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基于物理信息注意力残差网络的电池智能温度预警模型
Battery intelligent temperature warning model with physically-informed attention residual networks
Xue Ke · Lei Wang · Jun Wang · Anyang Wang 等12人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.388
摘要 电动汽车的快速发展对锂离子电池的热安全管理提出了更高要求。传统的物理模型需要大量离线参数辨识，在计算效率与模型保真度之间难以平衡；而数据驱动方法虽然精度较高，但缺乏可解释性，且在不同工况下需要大量数据支持。为应对上述挑战，本文提出了一种物理信息引导的注意力残差网络（Physics-Informed Attention Residual Network, PIARN），该模型将改进的非线性双电容模型与热集总模型嵌入到物理引导的循环神经网络框架中，从而提升了模型的可解释性与泛化能力。所设计的残...
解读: 该物理信息引导的电池温度预警技术对阳光电源储能系统具有重要价值。PIARN模型结合物理模型与深度学习,可集成至ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS热管理模块,实现0.1°C精度的在线温度预测和近100%准确率的热预警。其轻量化物理模型与残差网络架构适合边缘计算部署,可通过iSolar...
基于双结算模式与多重不确定性的风-光-共享储能集成系统合作博弈鲁棒优化控制
Cooperative game robust optimization control for wind-solar-shared energy storage integrated system based on dual-settlement mode and multiple uncertainties
Xiaojuan Han · Zuran Wang · Haoyu Li · Muran Liu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要 针对可再生能源出力不确定性以及储能系统单一运行模式的问题，本文提出了一种基于电力市场双结算模式的风-光-共享储能系统合作博弈鲁棒优化控制方法。构建了在电力市场双结算模式下的合作博弈能量管理框架，提取了共享型储能在多种应用场景下与可再生能源之间的利益关系，并建立了相应的收益模型。考虑可再生能源出力与电价的多重不确定性，结合鲁棒优化理论，建立了多层两阶段鲁棒优化模型，以实现对可再生能源与共享储能系统的最优电力交易决策。此外，采用i-C&CG算法对所提出的合作博弈鲁棒优化模型进行求解。通过中国某...
解读: 该风光储协同博弈鲁棒优化技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。双结算模式下的多场景能量管理框架可直接集成至iSolarCloud平台,提升新能源电站收益预测精度。多层两阶段鲁棒优化模型可增强储能系统应对出力波动和电价不确定性的能力,为SG系列光伏逆变器与储能系统...
集成Ca(OH)₂/CaO热化学储能与超临界CO₂循环的卡诺电池系统用于长期储能及住宅供热
A Carnot battery system integrating ca(OH)2/CaO thermochemical energy storage and supercritical CO2 cycles for long-term energy storage and residential heat supply
Huawei Liu · Yongqing Zhang · Qianghui Xu · Wei Han 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 长期储能与高效率的卡诺电池系统对未来碳中和能源体系的发展至关重要。本文提出一种集成CaO/Ca(OH)₂热化学储能、超临界CO₂布雷顿发电与热泵循环以及部分工业余热的卡诺电池系统。该系统通过有效转换热能、化学能与电能，不仅能够利用过剩电力，还可提供住宅供暖，并实现按需向电网再生电力。基于差分进化算法与HEATSEP框架，构建了多层次优化工作流程，以优化传热过程与运行条件，从而获得能量方面最优的系统构型。优化后的系统表现出优异的性能指标，能量效率达到49.19%，㶲效率为40.48%，往返效...
解读: 该卡诺电池系统结合热化学储能与超临界CO2循环,对阳光电源长时储能技术具有重要启示。其71.52%往返效率和热电联供模式可应用于ST系列储能系统优化,特别是工业园区场景。超临界CO2循环的高效能量转换理念可借鉴至PowerTitan液冷系统热管理设计。多级优化算法框架对iSolarCloud平台的储...
提出并评估一种耦合光伏、光热与煤气化的近零碳排放制氢系统
Proposal and evaluation of a near-zero carbon emissions hydrogen production system coupled with photovoltaic, photothermal and coal gasification
Xiaodong Xu · Guangyang Li · Yulin Wang · Wei Han 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 近年来，通过太阳能与煤炭的高效清洁协同转化实现近零碳排放受到广泛关注。本研究提出了一种耦合光伏发电、光热利用与煤气化的制氢系统。该系统的显著特征在于：将从富氢合成气中分离氢气后得到的残余吹扫气，与水电解产生的纯氧进行燃烧。由于采用纯氧燃烧，产物仅为二氧化碳和水蒸气，因此可通过简单的冷凝方式实现二氧化碳的分离与捕集，从而达到近零碳排放的目标。研究结果表明，整个系统的㶲效率和能量效率分别为38.47%和36.66%，相较于基准系统分别提高了6.64和6.33个百分点。在近零排放系统中，氢气的化...
解读: 该光伏-光热-煤气化制氢系统对阳光电源具有重要战略价值。系统中光伏发电模块可匹配SG系列1500V逆变器及MPPT优化技术,提升发电效率;电解水制氢环节的高温固体氧化物电解技术可与我司PowerTitan储能系统协同,利用ST系列PCS实现电能高效转换;制氢产生的氢气可为充电站提供氢能补充方案。该近...
基于联邦强化学习的多连接混合动力汽车集成热能与能量隐私保护管理
Privacy-preserving integrated thermal and energy management of multi connected hybrid electric vehicles with federated reinforcement learning
Arash Khalatbarisoltani · Jie Han · Muhammad Saee · Cong-zhi Liu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.385
摘要 深度强化学习（DRL）算法在针对预定义驾驶循环下开发单个混合动力电动汽车（HEV）最优能量管理策略（EMS）方面已展现出优异的性能。然而，在该研究领域中，热负荷及热管理（TM）的影响常被忽视。此外，HEV可能面临未见过的驾驶模式，从而影响EMS的整体性能。连接型HEV（C-HEV）提供了有前景的解决方案，但仍存在隐私、安全和通信负载等问题。本文提出一种基于联邦强化学习（FRL）的新型集成热能与能量管理（ITEM）方法，旨在实现多个C-HEV之间的通用化策略。该框架能够在拓展多环境学习能力的...
解读: 该联邦强化学习架构对阳光电源充电桩及储能系统具有重要价值。其隐私保护的分布式学习机制可应用于iSolarCloud平台,实现多站点充电桩协同优化而无需上传敏感数据。热管理与能量管理集成策略可迁移至ST系列PCS的温控优化,通过多储能站点联合学习提升功率变换效率和电池热管理性能。云端-边缘协同架构与阳...
用于微型传感和能量收集器件的三维柔性结构
Three-dimensional flexible structures for miniature sensing and energy-harvesting devices
Weixin Dou · Haoyu Wang · Jing Liu · Mengdi Han 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 微型发电机的开发对于推动可穿戴设备和便携式设备的发展至关重要。摩擦纳米发电机已作为一种有前景的解决方案出现，但其微型化和宽频带能量收集仍面临挑战。为应对这一挑战，本研究采用可控的机械屈曲工艺，开发出具有三维结构的多功能器件。我们设计并实现了将平面前驱体结构转化为目标三维结构，用于微型纳米发电机，且无需使用额外的连接部件。通过改变三维结构的拓扑构型和尺寸，拓展了器件的功能性和适应性。该紧凑型器件在传感和发电方面均表现出优异的循环稳定性和宽频带能量转换能力。聚偏氟乙烯（PVDF）在电荷生成方面...
解读: 该三维柔性纳米发电技术为阳光电源储能系统和智能运维提供创新思路。其宽频能量采集和微型化传感特性可应用于ST系列储能PCS的分布式传感网络,实现电池模组的自供电状态监测。三维结构的机械屈曲设计理念可启发PowerTitan储能系统的模块化拓扑优化。PVDF压电与PI电荷存储的协同机制,对提升储能变流器...