。机器学习（RF、SVR）通过380+数据集识别关键参数，如雷诺数对传热的影响占主导（SHAP分析证实）。

未来挑战与机遇

当前瓶颈包括缺乏PVT专属国际标准、PV模块与吸收器间热接触不良（界面热阻↑30%）。推荐研究方向涵盖智能控制系统开发、聚合物基吸收器耐候性提升，以及AI驱动的故障诊断算法（如ODNN在双流体PVT中R²达0.99）。这些突破将加速PVT在建筑能源（如50°C地暖系统）和海水淡化（产水效率↑10%）中的规模化应用。