Tao Li · Junyong Yu · Xinyu Peng · Wenjie Zhou 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

为了提高光伏/热电联用热电发电模块（PV/T-TEG）的热电性能，设计了一种新型的光伏/双层热相变材料热电组件（PV/2 T-PCM-TEG），该组件由PV-PCM-TEG以及热电模块热端和冷端两侧的双层蛇形铜管构成。在本研究中，我们设计并搭建了包含五种组件的实验平台，分别为PV、PV/T、PV/T-PCM、PV/T-PCM-TEG和PV/2 T-PCM-TEG，并完成了其性能的对比分析。结果表明，PV/2 T-PCM-TEG不仅更有效地提升了光伏电池的发电性能，还获得了更多的热㶲，其总平均㶲效...

解读: 该PV/2T-PCM-TEG混合发电技术对阳光电源光伏逆变器产品线具有重要参考价值。研究通过相变材料和热电模块将光伏组件温度最大降低10.8°C,发电效率提升至12.97%,这与SG系列逆变器的MPPT优化和温度管理策略高度契合。双层蛇形铜管热管理方案可启发iSolarCloud平台的温度监测算法优...

Jiahao Zhang · Ruo Peng · Chenbei Lu · Chenye Wu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

摘要 本研究针对在发布保护隐私的交流最优潮流（AC Optimal Power Flow, AC-OPF）运行数据时面临的隐私性、实用性与效率性挑战展开研究。传统方法在差分隐私（Differential Privacy, DP）框架下向运行数据（即负荷需求数据和调度配置文件）中注入噪声，但此类操作常导致数据违反物理约束，产生不现实且不可行的结果，从而降低数据的实用性。尽管基于AC-OPF求解器的双层后处理优化能够强制实现物理可行性，但由于后处理目标与AC-OPF本身目标之间存在偏差，仍会导致结果...

解读: 该研究提出的物理信息神经网络(PINN)求解AC-OPF方法,对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)和光伏逆变器(SG系列)的智能调度具有重要价值。通过主动学习加速优化计算,可应用于iSolarCloud平台的实时能量管理系统,在保护用户隐私前提下实现多站点协同优化。该技术能显著...

Weirong Liu · Pengfei Yao · Yue Wu · Lijun Duan 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

深度强化学习已成为电动汽车能量管理的一种有前景的方法。然而，深度强化学习依赖大量试错训练才能获得近似最优性能。为此，本文提出一种面向混合储能系统的电动汽车对抗性模仿强化学习能量管理策略，以最小化电池容量损耗成本。首先，利用动态规划在多种标准驾驶条件下生成专家知识，用于引导强化学习的探索过程，该专家知识表示为最优功率分配映射。其次，在早期模仿阶段，通过对抗网络使强化学习智能体的动作快速逼近最优功率分配映射。再次，根据对抗网络中判别器的输出设计动态模仿权重，促使智能体在在线驾驶条件下逐步过渡到自主探...

解读: 该对抗模仿强化学习策略对阳光电源混合储能系统具有重要应用价值。可应用于ST系列PCS的电池-超级电容混合储能优化,通过专家知识引导的强化学习加速训练42.6%,降低电池容量损耗成本5.1%-12.4%。技术可集成至iSolarCloud平台实现在线工况自适应功率分配,延长PowerTitan储能系统...

Jie Chen · Tian Peng · Shijie Qian · Yida Ge 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

准确的光伏发电功率预测对于电网的稳定运行和合理调度至关重要。然而，由于光伏发电具有不稳定性，其功率预测仍面临巨大挑战。为此，本文提出一种结合二次分解、贝叶斯优化与误差校正机制的Autoformer模型用于光伏发电功率预测。为降低数据复杂性并充分提取特征，采用了两种分解方法：首先利用经验模态分解（EMD）对光伏功率序列进行初级分解；然后引入样本熵（SE）衡量各分量的复杂度，并对复杂度最高的分量采用变分模态分解（VMD）进行二次分解。其次，构建基于贝叶斯优化算法优化的Autoformer模型，分别预...

解读: 该基于深度学习的光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过EMD-VMD二次分解和Autoformer模型可显著提升预测精度,可集成至SG系列逆变器的MPPT优化算法中,实现更精准的发电功率预测。结合ST系列储能PCS,该预测模型能优化储能系统充放电策略,提升...

Haiyan Jin · Rui Ru · Lei Cai · Jinhao Meng 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 在锂离子电池使用的早期阶段识别其长期退化行为，对于电池管理系统（BMS）在实际应用中有效维护电池至关重要。然而，由于电池在生产和运行条件方面存在差异，该过程面临较大挑战。近年来，已有研究经验证明，数据驱动方法在处理退化预测问题上具有良好的应用前景。然而，合适数据的缺乏仍是影响预测最终性能的主要障碍。此外，预测结果还受到预测器设置的影响，包括神经网络结构及其超参数的设定。实现该过程自动化的挑战至今仍未得到解决。在本研究中，我们提出了一种新颖的退化轨迹预测框架。首先，通过条件生成对抗网络（CG...

解读: 该锂电池退化预测技术对阳光电源储能系统具有重要价值。通过CGAN合成数据和Transformer模型可显著提升ST系列PCS及PowerTitan储能系统中BMS的预测精度,解决早期退化识别难题。自动化超参数优化框架可集成至iSolarCloud平台,实现储能电站电池全生命周期健康管理和预测性维护,...

Jinpeng Qiao · Yang Mi · Jie Shen · Changkun Lu 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 随着微网群与共享储能系统越来越多地接入主动配电网（ADN），亟需对这些复杂的能源要素进行有效协调。为此，本文构建了一种基于微网群与共享储能的主动配电网主从博弈调度策略。由主动配电网作为主导方确定分时电价，微网群与共享储能作为从属方响应电价信号，并考虑系统的安全运行与削峰填谷调度需求。此外，基于分时电价机制，提出了微网群与共享储能之间的两阶段电力交互策略。在第一阶段，通过多目标优化算法计算微网群的储能租赁需求，并据此制定共享储能的充放电策略，使其在满足微网群用电需求的同时，利用剩余容量响应配...

解读: 该主从博弈调度策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。文中提出的共享储能两阶段功率交互机制,可直接应用于阳光电源微电网群储能解决方案,通过QPSO算法优化分时电价响应策略,提升储能系统削峰填谷效率。该研究为阳光电源iSolarCloud平台的多微网协同调度功能提供...

Yutong Tan · Jinqing Peng · Zhengyi Luo · Yimo Luo 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

建筑一体化光伏（BIPV）技术在实现零能耗建筑方面发挥着重要作用。然而，由于太阳辐射的不确定性和间歇性，其大规模应用对电网的稳定运行带来了挑战。为解决这一问题，本研究提出了一种智能光伏（SPV）窗及其运行控制策略，旨在同时提升建筑能源效率和电网友好性。该SPV窗结合了电致变色薄膜与均匀排布的条状太阳能电池，兼具主动利用与调控太阳辐射的双重优势。为明确SPV窗的性能表现，基于实测数据在WINDOW软件中建立了其模型，并计算了相应的光学与热工特性；随后将该模型导出至EnergyPlus软件，并与一栋...

解读: 该智能光伏窗技术对阳光电源BIPV解决方案具有重要启示。其电致变色膜与晶硅电池结合的主动调控机制,可与我司ST系列储能PCS协同优化:通过热流密度控制策略削峰填谷54.7-65.8%,显著改善电网友好性,契合我司VSG虚拟同步发电机技术的并网稳定目标。建议将该动态光热调控理念融入iSolarClou...

Dilawer Ali · Ricardode Castro · Reza Ehsani · Stavros Vougioukas 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 当前使用的大多数农用车辆仍依赖基于柴油的动力系统，这是空气污染的主要来源之一。电气化被视为实现这些非道路车辆脱碳的潜在解决方案，但其推广受到储能系统和充电基础设施较高初始成本的制约。为了更准确地量化这些障碍，本文提出了一种技术经济分析工具，可帮助农民评估电动与混合动力拖拉机的所有权总成本。本文开发了一个实用的拖拉机仿真模型，用于预测年度能耗/燃料消耗以及NOx排放；同时构建了一个经济模型，用于估算购置、运行和维护的全部成本。针对混合动力拖拉机的能量管理，本文提出了一种基于模型预测控制的新型...

解读: 该研究对阳光电源农业电气化解决方案具有重要参考价值。混合动力拖拉机的能量管理策略可借鉴至储能系统的多能源协调控制,ST系列PCS可优化电池与柴油发电机的功率分配。研究中的模型预测控制(MPC)技术与阳光电源GFM控制策略相契合,可应用于农业场景的充电站智能调度。轻载工况下电动拖拉机的经济性验证,为推...

Zixuan Wangabc1 · Zijian Chenbcd1 · Boyuan Wangbc1 · Chuang Wu 等12人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 与已发展了半个世纪的晶硅电池相比，钙钛矿太阳能电池（PSCs）的光伏转换效率在短短15年内已超过26%，成为当前备受关注的研究热点。然而，传统研究方法在应对钙钛矿材料（PVKs）成分多样、合成复杂以及需精确调控性能等方面面临诸多挑战。本综述系统阐述了钙钛矿材料在数字化制造方面的最新研究进展，重点涵盖实验室自动化、数据驱动的理性设计、高通量实验以及机器学习（ML）算法等方向。首先，论述了实验室自动化在显著提升实验效率与可重复性方面的重要作用；其次，强调了数据驱动方法在指导钙钛矿材料及器件理性...

解读: 钙钛矿电池数字化制造技术对阳光电源光伏逆变器产品线具有前瞻价值。该技术通过机器学习和高通量实验加速新型光伏材料开发,其26%转换效率已接近晶硅电池。阳光电源SG系列逆变器可提前布局钙钛矿电池适配性研究,针对其独特的IV特性优化MPPT算法;iSolarCloud平台可集成数据驱动方法,实现钙钛矿组件...

Peng Sh · Cheng Zheng · Xiao Wu · Jiong Shen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 溶剂法燃烧后碳捕集（PCC）是实现能源和工业领域大规模脱碳最有前景的技术。然而，该过程的复杂特性和高能耗阻碍了PCC在复杂电力市场中的高效灵活运行。PCC系统的成功运行优化高度依赖于对过程的动态建模，而采用先进的数据驱动方法已成为研究热点。目前广泛使用的数据驱动动态建模方法未将PCC过程的物理机理信息融入模型中，导致模型稳定性不足。物理信息神经网络（PINNs）通过融合数据与物理信息，提供了一种创新的建模方法。然而，其在PCC过程动态建模中的应用仍面临重大挑战。为此，本文基于带外生输入的非...

解读: 该物理信息神经网络(PIINN)动态建模技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。碳捕集系统的复杂非线性动态特性与PowerTitan储能系统在电力市场中的灵活调度需求高度相似。PIINN方法通过平衡点稳定性约束保证模型可靠性的思路,可借鉴应用于ST系列PCS的宽工况运行建模,提升GFM/GFL控制策...

Zhenyi Tao · Cheng Lin · Yu Tian · Peng Xi 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383

摘要 在寒冷气候下，由于电池在低温条件下性能下降而引发的续航焦虑，严重阻碍了电动汽车（EV）的广泛普及。电池预热被视为解决这一问题的有效手段。然而，由于需要在不同环境条件、电池状态和车辆功率需求之间权衡预热能耗与电池性能恢复效果，确定合理的预热截止温度仍具挑战性。本研究探讨了预热截止温度对电池可用能量的影响，并提出了一种用于确定最佳电池预热截止温度的系统性方法。同时，本文还设计了一种加热策略，旨在最大化电池可利用能量并满足电动汽车冷启动时的功率需求。结果表明，无论采用何种加热系统，所提出的策略均...

解读: 该研究对阳光电源储能系统及充电桩产品具有重要价值。电池预热优化策略可直接应用于ST系列PCS的热管理算法,通过精确控制预热截止温度,在PowerTitan等大型储能系统中平衡加热能耗与性能恢复,提升低温环境下的能量利用率。对充电站业务,可开发智能预热功能,结合iSolarCloud平台实现环境自适应...