找到 2 条结果 · Applied Energy

排序:
光伏发电技术 强化学习 ★ 5.0

解锁建筑一体化光伏与电池

BIPVB)系统深度强化学习中的预测洞察力与可解释性

Yuan Gao · Zehuan Hu · Shun Yamat · Junichiro Otomo 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384

摘要 可再生能源的部署以及智能能源管理策略的实施对于建筑能源系统(BES)的脱碳至关重要。尽管数据驱动的深度强化学习(DRL)在优化BES方面已取得近期进展,但仍存在显著挑战,例如缺乏针对时间序列数据观测空间的研究以及模型可解释性的不足。本文首次将未来预测信息引入DRL算法中,以构建时间序列数据的观测空间,并采用门控循环单元(GRU)和Transformer网络与DRL算法相结合,用于建筑一体化光伏与电池(BIPVB)系统的运行控制。此外,通过将前沿的Shapley加性解释(SHAP)技术与所开...

解读: 该深度强化学习优化技术对阳光电源光储一体化系统具有重要应用价值。研究中的GRU/Transformer时序预测与DRL决策框架可直接应用于ST系列储能变流器的智能调度策略,结合电价预测信息实现成本降低10%以上。SHAP可解释性分析方法可增强iSolarCloud平台的AI决策透明度,为PowerT...

储能系统技术 ★ 4.0

面向集成零排放航空

IZEA)的液氢储存、热管理与输运控制系统

Parmit S.Virdi · Wei Guo · Louis N. Cattafest · Peter Cheetham 等12人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393

摘要 航空业的快速发展凸显了迫切需要减少碳排放和凝结尾迹排放,这两者是导致气候变化的关键因素。氢气因其高的比化学能,成为一种极具前景的清洁燃料替代方案。为推动可持续航空发展,本文提出了一种面向集成零排放航空(Integrated Zero Emission Aviation, IZEA)的创新性液氢储存、热管理与输运控制系统设计。本设计利用液氢的制冷能力,对关键动力系统组件的温度及热负荷进行有效调控。通过调节储氢罐内的压力,我们验证了系统能够实现所需的氢气质量流量——最高达0.25 kg/s,以...

解读: 该液氢热管理系统对阳光电源储能及电驱动产品具有重要启示。文中通过系统级优化实现0.62重量指标和16.2MW功率传输的方法,可借鉴于PowerTitan储能系统的热管理优化,特别是PCS功率器件的液冷设计。氢燃料冷却潜力为EV充电桩大功率模块散热提供新思路。压力调控的流量管理策略可应用于储能系统BM...