Yunfei Zhang · Jian Lia · Mingzhe Yua · Xu Chena 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 卡诺电池是一种新兴的长时电能储存技术，有望大规模应用于促进波动性可再生能源的消纳。然而，卡诺电池由热泵、储热和热机单元组成，其内部存在复杂的能量流耦合关系。在不同工况下决定电-电（PTP）效率的主导因素及其耦合关系尚不明确，传统的优化方法也因耗时较长而制约了优化设计进程。本文构建了SHapley加性解释（SHAP）模型，用于识别卡诺电池的主导因素及其相互间的耦合关系。进一步提出一种融合SHAP与物理引导神经网络（PGNN）的新型优化方法——SPGO方法，能够快速实现最大PTP效率并给出相应...

解读: 该卡诺电池优化技术对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。论文提出的SHAP主导因素识别与物理引导神经网络(PGNN)优化方法,可应用于ST系列PCS及PowerTitan储能系统的效率优化。其多物理场耦合分析思路与SiC器件热管理优化高度契合,PGNN模型在插值/外推场景下误差降低15-30%的表现,...