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基于个性化联邦强化学习的多微电网协同优化调度低碳经济方法
Cooperative optimal dispatch of multi-microgrids for low carbon economy based on personalized federated reinforcement learning
Ting Yang · Zheming Xu · Shijie Ji · Guoliang Liu 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要 互联多微电网（MMG）系统的协同优化调度为大规模可再生能源资源的高效利用提供了广阔前景和重要机遇。此类系统有助于实现能源资源的最优配置，并提升运行成本的经济性。然而，在协同优化调度过程中，异构微电网（MG）实体之间利益诉求的差异导致数据共享受阻，并引发隐私泄露问题。此外，多能耦合关系与高维决策过程进一步加剧了该问题的复杂性，可能导致优化过程难以收敛以及能源管理精度下降。同时，新建微电网缺乏运行数据与调度经验，制约了其调度任务的快速“冷启动”能力。为弥补上述研究空白，本文提出一种基于聚类的个...
解读: 该联邦强化学习多微网协同调度技术对阳光电源ST储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。可应用于PowerTitan储能集群的分布式优化调度,在保护各微网数据隐私前提下实现碳-电联合交易优化,降低综合成本5.78%、碳排放8.43%。其冷启动迁移策略可加速新建微网接入速度提升42.83%...
锂离子电池高倍率放电老化机理与解析建模：侧重于正极集流体溶解与颗粒断裂
Mechanism and analytical modeling of high-rate discharge aging in lithium-ion batteries: Emphasizing cathode current collector dissolution and particle fracture
Jingbo Han · Guoliang Li · Chong Zhu · Yansong Wang 等7人 · Applied Energy · 2025年9月 · Vol.393
摘要 以LiMnxNiyCozO2（NMC）为正极材料的能量型电池因其优异的能量密度特性，被广泛应用于电动汽车（EV）中。随着高功率应用场景的不断增加，研究能量型电池在高倍率放电条件下的老化机理，并对老化现象进行定量分析，已成为一项至关重要的任务。本研究首先在1C、2C和3C三种放电倍率下开展了加速老化实验，并结合多种宏观与微观测试技术，对电池老化的物理过程进行了系统深入的分析。结果表明，正极集流体溶解、铝元素在负极的沉积以及正极颗粒的破裂是导致容量衰减的主要原因。此外，通过将改进的巴特勒-伏尔...
解读: 该研究揭示的高倍率放电老化机制对阳光电源储能系统具有重要价值。针对正极集流体溶解、颗粒破裂等衰减机理,可优化PowerTitan储能系统的BMS热管理策略和充放电曲线设计。所建立的电化学-热-老化耦合模型可集成至iSolarCloud平台,实现全生命周期SOH精准预测和预防性维护。对ST系列PCS的...