找到 2 条结果 · 储能系统技术
冲击载荷下微纳腔石墨烯/石蜡相变储能材料的热力学耦合
Thermodynamic coupling in micro-nanocavity graphene/paraffin phase change energy storage materials under impact loading
Yuhao Wang · Junhong Yu · Wentian Huang · Jun Di 等5人 · Applied Physics Letters · 2025年2月 · Vol.126
研究了微纳腔结构石墨烯/石蜡相变储能材料在冲击载荷下的热力学耦合行为。通过构建复合材料的多尺度模型，分析了机械冲击过程中热-力-相变之间的动态耦合作用机制。结果表明，石墨烯骨架显著提升了材料的导热性与结构稳定性，微纳腔结构有效抑制了液态石蜡的泄漏并增强了能量存储密度。在外加冲击载荷下，材料内部产生局部热积累与应力集中，促进石蜡快速相变，实现高效热能存储与释放。该研究为高功率密度条件下相变储能材料的设计与应用提供了理论依据。
解读: 该微纳腔石墨烯/石蜡相变储能材料的热力学耦合研究对阳光电源PowerTitan大型储能系统和ST系列储能变流器的热管理具有重要价值。研究揭示的热-力-相变耦合机制可应用于储能柜的被动式热管理设计，石墨烯增强相变材料可作为功率模块与电池簇的高效散热介质，在冲击载荷（如短路故障、功率突变）下实现快速热响...
基于域对抗迁移学习的锂离子电池健康状态估计
State-of-Health Estimation for Lithium-Ion Batteries Using Domain Adversarial Transfer Learning
Zhuang Ye · Jianbo Yu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年3月
锂离子电池健康状态（SOH）估计是电池管理系统的核心。针对现有模型在不同工况下泛化能力差的问题，本文提出一种基于域对抗迁移学习的方法。通过在不同工况数据集间进行特征对齐，有效解决了训练集与测试集分布不一致的挑战，显著提升了电池SOH估计的准确性与鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack等大型储能系统至关重要。目前储能电站面临复杂多变的运行工况，基于域对抗迁移学习的SOH估计方法，能够显著提升iSolarCloud平台对电池全生命周期的精细化管理能力。通过解决不同工况下的数据分布差异，该算法可增强BMS对电池衰减趋势的预测...