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利用聚光太阳能热能储存优化固体氧化物电解池：一种混合深度学习方法
Optimization of solid oxide electrolysis cells using concentrated solar-thermal energy storage: A hybrid deep learning approach
Hongwei Liua1 · Wei Shuaia1 · Zhen Yao · Jin Xuan 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 固体氧化物电解池（SOEC）是一种将CO2和H2O转化为合成气的前沿技术，具有显著的经济与环境效益。然而，该过程需要大量的高温热量输入，传统上依赖电能供给。本研究提出一种创新方法，利用聚光太阳辐射作为SOEC的可再生热源，并通过集成热能储存（TES）系统来应对太阳辐射固有的波动性挑战。我们构建了一种混合模型，将多物理场仿真与深度学习算法相结合，能够在实时直法向辐照度条件下快速优化电解过程。研究结果表明，在系统架构中引入TES后，SOEC入口处的温度变化率显著降低了53%，从而确保了运行的稳...
解读: 该研究将光热储能与固体氧化物电解耦合的深度学习优化方法,对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要借鉴价值。其热能存储系统可降低53%温度波动率的控制策略,可应用于我司储能系统的热管理优化;混合多物理场仿真与深度学习算法的实时优化框架,可增强iSolarCloud平台的预测性维护...
核电与基荷需求在低碳电力系统容量扩展规划中的作用
The role of nuclear energy and baseload demand in capacity expansion planning for low-carbon power systems
Martin Hjelmelan · Jonas Kristiansen Nølan · Stian Back · Magnus Korpas · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 绿色转型要求对传统上具有稳定能源需求的工业进行电气化。结合人工智能（AI）和超大规模数据中心的兴起，预计电网连接的基荷将显著增加。这些负荷具有较高的资本和运营成本，通常缺乏灵活性的经济激励。本文探讨了在不同核电站一次性建设成本（OCC）水平下，额外负荷的建模方式如何影响最优能源结构，突出核电在为AI数据中心和重工业电气化提供必要基荷方面的潜在作用。通过采用解析方法，本研究评估了额外负荷曲线与波动性可再生能源（VRE）出力之间的匹配程度，以确定应由哪些技术组合来满足新增电力需求。一项采用基荷...
解读: 该研究揭示基荷负载增长(AI数据中心、重工业电气化)对电力系统规划的影响,对阳光电源储能业务具有战略意义。研究指出核电等基荷电源占比提升将显著降低储能、输电和VRE弃电需求,这要求我司PowerTitan等大型储能系统从单纯容量配置转向灵活性价值挖掘。建议:1)针对工业基荷场景优化ST系列PCS的长...
探究低温共烧结制备具有Ni-GDC活性层的Ni-YSZ支撑固体氧化物电解池的可行性
Investigating viability of low temperature co-sintering to produce Ni-YSZ supported solid oxide electrolysis cells with a Ni-GDC active layer
Morten Phan Klitko · Albert Lopez de Moraga · Julian Taubman · Stéven Pirou 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 固体氧化物电池（SOC）由于其无与伦比的效率，适用于大规模电解应用。目前燃料电极支撑型电池的性能瓶颈在于Ni-YSZ燃料电极，其在高电流密度下会发生严重的退化，从而限制了氢气的生产能力。为克服上述限制，本研究展示了将Ni-GDC（Ce0.9Gd0.1O1.95）燃料电极集成到共烧结薄电解质电池中的可行性。Ni-GDC在电解质支撑型电池中广泛应用，且未表现出类似的退化现象。本研究在制造工艺上的创新之处在于将共烧结温度降低至1250°C，以抑制GDC与氧化锆基电解质之间的有害互扩散。实验表明，...
解读: 该固体氧化物电解池技术对阳光电源氢能储能系统具有战略价值。研究中Ni-GDC电极在高电流密度下的长期稳定性改善,可为ST系列储能变流器的电解制氢应用提供技术参考。低温共烧结工艺(1250°C)降低界面扩散的思路,与阳光电源功率器件的热管理优化理念契合。虽然当前电化学性能下降50%,但500小时无Ni...
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