文献综述（或调研报告）：
现有的能源结构中，热能是最重要的能源形式之一，人们对热能的需求也越来越大，但在能量的转化和利用过程中，常存在时间上和空间上不匹配的矛盾，为合理的利用热能，提高能源利用效率，储热技术应运而生。储热技术多用于电力系统调峰、余热利用、地面太阳能利用和航空航天领域（包括空间太阳能动力系统），采用合适的方式，利用合理的装置，将热能储存在储热介质中。目前储能方式按照储热介质分类，主要有三种形式：显热储热、潜热储热和化学反应储热。显热储热是利用材料本身的温度变化来存储热量的一种方式，常用的储热材料有水、水蒸气、土壤、砖石、水泥及金属氧化物混合高温烧结成型的显热蓄热材料；潜热储热利用材料相变潜热贮存热量，储热相变材料按化学成分可以分为无机相变材料、有机相变材料和复合相变材料三类；化学反应储能大体分为三类：①可逆化学反应的反应热储热；②酸碱盐溶液浓度差储热；③利用物质化学结构变化储热。
相变储热材料具有储热密度高、相变温度恒定、相变温度选择范围宽等优点，设计紧凑、轻便、高效的相变储热器是当今储热器的重要研究方向，因此，强化相变储热器传热性能成为相变储能技术研究的热点。目前强化相变储热器传热性能主要通过两种方法：一是对换热设备进行传热强化，如采用金属肋片、蜂窝结构（多孔基质）、胶囊封装等；二是提高相变储热材料的导热性能（添加高导热性材料，如石墨粉、金属颗粒等以及采用相变组合材料），从而改善储能单元的传热特性。
板翅式和管翅式储能换热器由于其较大的体积比，较高的换热性能成为目前紧凑式换热设备的主要形式。目前常见的板翅式换热器形式有矩形光面板翅片、波纹翅片、锯齿型翅片、百叶窗翅片和多孔翅片等。板翅式换热器通过翅片和隔板扩展了一次换热表面的面积从而强化了换热器的换热能力，它具有传热能力强、结构紧凑、轻巧，经济性好、坚固及工作环境适应性广等优点。管翅换热器是紧凑式换热器的另一种形式，广泛应用于航空、汽车工业、化工和制冷等领域，它具有较高的传热效率、结构紧凑和不易结垢等优点，特别是对于有相变的换热，管翅式换热器能使换热系数和临界热流密度增高[1]。
为了设计应用的需要，许多学者通过实验研究，得到板翅换热器的流动与传热特性。Kays、London[2]等人通过实验研究板翅式换热器的流动与传热机理，给出了40多种翅片形状的传热性能和阻力特性曲线图，为设计研究提供了依据；Gough和AL-Shemmeri[3]对三种不同的波纹翅片进行了风动实验，以后，Manglik R M在文献[4]中也给出了波纹板翅式换热器的风洞实验数据。另外，国外学者针对锯齿型翅片的传热与流动机理进行了较多实验研究。Manson在文献[5]中首次提出了锯齿型错列翅片传热和阻力实验关系式；Monchizuki[6]等通过实验数据总结出锯齿型错列翅片用于层流和湍流的实验关系式；Dubrovsky和Vasiliev[7]对11种不同锯齿型错列翅片进行实验研究，建立了努赛尔数和阻力损失的实验关系式；Wieting[8]通过对22种不同结构参数的锯齿型翅片进行实验分析，得出了幂指数形式的传热和流动阻力的实验关系式；Joshi和Webb[9]根据21种锯齿型翅片换热器的实验数据，你和了层流去和湍流区传热系数和摩擦系数的关联式。尽管国内外学者对锯齿型错列翅片进行不同形式的研究，但是这些研究主要是针对单流程叉流汽-汽换热器，在伴有相变换热的换热模型中，这些关系式是否使用还有较大争议。
近十几年来，由于计算机硬件飞速发展，数值模拟研究成了科研工作者的宠儿，许多学者通过数值模拟对储能换热器传热机理进行研究。张仁元等（1997）通过数值方法求解非稳态条件下相变储能换热器中凝固与强迫对流耦合的问题，得到了相变储能换热器HTF入口温度、HTF流速、PCM厚度及流道长度等参数对装置换热性能的影响；王培伦等（2013）对板式相变换热器进行了二维非稳态模拟研究，得到了雷诺数和史蒂芬数对储能的影响，同时还研究了相变材料板的锯齿形貌对储能的影响，模拟结果对锯齿板换热器的优化设计提供了指导作用；韩广顺等（2016）数值研究了列管式相变储能换热器换热特性，他们发现添加管内翅片虽然一定程度上削弱了液相自然对流作用，但能有效强化换热；在管列数较多的情况下，使用相变材料组合也能有效强化传热。
20世纪90年代中期开始，许多学者基于换热器的流动与传热机理，通过遗传算法对储能换热器结构进行优化设计。经典的优化方法是基于目标函数的梯度或高阶导数产生的一个收敛于最优解的计算系列，从单点开始沿最速下降方向迭代，缺乏对全部解空间的搜索。遗传算法是模拟自然界中生物进化机制而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。Tremblay和Gosselin[10]等人使用GA对管壳式换热器进行优化设计，使得特定应用下换热器的成本最小化；Caputo[11]等以管壳式换热器壳体直径、管径和挡板间距为优化变量，使得换热器成本最低；文献[12]以板翅式换热器冷热侧长度、宽度、数量和翅片的高度、间距为优化变量，以换热器重量和运行成本为目标函数进行双目标优化；张丽娜等人利用遗传算法全局寻优能力，基于现有的翅片库对翅片进行优选；谢公南等基于小生境共享技术下的遗传算法，分别以重量最轻和效率最高为目标函数对板翅式换热器进行尺寸优化。尽管国内外学者对不同形式换热器进行优化设计，但是他们多以换热器设计成本或重量为目标函数进行单目标优化设计，并没有对换热器换热性能进行优化设计。
在大部分的换热器系统中，待优化目标函数往往不止一种，许多学者基于不同的优化目标对换热器进行多目标优化。Gholap和 Khan[13]以能量消耗和投资成本作为目标函数对空气强制对流换热器进行双目标优化得到其最佳设计参数；Najafi等[14]基于遗传算法对板框式换热器进行多目标优化得到最佳的设计参数。以上的研究多是从换热器运行成本进行优化，有关以换热器储热密度和储热速度为目标函数的优化，国内外尚缺乏研究。
[1] Wang C C.A Survey of recent patents of fin-and-tube heat exchangers from 2001 to 2009[J][J][J].International Journal of .Air-Conditioning and Refrigeration, 2010,18(1): 1-13.
[2] Kays W M, London A. Compact heat exchanger[M].3 rd ed., McGraw-Hill,New York,1984.
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