Muhammad Faizan · Imran Afgan · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.391

摘要 本研究利用相变材料（PCM）将热能储存（TES）系统与核电厂（NPPs）进行集成，采用计算流体动力学（CFD）模拟与机器学习技术，以提升核电厂的整体效率与盈利能力。本研究的创新性不仅在于分析PCM热物理特性、设计参数及输入条件对系统性能的影响，更在于开发一种可有效集成于核电厂的TES系统，解决包括输入参数的动态评估以及响应实时需求波动时对可用过剩能量的利用等关键挑战。为开展分析，共执行了2500组CFD模拟，用于评估垂直环形通道内相变行为。系统地分析了诸如传热流体注入条件和多种PCM特性等...

解读: 该研究的CFD仿真与机器学习优化方法对阳光电源ST系列储能系统具有重要借鉴价值。核心启示包括:1)动态评估技术可应用于PowerTitan储能系统的实时需求响应优化,提升削峰填谷效率;2)多目标遗传算法(MOGA)可用于优化PCS充放电策略,平衡充电时长与能量密度;3)ANN预测模型可集成至iSol...