在本研究中，我们分析了光伏热集成热电冷却器(PVT-TEC)集热器，考虑了三种不同类型的光伏组件，即不透明、半透明和铝基。分析建立在热模型和人工神经网络模型的基础上。与热模型不同，ANN模型的优点是不需要几个参数和复杂的计算。将空气[案例1a]和水[案例1b]作为工作流体，研究了不透明PVT-TEC收集器[案例1]的性能。[病例1b]的整体电气效率和热效率分别比[病例1a]高1.9 - 2.8%和20.8 - 21.8%。通过对[Case 1b]不透明PVT-TEC集热器、[Case 2]半透明PVT-TEC集热器和[Case 3]铝基PVT-TEC集热器性能的评价与比较，探讨了光伏组件基材覆盖材料对其性能的影响。结果表明[Case 3]铝基PVT-TEC集热器的日总电能增益、日热能增益率和日总火用增益最高。并将热模型计算结果与神经网络模型进行了比较，取得了较好的一致性。
——文章发布于2018年11月3日
