找到 4 条结果 · Applied Energy
深度灵活的商业建筑暖通空调系统控制:一种融合物理感知深度学习的模型预测控制方法
Deeply flexible commercial building HVAC system control: A physics-aware deep learning-embedded MPC approach
Lingfeng Tang · Haipeng Xi · Yongguan Wang · Zhanbo Xu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.388
摘要 商业建筑中的供暖、通风与空调(HVAC)系统可作为灵活性资源,促进可再生能源在电力系统中的集成。然而,冷水机组复杂的运行特性以及水循环与空气循环耦合下的多区域热动态特性导致HVAC系统控制模型复杂度高,限制了其运行灵活性的充分挖掘。为解决该问题,本文提出一种融合物理感知深度学习的模型预测控制(MPC)方法,以实现面向需求响应的深度灵活商业建筑HVAC系统控制。首先,采用具有高逼近能力的深度学习模型捕捉冷水机组的运行特性,并结合物理约束模块以保证运行约束的满足;多区域热动态则利用基于先验建筑...
解读: 该物理感知深度学习MPC技术对阳光电源工商业储能系统具有重要应用价值。论文中HVAC柔性调控思路可迁移至ST系列PCS的需求响应场景:利用深度学习建模复杂负荷特性,结合物理约束保证设备安全运行;图卷积网络建模多区域热动态的方法,可借鉴用于PowerTitan多簇电池热管理协同优化;混合整数线性化嵌入...
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...
海上能源并入国家能源系统:以比利时为例
Integration of offshore energy into national energy system: A case study on Belgium
Jocelyn Mbenoun · Amina Benzerg · Bardhyl Miftari · Ghislain Detienne 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.382
摘要 海上风电场通常通过交流高压(HVAC)或直流高压(HVDC)输电线路与大陆相连。另一种传输能源的方式是使用分子载体而非电力,这种方式可能降低成本并提供更好的储能机会。本文提出了一种在碳中和约束下针对2050年比利时能源系统的多能流模型(涵盖天然气、电力和氢气),用于评估能源结构是否应包含海上制氢环节。尽管高压输电线路仍然是将海上风电场能量输送至陆地的主要方式,但结果表明,根据可再生能源装机容量、风电场与海岸之间的距离以及氢气进口价格的不同,开展海上制氢可能是有利的。
解读: 该研究探讨海上风电通过制氢分子传输替代HVDC的可行性,对阳光电源海上能源系统集成具有启示意义。ST系列储能变流器可与电解制氢系统耦合,实现多能互补;PowerTitan储能系统可平抑海上风电波动,提升制氢效率;三电平拓扑和SiC功率器件技术可应用于大功率海上PCS,降低传输损耗。研究中的多载体能源...
考虑灰水回用、响应式暖通空调和储能的最优成本预测型建筑管理系统
Optimal cost predictive BMS considering greywater recycling, responsive HVAC, and energy storage
Ahmed R.El Shamy · Ameena Saad Al Sumaiti · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 可持续城市的一个关键方面是确保能源和水资源供应能够充分满足城市需求。随着自然资源日益稀缺以及电力和用水需求不断增长,消费者更高效地管理自身资源使用变得愈发重要。本文提出了一种新的需求侧管理协调策略视角,针对建筑水-能耦合系统,以提升整体电-水-供热系统的韧性与效率。该模型旨在对住宅建筑中的现场灰水回用系统、供暖、通风与空调(HVAC)负荷、分布式发电系统以及双向电网连接进行优化协调。所有子系统均由模型预测控制器(MPC)进行控制,该控制器接收来自电力和水务公司的实时分时电价(ToU)。所提...
解读: 该建筑能源管理系统(BMS)研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要参考价值。文中基于模型预测控制(MPC)的多能源协调优化策略,可与我司iSolarCloud平台深度融合,实现储能系统与HVAC负载的实时联动调度。研究验证的8.3%成本削减和削峰填谷效果,印证了我司储能P...