找到 2 条结果 · 氢能与燃料电池

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氢能与燃料电池 储能系统 模型预测控制MPC ★ 4.0

基于量子退火的多堆燃料电池混合动力系统三阶段调度策略

A Quantum Annealing-Based Three-Stage Scheduling Strategy for Multi-Stack Fuel Cell Hybrid Power Systems

Wenzhuo Shi · Junyu Chen · Xianzhuo Sun · Zhengyang Hu 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月

针对多堆配置下燃料电池混合动力系统优化问题非凸、二进制变量多导致求解困难的问题,本文提出一种基于量子退火的三阶段调度策略。该方法在日前、日内和实时阶段分层解耦决策过程,结合各时段预测信息优化启停计划与功率分配。利用量子退火高效求解大规模二进制优化问题,并通过OPAL-RT实验平台验证。相比传统方法,所提方法计算速度显著提升,较DMPC方法快49.89倍,较Gurobi方法快22.25倍,且总运行成本分别降低14.66%和10.62%。

解读: 该量子退火优化算法对阳光电源氢储能系统和混合储能产品具有重要应用价值。三阶段调度策略可直接应用于PowerTitan储能系统的多堆燃料电池配置,解决大规模二进制优化难题。相比传统MPC方法,计算速度提升49倍且成本降低14.66%,可显著改善ST系列储能变流器在氢储能场景下的启停优化与功率分配效率。...

氢能与燃料电池 模型预测控制MPC 充电桩 ★ 3.0

基于自适应模型预测控制的燃料电池混合动力汽车实时能量管理

Adaptive Model-Predictive-Control-Based Real-Time Energy Management of Fuel Cell Hybrid Electric Vehicles

Chao Jia · Wei Qiao · Junwei Cui · Liyan Qu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年2月

为提升燃料电池混合动力汽车(FCHEVs)的燃油经济性并延长燃料电池寿命,本文提出了一种基于自适应模型预测控制(AMPC)的实时能量管理策略。该方法通过优化功率分配,有效平衡了系统效率与燃料电池的退化问题,为氢能交通领域的能量管理提供了先进的控制方案。

解读: 该研究涉及的能量管理策略(EMS)与阳光电源的氢能业务及电动汽车充电桩业务具有技术关联。虽然阳光电源目前侧重于电解槽电源及充电桩硬件,但文中提出的AMPC控制算法可优化氢能系统与储能系统的协同运行,提升系统整体效率。建议研发团队关注该算法在氢能制储用一体化系统中的应用,通过优化功率分配策略,提升阳光...