找到 3 条结果 · Applied Energy
用于评估光伏系统可靠性的开放数据集
Open data sets for assessing photovoltaic system reliability
Xin Chen · Baojie Lia · Jennifer L.Braid · Brandon Byford 等11人 · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.395
摘要 光伏（PV）系统已成为可再生能源战略的基石，特别是由于过去十年中太阳能发电成本显著降低。然而，光伏装置的长期可靠性仍是一个持续存在的挑战，需要发展先进的监测和预测性维护策略。为评估光伏系统的健康状况，使用了多种类型的数据，包括环境条件、电气性能以及巡检图像等。这些数据支持诸如用于寿命预测的机器学习（ML）模型和用于缺陷检测的计算机视觉技术等方法。然而，高质量且全面的数据获取十分困难，尤其是在长期一致性与数据多样性方面尤为突出。公开可用的数据集是应对这些挑战的宝贵资源，但它们往往存在碎片化问...
解读: 该开源数据集研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要价值。论文系统梳理的环境数据、电气性能、缺陷图像等多维数据类型,可直接应用于SG系列逆变器和PowerTitan储能系统的预测性维护算法优化。特别是机器学习模型与计算机视觉技术结合,能提升我司光伏电站全生命周期健康管理能力。建议将论...
优化热电冷却器在轻型电动车辆电池热管理中的应用
Optimising thermoelectric coolers for battery thermal management in light electric vehicles
Sankhadeep Bhattacharyy · Quang Truong Dinh · Andrew Mcgordon · Applied Energy · 2025年5月 · Vol.386
电池热管理系统（BTMS）对于提升电动汽车电池的性能和寿命至关重要。由于结构紧凑，轻型电动车辆（LEVs）对BTMS的尺寸和重量存在严格限制。热电冷却器（TECs）以其紧凑性和可靠性著称，有望成为LEVs中BTMS的潜在解决方案。然而，TECs在BTMS中的集成仍缺乏对TEC材料的最优选择、BTMS的最优设计以及运行特性的系统分析，这些正是本研究重点解决的关键问题。首先，本文建立了一种适用于与TECs集成的简化电池模型，能够反映电池内部的温度分布。随后通过仿真和BTMS性能分析，量化了在不同产热...
解读: 该热电冷却器优化技术对阳光电源轻型电动车充电解决方案及储能热管理具有重要参考价值。研究中TEC材料选型、多目标优化方法可应用于ST系列储能PCS的电池热管理系统设计,特别是功率器件散热优化。文中提出的5.89%能耗节省潜力与阳光电源iSolarCloud平台的预测性维护策略结合,可提升充电桩及储能系...
点对点太阳能与储能交易：一种基于网络化多智能体强化学习的方法
Peer-to-peer energy trading of solar and energy storage: A networked multiagent reinforcement learning approach
Chen Feng · Andrew L.Liu · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.383
摘要 利用分布式可再生能源，特别是太阳能和储能系统，通过点对点（P2P）能源交易在本地配电网中运行，长期以来被视为提升能源系统韧性与可持续性的一种解决方案。然而，消费者和产消者（即拥有光伏系统和/或储能设备的用户）缺乏参与重复性P2P交易所需的专业知识，而可再生能源边际成本为零的特点也给公平市场价格的确定带来了挑战。为解决这些问题，本文提出多智能体强化学习（MARL）框架，以帮助自动化消费者对其光伏系统和储能资源的投标与管理行为，该框架基于一种采用供需比（supply–demand ratio）...
解读: 该多智能体强化学习框架对阳光电源ST系列储能变流器和SG光伏逆变器的协同控制具有重要价值。可将MARL算法集成到iSolarCloud平台,实现分布式光储资产的自主竞价与能量管理优化。特别是供需比清算机制与物理网络约束的结合,为PowerTitan储能系统在虚拟电厂场景下的P2P交易提供可行路径,提...