找到 5 条结果 · Applied Energy
基于协方差矩阵自适应进化策略并考虑氢气真实气体建模的孤立光伏-氢能微电网优化定容
Optimal sizing of isolated photovoltaic-hydrogen microgrids using covariance matrix adaptation evolution strategy considering real-gas modeling of hydrogen
Aubert Hervé · Mathieu Bressel · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401
摘要 本文研究了协方差矩阵自适应进化策略（Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy, CMA-ES）在孤立光伏-氢能微电网优化定容中的应用。系统组件（特别是光伏（PV）面板和氢能储能系统（HESS））的精确容量配置对于确保系统的成本效益、能源自主性和运行可靠性至关重要。本研究提出了一种基于氢气真实气体行为的先进HESS模型，相较于传统的理想气体近似方法，该模型在物理真实性方面具有显著提升。尽管诸如遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）等元启发...
解读: 该CMA-ES优化算法对阳光电源光储微网系统设计具有重要应用价值。研究中的光伏-氢储能微网优化sizing问题,可直接应用于ST系列储能变流器与SG系列光伏逆变器的容量配置优化。CMA-ES算法在高维非凸问题上表现优异,较传统GA算法适应度提升26%,可集成至iSolarCloud平台用于离网微电网...
基于功率型与能量型储能的混合储能系统优化调度与性能评估
Optimized scheduling and performance evaluation of hybrid energy storage systems with power-based and energy-based storage
Jiacheng Guo · Jun Chen · Hao Wuab · Jimin Zengc 等5人 · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.395
摘要 能源转型使得混合储能系统（HESS）在工业园区中日益重要。然而，目前仍缺乏系统性的研究来回答为何应在工业园区中实施混合储能系统这一问题。本研究开发了一种集成了超级电容器、锂离子电池、热储罐和冷冻水储冷装置的混合储能系统。提出了一种结合变分模态分解与混合整数线性规划的优化调度方法，该方法充分考虑了功率型储能与能量型储能方式之间的互补特性。从长期效益和不同场景下的短期调度两个角度，对混合储能系统的性能进行了系统性分析。结果表明，与仅采用锂离子电池储能的系统相比，该混合储能系统显著减少了碳排放（...
解读: 该混合储能优化调度技术对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。研究验证了超级电容与锂电池混合配置在工商业场景的经济性(降本5.5%)和减碳效果(减排15.5%),可指导我司PowerTitan方案中功率型与能量型储能的容量配比优化。其基于VMD分解的混合整数线性规划调...
优化澳大利亚偏远社区的混合能源系统：倾角在经济型绿色氢气生产中的作用
Optimizing hybrid energy systems for remote Australian communities: The role of tilt angle in cost-effective green hydrogen production
Tushar Kanti Roy · Sajeeb Sah · Amanullah Maung Than Oo · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.391
摘要 本研究探讨了集成光伏（PV）面板、电池、燃料电池（FC）、电解槽（EL）和氢气储罐（HT）的混合能源系统（HES），以满足澳大利亚偏远社区的能源需求。分析了两种系统配置：A型（PV/Batt/FC/EL/HT）和B型（PV/FC/EL/HT），重点关注成本效益、能源可靠性和氢气产量。采用了多种优化技术，包括布谷鸟搜索算法、非支配排序遗传算法II（NSGA-II）、序列二次规划算法（SQPA）、花粉授粉算法、约束粒子群优化（PSO）和和声搜索算法，以确定最优系统配置。当采用NSGA-II进行...
解读: 该混合能源系统研究对阳光电源ST储能系统与SG逆变器协同优化具有重要价值。研究验证了电池储能可降低22%系统成本,与我司PowerTitan方案理念契合;PV倾角优化可降低75%成本的发现,可指导SG逆变器MPPT算法改进;氢储能系统的能量管理策略可借鉴至我司GFM控制技术,提升离网场景下多能互补系...
基于混合储能系统与工况识别的电动拖拉机多目标能效管理优化
Multi-objective optimization for energy-efficient management of electric Tractors via hybrid energy storage systems and scenario recognition
Qiang Yu · Xionglin He · Yongji Chen · Zihong Jiang 等8人 · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.391
摘要 电动拖拉机的推广应用面临诸多挑战，包括动力系统对多样化作业工况的适应性，以及能量效率与电池寿命的优化问题。本文提出一种用于电动拖拉机的混合储能系统（HESS）架构，并设计了一种基于犁地作业场景识别的多目标能效管理策略（EMS）。该策略首先利用实际犁地作业数据构建电动拖拉机模型及犁地工况循环（POC）。采用K均值聚类与主成分分析（PCA）进行离线工况分类，同时引入多层感知器神经网络（MLPNN）实现在线实时场景识别。此外，开发了一种多策略改进型黑翅鸢算法（MSIBKA），以高效求解自适应功率...
解读: 该混合储能系统(HESS)技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要参考价值。论文提出的多目标能量管理策略,通过超级电容承担65%峰值功率、降低电池C-rate超10%,与阳光电源储能PCS的功率分配优化理念高度契合。场景识别与自适应功率分配算法可应用于充电桩产品,提升电池寿...
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4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...