找到 76 条结果 · Applied Energy
基于改进长短期记忆网络与数据驱动预测控制的电动汽车能量管理
Energy management of electric vehicles based on improved long short term memory network and data-enabled predictive control
Bin Chen · Guo He · Lin Hu · Heng Li 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 作为混合储能系统（HESS）电动汽车中一种流行的能量管理策略（EMS），模型预测控制（MPC）易受现有参数建模方法在模型精度和参数敏感性方面的影响。本文提出了一种基于分层数据驱动预测控制的新型EMS。上层采用优化的长短期记忆（LSTM）网络进行轨迹预测，从而为下层获取具有成本效益的负载功率需求。在下层，针对HESS提出了一种数据驱动预测控制（DeePC）方法，以实现电池与超级电容器之间的最优功率分配，并最小化电池容量衰减。与传统的MPC不同，DeePC基于仅从HESS的输入-输出数据构建的...
解读: 该分层数据驱动预测控制技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。论文提出的DeePC方法无需精确参数建模,仅依赖输入输出数据即可实现电池-超级电容混合储能的最优功率分配,相比传统MPC降低运行成本22.68%。该技术可直接应用于ST系列PCS的能量管理策略优化,通过LSTM网络预测负荷需求,结合Dee...
不同两相流关联式下高温热泵系统换热器设计与性能评估：4E分析
Heat exchanger design and performance evaluation for a high-temperature heat pump system under different two-phase correlations: 4E analysis
Ding Wu · Bo Ma · Xiaohui Huang · Xian Wu 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 为区域供热并促进可再生能源电力的消纳，高温热泵技术预计将在由可再生能源驱动的热能储存系统中发挥关键作用。然而，目前关于高温热泵性能预测的研究通常基于特定的换热器传热关联式，难以指导在高温热泵系统的换热器设计和系统性能评估中对两相流关联式的选择与组合。本研究聚焦于不同两相流关联式的影响，针对用于部件设计和系统性能预测的8种关联式（4种流动冷凝关联式和4种流动沸腾关联式）开展了对比研究。结果表明，对于设计工况下的冷凝器或蒸发器，其尺寸、成本及碳排放均显著受到不同两相流关联式的影响。在16组两相...
解读: 该高温热泵4E分析技术对阳光电源储能系统热管理具有重要参考价值。PowerTitan等大型储能系统面临显著热管理挑战,研究揭示的两相流换热关联式选择对换热器设计、成本及碳排放的影响,可直接应用于ST系列PCS和集装箱式ESS的冷却系统优化。特别是非设计工况下9.88%的制热量波动和6.76%的火用效...
半透明光伏建筑一体化/热电联产系统与空气处理协同运行用于发电及冷热互补利用：能量与采光性能评估
Semi-transparent BIPV/T System's synergistic operation with air treatment for electricity generation and complementary cold-heat utilization: Assessment of energy and daylight performance
Yayun Tang · Chengyan Zhang · Jie Ji · Hao Xi · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 将光伏（PV）组件集成到建筑设计中不仅能够提升建筑美学，还有助于实现可持续的电力生产。然而，建筑集成光伏（BIPV）系统仍面临若干挑战，包括效率欠佳、废热未被有效利用、眩光问题以及空调系统高能耗等。本研究通过半透明BIPV/T幕墙（CW）系统与空气处理过程的协同运行，旨在解决上述问题，并提升建筑的热性能、电性能及采光性能。研究方法结合了基于能量平衡方程建立的热学与电学模型，以及采用光线追踪原理的光学模型。这些模型被实现在一个集成了Matlab、TRNSYS和DesignBuilder的动态...
解读: 该BIPV/T协同系统研究对阳光电源光储一体化方案具有重要启示。系统通过主动通风降低组件温度9.03°C、提升发电效率0.26%的技术路径,可与SG系列逆变器的MPPT优化算法协同,实时追踪温度变化调整工作点。建筑侧7.87%的综合能耗削减潜力,为ST系列储能PCS与HVAC系统深度耦合提供应用场景...
基于解聚合策略的虚拟电厂异构柔性资源优化协同调度
A De-aggregation strategy based optimal co-scheduling of heterogeneous flexible resources in virtual power plant
Zixuan Zheng · Jie Li · Xiaoming Liu · Chunjun Huang 等10人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 虚拟电厂（VPP）作为一种有效解决方案，可在包含多种类型柔性资源（FRs）的并网型微电网中维持内部功率平衡，并参与外部削峰辅助服务。然而，随着不同类型柔性资源在响应行为上的特征异质性日益显著，以及其在削峰过程中的耦合关系，给VPP调度指令的精确分解带来了挑战。本文提出一种基于离散选择模型和特征匹配方法的解聚合策略，以动态排序柔性资源的响应顺序，同时优化VPP的削峰能力。首先，对异构特征进行精细化建模，以刻画多类型柔性资源满足并网微电网调度需求（SDGM）的响应能力。随后，构建特征差异量化模...
解读: 该VPP解聚优化策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。通过异构资源特征建模和动态响应排序,可提升储能系统参与电网调峰辅助服务的精准度。结合iSolarCloud平台的预测性维护能力,能够优化多类型柔性资源协同调度,降低70%调峰偏差。该技术可增强阳光电源微网解决...
数据驱动策略：一种基于混合特征与自编码器的短路故障电池异常检测鲁棒方法
Data-driven strategy: A robust battery anomaly detection method for short circuit fault based on mixed features and autoencoder
Hongyu Zhao · Chengzhong Zhang · Chenglin Liao · Liye Wang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.382
摘要 锂离子电池短路（SC）故障的异常检测对于保障储能系统的安全至关重要。相较于电池组层面的故障诊断，单体电池的故障诊断缺乏参考对象，导致难以有效判断是否存在异常。本文提出了一种基于自编码器策略的数据驱动检测方法，用于在无电池包信息条件下实现电池故障的早期检测。该方法利用自编码器策略对电压进行重构，以识别潜在故障；并通过生成对抗网络（GAN）框架进行模型训练，降低模型过拟合风险，提升检测效率。此外，在异常检测过程中，由于缺乏电池组的参考信息，电流变化可能引起某些异常电压波动，从而导致误诊。为解决...
解读: 该基于自编码器的电池短路故障检测技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。通过混合特征输入和等效电路模型参数,可将单体电池异常检测时间缩短至1.6小时内,显著提升储能系统安全性。该数据驱动方法可集成至iSolarCloud平台,增强预测性维护能力,降低误诊率。对充电...
基于综合模型筛选与多阶段优化任务的光伏发电不确定性量化系统
Photovoltaic power uncertainty quantification system based on comprehensive model screening and multi-stage optimization tasks
Linyue Zhang · Jianzhou Wang · Yuansheng Qian · Zhiwu Li · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.381
准确预测光伏发电功率对于电网调度与能源管理至关重要。然而，在区间预测当前研究中，组合策略中基准模型确定的客观性、确定性预测结果的稳定性、误差分布拟合中参数设置的合理性以及预测区间上下限的有效性已成为主要挑战。为解决上述问题，本文将综合模型评价机制与波动量化理论相结合，提出一种多阶段优化的光伏发电功率区间预测系统。该系统首先利用互信息技术降低由冗余带来的计算复杂度；进而，模型选择模块通过计算综合邻近度，自适应地确定基准模型；最后，设计了三类参数优化任务，以提升预测区间的可靠性与分辨率。该系统采用中...
解读: 该光伏功率区间预测系统对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过多阶段优化的不确定性量化方法,可显著提升SG系列逆变器功率预测精度和可靠性,优化MPPT控制策略。其综合模型评估机制可集成至PowerTitan储能系统的能量管理模块,实现光储协同调度优化。预测区间的上下界信息为...
地质储氢优化的综合方法
An integrated approach for optimizing geological hydrogen storage
Sabber Khandoozi · Pei Li · Reza Ershadni · Zhenxue Dai 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.381
摘要 在追求可持续能源转型和实现净零排放目标的过程中，地质氢气（H₂）储存（GHS）成为一项关键组成部分。GHS包括在低能源需求时期将可持续能源转化为H₂并注入地下储层，并在高能源需求时期将其采出。为优化GHS性能，必须针对各储存场地的特征——特别是储层非均质性和厚度——对注采速率等运行参数进行严格研究。理解储层特性与运行参数之间的相互作用，对于提高H₂采收效率并最小化产水量至关重要。通过数千次储层尺度的数值模拟，我们识别了这些变量如何影响关键性能指标：即最大化H₂采收量和最小化产水量。多变量自...
解读: 该地质储氢技术为阳光电源储能系统提供长周期能量存储方案参考。研究中的注入/提取速率优化、异质性分析方法可借鉴至ST系列PCS的充放电策略优化,特别是在电网调峰场景下。MARS敏感性分析框架可应用于PowerTitan系统的多变量协同控制,提升氢储能与电化学储能的混合调度效率。储氢-发电耦合系统需GF...
混合光伏-热电系统在可再生能源中的进展与挑战
Advances and challenges in hybrid photovoltaic-thermoelectric systems for renewable energy
Raza Moshwan · Xiao-Lei Shi · Min Zhang · Yicheng Yu 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
将热电发电机（TEGs）与光伏（PV）器件相结合，是一种有效提升光伏电池发电能力的策略，从而显著促进太阳能的广泛应用。通过同时利用太阳光中的光子能量和热能，该集成方式能够最大化能量捕获，提高整个系统的整体效率，进而推动太阳能发电的可行性与规模化发展。本文及时综述了混合光伏-热电发电机（PV-TEG）技术在基础原理、热阻、接触电阻和负载电阻对性能的影响、多种集成方案（如结合光谱分束器、相变材料及热力系统的混合PV-TEG系统）、热管理、可行性分析以及经济与环境影响、长期效率提升等方面的最新进展与面...
解读: 该PV-TEG混合发电技术对阳光电源光伏逆变器产品线具有重要启示价值。热电联合发电可提升组件侧能量利用率,与SG系列逆变器的MPPT优化技术形成协同:通过精准追踪光伏-热电双模式功率点,配合三电平拓扑降低损耗,可进一步提升系统效率。该技术的热管理方案可为PowerTitan储能系统的温控设计提供参考...
基于多智能体强化学习的社区共享储能-光伏系统用于电动汽车负荷管理
Community shared ES-PV system for managing electric vehicle loads via multi-agent reinforcement learning
Baligen Talihati · Shiyi Fu · Bowen Zhang · Yuqing Zhao 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 在全球能源转型背景下，电动汽车（EV）的快速增长已成为不可逆转的趋势。然而，大规模电动汽车的接入对电力系统的稳定性与可靠性带来了严峻挑战。本研究提出通过社区共享的储能与光伏发电（ES-PV）系统来缓解电动汽车负荷带来的压力。在多智能体强化学习（MARL）框架下，多个决策智能体协同工作，共同管理社区内的各类变量与系统，包括储能系统的充放电策略、智能电动汽车充电策略以及ES-PV系统的电价策略。通过MARL实现的协调与优化，使上述策略能够应对各变量之间的相互依赖关系及动态变化，从而提升整体系统...
解读: 该多智能体强化学习框架对阳光电源社区能源解决方案具有重要价值。研究验证了光储系统可承载38.68%电动车负荷,与公司ST系列储能变流器、SG光伏逆变器及充电桩产品形成协同。多智能体协同优化储能充放电、智能充电及电价策略的思路,可融入iSolarCloud平台,提升社区微网的GFM控制性能。光伏自消纳...
基于深度时空相关性挖掘的风电场群短期功率预测方法
Short-term power prediction method of wind farm cluster based on deep spatiotemporal correlation mining
Da Wang · Mao Yang · Wei Zhang · Chenglian Ma 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 本文提出了一种基于时空相关性挖掘的风电场群短期功率预测方法。首先，建立了一种考虑风速和风向的空间相关性量化指标。基于该指标，构建了包含虚拟节点的图结构以表征风电场之间的空间关联关系，其中虚拟节点为输入数据增添了额外的有效信息。随后，采用图注意力网络提取风电场群的空间特征，并构建双向循环残差网络以提取时间特征，同时引入多任务学习算法优化网络输出。最后，提出了一种针对虚假预测分量的评价指标，用于评估由正负误差累积所导致的预测偏差，为发电计划的制定提供了参考依据。利用中国21个风电场群的实际数据...
解读: 该风电集群时空关联预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。通过图注意力网络挖掘风电场空间关联和双向循环网络提取时序特征,可显著提升ST系列PCS的功率预测精度至89.69%,优化PowerTitan储能系统的充放电策略。虚拟节点增强的图结构建模方法可集成至iSolarCloud平台,实现风储协同...
利用SHAP值理解传统与非传统建筑群中乡村形态与光伏发电潜力之间的关系
Understanding the relationship between rural morphology and photovoltaic (PV) potential in traditional and non-traditional building clusters using shapley additive exPlanations (SHAP) values
Jiang Liu · Changhai Peng · Junxue Zhang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 农村地区拥有大量适合安装光伏板的屋顶和立面。然而，乡村形态对光伏发电潜力的影响尚不明确，制约了其有效利用。为应对这一挑战，本研究选取南京市300个传统与非传统农村建筑群作为研究对象，识别出17项形态学指标，涵盖地块形状、建筑密度、建筑形式及地形变化等方面。通过模拟各集群的年光伏发电量和均化度电成本（LCOE），并采用可解释的机器学习框架（XGBoost算法结合SHAP值），探讨了乡村建筑形态与光伏发电潜力之间的关系。结果表明，平均建筑高度（BH）和容积率（FAR）是影响发电量的关键因素，而...
解读: 该研究揭示农村建筑形态对光伏潜力的影响机制,对阳光电源SG系列逆变器在农村分布式光伏市场具有重要指导价值。研究发现建筑高度和容积率是关键因素,可优化我司MPPT算法在复杂遮挡场景下的追踪策略。针对三类技术潜力分区(低高低FAR、高低FAR、高高FAR),可差异化配置1500V系统方案,结合iSola...
采用储能系统的电压暂降敏感工业用户两阶段商业模式
A two-stage business model for voltage sag sensitive industrial users employing energy storage systems
Hong Liao · Yunzhu Chen · Zixuan Zheng · Xianyong Xiao 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.379
在电表后端（behind-the-meter, BTM）集成储能系统（ESS）是降低易受电压暂降影响的工业用户用电成本并提升电能质量的可靠方法。然而，目前诸如高昂的初始投资成本、较长的投资回收周期以及服务策略灵活性不足等障碍，正阻碍着BTM储能系统在工业领域的广泛应用。综合能源服务提供商（IESPs）提供的创新性BTM储能解决方案已成为应对上述挑战的可行选择。本研究提出一种新的两阶段商业模式，旨在推进储能系统的部署，同时兼顾综合能源服务提供商与用户双方的需求。本文阐述了该商业模式的框架，以明确各...
解读: 该两阶段商业模式对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统在工商业场景的推广具有重要价值。研究验证了表后侧储能系统通过削峰填谷和电能质量治理可降低用户全生命周期成本2.35%-17.12%,与阳光电源iSolarCloud平台的智能运维能力高度契合。峰谷电价差和电压暂降治理性能是关键影响...
基于回声状态网络的实时误差补偿迁移学习以增强风力发电预测
Real-time Error Compensation Transfer Learning with Echo State Networks for Enhanced Wind Power Prediction
Yingqin Zhua · Yue Liub · Nan Wangc · Zhao Zhao Zhang 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.379
准确的风力发电预测对于高效的能源管理和电网稳定至关重要，能够帮助能源供应商平衡供需、优化可再生能源的集成、降低运行成本并提高电力系统的可靠性。回声状态网络（Echo State Network, ESN）由于其结构简单且训练速度快，被广泛应用于非线性动态系统的建模。然而，在处理高阶非线性复杂性时，ESN容易产生系统误差，导致模型精度下降。为克服这一问题，本文提出了误差补偿迁移学习回声状态网络（Error Compensation Transfer Learning Echo State Netw...
解读: 该ETL-ESN风电预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。其2秒快速训练和95%以上精度提升可显著优化ST系列PCS的能量管理策略和PowerTitan储能系统的充放电调度。实时误差补偿机制可增强iSolarCloud平台的预测性维护能力,提升新能源并网稳定性。迁移学习方法为不同机型的GFM/...
基于弹弓式柔性加速器的轻量化能量收集背包
Lightweight energy harvesting backpack achieved with a slingshot-inspired flexible accelerator
Hongyuan Zhao · Kangqi Fan · Shizhong Zhao · Shuxin Wu 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.379
能量收集背包（EHB）已被公认为可穿戴电子设备的一种可持续电源，但其刚性且沉重的框架与加速结构限制了其在日常生活中的应用。因此，本文提出了一种基于弹弓式柔性加速器（FA）的柔性轻量化EHB设计策略。所提出的FA通过快速释放积累的弹性势能，实现对能量收集装置驱动所需的速度放大。随后，建立并测试了一款质量为1.9 kg、集成FA的电磁式能量收集背包（FA-EEHB），并将其应用于可穿戴电子设备供电。在3.0 Hz超低频振动激励下，携带2.0 kg负载的FA-EEHB可产生215.1 mW的输出功率，...
解读: 该柔性能量收集技术对阳光电源便携式储能和电动汽车充电产品具有启发意义。弹弓式柔性加速器通过弹性势能快速释放实现低频振动高效发电,可应用于移动储能系统的辅助供电和车载能量回收。其轻量化设计理念(1.9kg系统输出215mW)可优化阳光电源便携式储能产品结构,降低系统重量。超低频振动能量捕获技术可集成到...
基于数学近似的摆式波浪能转换装置优化
Optimization of pendulum-based wave energy converter through mathematical approximation
Xiaoqiang Jiang · Feifei Cao · Hongda Shi · Kai Zhu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要 本研究分析了一种具有多自由度并采用刚性船体封装设计的摆式波浪能转换装置，该设计增强了装置的鲁棒性并延长了其使用寿命。本文提出了垂直轴参数摆的动力学方程，并引入了“规定激励模型”的概念。该模型可用于在设计初期以极低的成本评估摆的性能。通过摄动法对该模型进行了数学近似推导。由该近似得到的最大线性阻尼为数值模型提供了参考值，从而减少了优化过程中所需的仿真计算量。本文对比了通过数学近似与数值模拟两种方法对摆的功率输出进行评估的结果，表明数学近似方法在比较不同摆的性能时具有可靠性。最后，一个案例研究...
解读: 该摆式波浪能转换器的参数激励建模与摄动法优化技术,对阳光电源海上储能系统具有重要借鉴价值。其多自由度动力学建模方法可应用于ST系列PCS在海上漂浮光伏场景的振动适应性设计,数学近似模型可降低PowerTitan海洋型储能系统的早期仿真成本。质心优化安装策略启发海上集装箱式ESS的配重布局设计,提升系...
DEST-GNN：一种用于多站点小时内光伏功率预测的双探索时空图神经网络
DEST-GNN: A double-explored spatio-temporal graph neural network for multi-site intra-hour PV power forecasting
Yanru Yang · Yu Liu · Yihang Zhang · Shaolong Shu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
准确的光伏发电（PV）功率预测对于电网实时平衡和储能系统优化至关重要。然而，由于光伏发电具有间歇性和波动性，实现高精度的光伏功率预测仍然是一项挑战。本文提出了一种用于多站点小时内光伏功率预测的新方法。与当前独立预测每个光伏电站功率的方法不同，我们通过考虑各光伏电站之间固有的时空相关性，同时预测所有站点的发电功率，并设计了一种新型图神经网络模型——DEST-GNN。在DEST-GNN中，采用无向图来表示这些光伏电站之间的依赖关系：每个光伏电站由一个节点表示，任意两个电站之间的时空相关性则由它们之间...
解读: 该多站点小时内光伏功率预测技术对阳光电源SG系列逆变器和ST储能系统具有重要应用价值。DEST-GNN通过时空图神经网络捕捉多电站关联性,可集成至iSolarCloud平台实现区域级功率预测,优化储能系统PowerTitan的充放电策略。其稀疏注意力机制可提升GFM/GFL控制算法的前瞻性调度能力,...
面向弹性的电力系统防御策略以应对不确定的恶意协同攻击
Resilience-oriented defense strategy for power systems against uncertain malicious coordinated attacks
Xiangxing Kong · Zhigang Lu · Yanlin Li · Xiaoqiang Guo 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要：信息物理电力系统（CPPS）的发展将为传统电力系统的高效化与智能化需求提供潜在解决方案。然而，恶意攻击的不确定性给CPPS的正常运行带来了巨大威胁。为了增强CPPS在面对不确定恶意协同攻击时的弹性，本文提出了一种考虑攻击场景不确定性的面向弹性防御策略。首先，基于动态N-k断线方案构建了一种针对发电机组和输电线路的不确定协同攻击策略，以描述对电力系统更具破坏性的攻击机制。其次，在防御者-攻击者-防御者（defender-attacker-defender）框架下，考虑不确定的恶意协同攻击，提...
解读: 该信息物理电力系统韧性防御研究对阳光电源储能及充电桩产品具有重要价值。文中三层防御模型可应用于ST系列储能变流器和PowerTitan系统的网络安全架构设计,增强其抵御协同攻击能力。动态N-k故障场景分析可优化iSolarCloud平台的预测性维护算法,提升分布式光伏及充电站网络的抗攻击韧性。基于不...
基于加速异步分布式控制的双馈风电机组与尾流风电场集电系统损耗最小化
An accelerated asynchronous distributed control for DFIG wind turbines and collection system loss minimization in waked wind farm
Pengda Wang · Jinxin Xiao · Sheng Huang · Qiuwei Wu 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
本文提出了一种通过电压控制策略实现尾流影响下风电场中双馈感应发电机风力发电机组及集电系统损耗最小化的方法，并采用加速异步分布式计算方案。所采用的基于模型预测控制的电压控制策略能够协调发电机的有功功率以及转子侧和电网侧变流器的无功功率，从而最小化风电机组和集电系统的损耗，提高风电场的发电量并延长风电机组的使用寿命。此外，建立了改进的时变动态尾流模型以提高尾流风速计算的准确性，并考虑了由时间延迟描述的尾流传播过程。同时，采用与湍流强度相关的修正方法对下游风速进行修正。引入异步分布式计算方案以提高求解...
解读: 该分布式优化控制技术对阳光电源风电变流器及智能风场解决方案具有重要价值。文中基于MPC的电压协调控制策略可应用于SG系列风电变流器,通过协调机侧网侧变流器的有功无效功率,降低集电系统损耗2.78%。异步分布式计算方案结合Nesterov加速算法,可集成至iSolarCloud平台实现大规模风场实时优...
基于动态聚类的分层调控策略用于大规模5G基站经济优化
Hierarchical regulation strategy based on dynamic clustering for economic optimization of large-scale 5G base stations
Yunfei Mu · Xinyang Jiang · Xiaoyan Ma · Jiarui Zhang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 利用5G基站（BSs）的备用储能潜力进行经济性调控，是为电力系统提供灵活性并降低运行成本的重要策略。然而，大规模基站集中式调控的决策变量维度较高，导致计算复杂度显著增加。此外，传统的聚类方法虽可提升求解速度，却未能考虑由潮汐效应和5G基站休眠机制引起的调控潜力在时空上的动态变化，这一局限性影响了调控的准确性以及基站可调潜力的充分利用。为此，本文提出一种面向大规模5G基站经济优化的基于动态聚类的分层调控策略，该策略在簇级和个体两个层级对基站进行调控。针对5G基站调控潜力的动态变化特性，提出一...
解读: 该5G基站储能分层调控技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。动态聚类算法可优化大规模分布式储能协调控制,降低计算复杂度至2.34%,提升调度精度9.32%。技术思路可应用于iSolarCloud平台的多站点储能聚合调度,结合GFM控制策略实现电网灵活性资源整合。...
不同滥用条件下液态金属电池电热行为的研究
Investigation on electro-thermal behavior of liquid metal batteries under various abusive conditions
Yi Zhang · Lei Fan · Haomiao Li · Bo Li 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 液态金属电池（LMB）因其长寿命和低成本的特性，被认为是大规模电网储能最具前景的解决方案之一。由于LMB具有全液态结构，许多研究人员面临的主要挑战是滥用条件对液-液界面稳定性以及发生内部短路（ISC）后的本征安全性的影响。本研究通过系统的实验研究，比较了不同滥用条件——包括机械滥用（振动、倾斜）、电气滥用（外部短路）和热滥用（热冲击）——对LMB电热特性的影响。结果表明，LMB在滥用条件下具有较强的自愈能力。值得注意的是，除由完全倾斜引发的ISC外，几乎所有由滥用条件引起的电压和温度变形在...
解读: 该液态金属电池安全性研究对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要参考价值。研究揭示的机械滥用(振动>10Hz、倾斜>39.3°)易引发内短路特性,可指导我们优化储能系统BMS热管理策略和机械结构设计。电池自愈合能力及温度特征(550-564°C)为PCS保护算法开发提供依据,特...
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