Javad Mohammadpour · Danah Ruth Cahanap · Danish Ansari · Christophe Duwig 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.340

摘要：聚光光伏（CPV）系统因其高效率和紧凑的设计，能够支持绿色氢气生产，并有助于实现联合国可持续发展目标7（经济适用的清洁能源）。然而，若热管理不当，其性能和使用寿命会受到显著影响。为应对这一挑战，本研究提出了一种数据驱动的框架，可在提升CPV系统热性能优化效果的同时，降低对计算密集型仿真的依赖。本文评估了一种新型变高度针翅片散热器，旨在最小化最高温升、温度不均匀性以及压降。研究评估了五种基于树结构的机器学习（ML）模型，包括决策树、随机森林、梯度提升、XGBoost和CatBoost，其中C...

解读: 该CPV热管理优化技术对阳光电源高功率密度产品具有重要借鉴价值。研究中采用的机器学习驱动多目标优化方法可应用于ST系列储能变流器和SG系列大功率逆变器的散热设计优化,通过CatBoost等算法替代传统CFD仿真,显著降低热设计迭代成本。变高度翅片散热器设计理念可用于PowerTitan储能系统功率模...