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基于快速零维集成精确三维优化模型的电动汽车动力舱热管理
Thermal management of electric vehicle power cabin based on fast zero-dimensional integrating accurate three-dimensional optimization model
Peimiao Li · Shibo Wang · Hui Wang · Yun Feng 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要 动力舱散热方案的设计受限于复杂的结构配置和较慢的迭代速度。鉴于数值实验所需的巨大时间和计算资源,本文提出了一种快速零维集成精确三维优化模型,用于计算电动汽车动力舱的散热性能并优化其热管理系统。在现有热等效电路模型的基础上,快速零维模型建立了各设备之间的热容与热阻网络,并通过参考精确的初始三维仿真结果对快速零维模型的输出进行修正。随后,利用零维模型搜索最优散热结构配置,并通过实验数据进行验证。结果表明,快速零维集成精确三维优化模型的优化结果得到了三维模型的良好验证。采用所提模型优化电机控制器...
解读: 该零维-三维混合热管理优化模型对阳光电源电动汽车业务具有重要价值。在OBC车载充电机、电机驱动器等功率密集产品中,可将散热方案迭代时间从576小时压缩至72小时,显著加速SiC/GaN功率器件的散热结构设计。该方法可应用于充电桩功率模块热仿真,通过快速优化翅片数量和尺寸,将芯片温度从551K降至35...
通过综合热力与压力管理增强海底咸水沉积物中CO2水合物的形成及长期稳定性以实现高效CO2封存
Enhancing CO2 hydrate formation and long-term stability in subseafloor saline sediments through integrated thermal and pressure management for effective CO2 sequestration
Erasto E.Kasala · Jinjie Wanga · Wakeel Hussain · Asia Majidd 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 本文综述了近年来在优化海底咸水沉积物中CO₂水合物形成与稳定性的热力与压力管理策略方面的研究进展,重点探讨其在碳捕集与封存(CCS)中的应用。本研究综合了多项研究成果,系统分析了温度与压力调控结合化学添加剂对CO₂水合物生成动力学、稳定性以及封存效率的提升作用。文中讨论了诸如电加热系统和压力循环等新型技术手段在促进水合物形成中的作用。同时,对沉积物非均质性、盐度变化以及环境影响等关键挑战进行了深入剖析。文章最后指出了当前研究中存在的空白,并提出了若干创新方法以提高基于水合物的碳封存效率。本...
解读: 该CO2水合物封存技术中的热管理和压力控制策略,对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。其温度-压力协同调控方法可应用于PowerTitan液冷储能系统的热管理优化,电加热促进水合物形成的思路启发ST系列PCS在极端环境下的温控策略创新。压力循环技术与储能系统充放电循环管理存在相似性,可为电池热失控预防...
具有双蒸发温度的电动汽车热管理系统运行策略与性能
Operation strategy and performance of thermal management system with dual-evaporation temperature for electric vehicles
Tianchan Yu · Shurong Liu · Xianting Li · Wenxing Shi · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 电动汽车(EV)在低温环境下行驶里程显著衰减的一个关键原因是热管理系统的高能耗。目前,热泵技术与废热回收技术已被广泛应用于提升热管理系统能效,缓解低温环境下电动汽车续航里程的下降问题。然而,传统的废热回收热泵系统以环境空气和废热作为热源,仅在单一蒸发温度下运行,导致在低温工况下热泵性能较差,原因是低品位的空气热源限制了高品位废热的回收效率。为解决上述问题,本文提出一种适用于电动汽车的双蒸发温度热管理系统,该系统可在单蒸发温度模式与双蒸发温度模式之间切换,从而匹配环境空气与废热热源的能量品位...
解读: 该双蒸发温度热管理技术对阳光电源电动汽车解决方案具有重要参考价值。研究揭示的分级能量管理策略可应用于我司OBC车载充电机和电驱系统的热管理优化,通过废热回收与环境热源的协同利用,可降低25%的制热能耗。该技术思路可延伸至储能系统PowerTitan的液冷热管理,通过PCS功率器件废热分级回收提升系统...
多尺度协同建模与基于深度学习的风冷数据中心热预测:热管理的新视角
Multi-scale collaborative modeling and deep learning-based thermal prediction for air-cooled data centers: An innovative insight for thermal management
Ningbo Wang · Yanhua Guo · Congqi Huang · Bo Tian 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 研究数据中心(DC)的热环境及温度分布对于应对设备故障或环境变化等突发事件至关重要。然而,构建从数据中心机房级到芯片级的全尺寸仿真模型面临巨大挑战。本文提出一种独特的方法,将多尺度协同建模与深度学习技术相结合,用于风冷数据中心的热预测。通过将父模型的仿真结果作为子模型的边界条件,构建了数据中心多尺度仿真模型,显著降低了模型复杂度和计算资源消耗。利用实验数据,对不同尺度的模型分别进行了验证。研究了不同冷却策略、送风温度和送风流量对多尺度仿真模型的影响。基于参数化仿真方法,构建了用于训练数据驱...
解读: 该多尺度协同建模与深度学习热管理技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。ST系列PCS和PowerTitan等大型储能产品面临电池簇、模组到电芯的多层级热管理挑战,可借鉴其多尺度仿真方法降低建模复杂度。CNN-BiLSTM-Attention神经网络可集成至iSolarCloud平台,实现储能柜温度...
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