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由杂散微波能量驱动的智能超构器件：一种屏蔽外部干扰与探测的绿色方法
Smart meta-device powered by stray microwave energies: A green approach to shielding external interference and detection
Yong Jin Zhou · Xiong Bin Wua · Xiao Dong Caia · Hong Xin Xua 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要 保护敏感电子设备免受外部杂散微波的干扰对于多种实际应用至关重要。当前的屏蔽装置，如滤波器和频率选择表面，由于其机制依赖于通过频率选择响应滤除带外信号，因此对带内频率的有害信号仍然脆弱。本研究提出一种由杂散微波能量驱动的智能超构器件，能够在无需外部电源或人工干预的情况下，自主屏蔽外部干扰与探测。该类超构器件集成了可重构的超原子阵列以及感知-供能模块，构成一个感知-供能-反馈闭环系统，从而实现对高功率微波的实时感知，并自动从高透射状态切换至屏蔽或吸收外部有害微波能量的状态。本文研制并表征了一个...
解读: 该自供能电磁屏蔽技术对阳光电源储能系统和充电桩产品具有重要应用价值。ST系列PCS和PowerTitan储能系统在高压变流环节面临电磁干扰风险,该技术可利用杂散微波能量自主实现智能屏蔽,无需外部供电,契合储能系统免维护需求。对于大功率充电站密集部署场景,可保护敏感控制电路免受高功率微波干扰,提升系统...
利用聚光太阳能热能储存优化固体氧化物电解池：一种混合深度学习方法
Optimization of solid oxide electrolysis cells using concentrated solar-thermal energy storage: A hybrid deep learning approach
Hongwei Liua1 · Wei Shuaia1 · Zhen Yao · Jin Xuan 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 固体氧化物电解池（SOEC）是一种将CO2和H2O转化为合成气的前沿技术，具有显著的经济与环境效益。然而，该过程需要大量的高温热量输入，传统上依赖电能供给。本研究提出一种创新方法，利用聚光太阳辐射作为SOEC的可再生热源，并通过集成热能储存（TES）系统来应对太阳辐射固有的波动性挑战。我们构建了一种混合模型，将多物理场仿真与深度学习算法相结合，能够在实时直法向辐照度条件下快速优化电解过程。研究结果表明，在系统架构中引入TES后，SOEC入口处的温度变化率显著降低了53%，从而确保了运行的稳...
解读: 该研究将光热储能与固体氧化物电解耦合的深度学习优化方法,对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要借鉴价值。其热能存储系统可降低53%温度波动率的控制策略,可应用于我司储能系统的热管理优化;混合多物理场仿真与深度学习算法的实时优化框架,可增强iSolarCloud平台的预测性维护...