找到 7 条结果 · Applied Energy

排序:
电动汽车驱动 储能系统 ★ 5.0

基于电动汽车应急响应意愿与激励的光伏供电配电网韧性增强

Enhanced photovoltaic-powered distribution network resilience aided by electric vehicle emergency response with willingness and reward

Jun Wang · Yuanlong Zhao · Hongyan Li · Xiao Xu · Applied Energy · 2025年7月 · Vol.389

摘要 随着电动汽车(EV)在配电网(DNs)中渗透率的不断提高,利用分布式能源资源(DERs)已成为缓解极端灾害场景下负荷损失的关键手段。然而,灾后恢复阶段电力支撑能力的量化仍不充分,制约了应急资源配置的优化。本文提出一种针对配电网的新型两阶段韧性增强策略,涵盖灾前预防与灾后恢复两个阶段。该策略引入意愿-激励双参数设置,以刻画电动汽车聚合商的电力支撑能力,并利用分布式能源资源在灾后快速接入配电网并提供应急电力。在灾前阶段,构建了一个两阶段迭代模型,用于移动式储能系统(MESS)的预部署和配电网拓...

解读: 该研究对阳光电源储能与充电桩协同调度具有重要价值。文中EV应急响应机制可应用于我司充电站产品与PowerTitan储能系统的联合调度优化,通过意愿-奖励双参数模型量化充电站聚合商支撑能力,结合ST系列PCS的快速响应特性,可提升配网韧性66.6%。建议将该策略集成至iSolarCloud平台,开发灾...

储能系统技术 SiC器件 ★ 5.0

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6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...

储能系统技术 ★ 5.0

通过将相变材料封装为红细胞形状提升储热罐性能的研究

Study on the performance improvement of thermal storage tank by encapsulating PCM in the shape of red blood cells

Wei Li · Zihan Gao · Shida Liu · Jing Wang 等6人 · Applied Energy · 2025年6月 · Vol.388

摘要 能源存储因其在平衡能源供需、减少可再生能源不稳定性以及提高能源效率方面的潜力而受到越来越多的关注。相变材料(PCM)被用于增强储热罐的热性能。然而,传统的PCM应用面临传热效率低的问题。红细胞(RBC)形状的封装PCM可能克服这一缺陷。本文采用实验与数值模拟相结合的方法,对RBC形状封装PCM储热罐和球形封装PCM储热罐在蓄热与放热时间、有效放热量、温度分层、理查德森数(Richardson number)以及能量效率等方面进行了研究。结果表明,RBC形状封装PCM储热罐的平均完全熔化时间...

解读: 该红血球型相变材料封装技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。研究显示RBC型PCM相比球形封装熔化时间缩短44.73%,热传递效率显著提升,可应用于PowerTitan液冷储能系统的热管理优化。通过改进相变材料封装形态,能提升ST系列PCS温控性能,增强温度分层效果,提高能量利用率7.5%。该技术...

光伏发电技术 户用光伏 ★ 5.0

结合尺度自适应与位置引导模块的联合任务学习框架以改进遥感图像中户用屋顶光伏分割

Joint-task learning framework with scale adaptive and position guidance modules for improved household rooftop photovoltaic segmentation in remote sensing image

Liang Li · Ning Lu · Jun Qin · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.377

摘要 从遥感图像中分割户用屋顶光伏(PV)系统时,边缘检测不准确是一个常见挑战,这阻碍了获取精确的光伏分布信息,而该信息对于光伏发展的规划与管理至关重要。一种广泛采用的解决方案是将额外的边缘检测任务引入联合任务学习框架中,以增强对边缘的感知能力。然而,现有的联合任务学习方法通常难以准确检测光伏边缘,并且缺乏有效机制来区分光伏边缘与相似物体的边缘。为应对上述挑战,本文提出了一种新颖的联合任务学习框架。该框架引入了尺度自适应模块(Scale Adaptive Module, SAM),能够根据光伏的...

解读: 该户用光伏分割技术对阳光电源户用光伏业务具有重要应用价值。通过精准识别屋顶光伏边缘与分布信息,可优化SG系列户用逆变器的选型与布局规划,提升MPPT优化效率。结合iSolarCloud平台,该技术可实现分布式光伏资产的智能巡检与容量评估,支撑预测性运维。其边缘检测与语义分割联合学习框架,为阳光电源开...

储能系统技术 储能系统 强化学习 ★ 5.0

基于对抗性模仿强化学习的混合储能电动汽车能量管理

Imitation reinforcement learning energy management for electric vehicles with hybrid energy storage system

Weirong Liu · Pengfei Yao · Yue Wu · Lijun Duan 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

深度强化学习已成为电动汽车能量管理的一种有前景的方法。然而,深度强化学习依赖大量试错训练才能获得近似最优性能。为此,本文提出一种面向混合储能系统的电动汽车对抗性模仿强化学习能量管理策略,以最小化电池容量损耗成本。首先,利用动态规划在多种标准驾驶条件下生成专家知识,用于引导强化学习的探索过程,该专家知识表示为最优功率分配映射。其次,在早期模仿阶段,通过对抗网络使强化学习智能体的动作快速逼近最优功率分配映射。再次,根据对抗网络中判别器的输出设计动态模仿权重,促使智能体在在线驾驶条件下逐步过渡到自主探...

解读: 该对抗模仿强化学习策略对阳光电源混合储能系统具有重要应用价值。可应用于ST系列PCS的电池-超级电容混合储能优化,通过专家知识引导的强化学习加速训练42.6%,降低电池容量损耗成本5.1%-12.4%。技术可集成至iSolarCloud平台实现在线工况自适应功率分配,延长PowerTitan储能系统...

光伏发电技术 ★ 5.0

基于新型扇形板脉动热管散热器的高倍聚光光伏模块热性能实验研究

Experimental investigation on the thermal performance of high-concentrated photovoltaic module utilizing the thermal sink of a novel Fan-shaped plate pulsating heat pipe

Wei-Wei Wangac1 · Teng Liub1 · Jun-Zhe Guo · Bin Li 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 高强度太阳光聚集在光伏电池上会导致半导体温度显著升高,从而降低光电转换效率并可能引发光伏组件的不可逆故障。为此,在热设计中创新性地提出了一种超薄扇形板脉动热管(FS-PPHP),通过优化传统平行流道结构,实现对小尺度HCPV电池的高效冷却。本文全面分析和讨论了充液率、倾斜角度、工质种类以及加热功率对FS-PPHP传热性能的影响。结果表明,蒸发段与冷凝段的变直径设计有助于工质回流至加热区域,并增大相邻流道间的压力差势,从而确保FS-PPHP在不同工况下更平稳地启动。在充液率为57%、倾斜角为...

解读: 该扇形板脉动热管技术对阳光电源高功率密度产品具有重要应用价值。在SG系列大功率光伏逆变器中,功率器件散热是关键瓶颈,该超薄热管结构可优化IGBT/SiC模块的温度管理,降低热阻23%意味着可提升功率密度或延长器件寿命。对于PowerTitan储能系统,该技术可改进电池簇温控方案,解决高倍率充放电时的...

储能系统技术 储能系统 ★ 4.0

基于模型优化的可逆固体氧化物电池电化学特性与热管理

Optimal model-based electrochemical characteristics and thermal management of reversible solid oxide cells

Ruhuan Li · Jun Zhou · Zitong Qiu · Haonan Li 等9人 · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.395

摘要 可逆固体氧化物电池(RSOC)能够实现高效的电-气-热联产,然而在能源系统优化中,如何将RSOC的电化学表征与热管理进行耦合的研究仍较为缺乏。本文提出了一种全面的基于RSOC的联产模型,该模型独特地整合了电化学特性和热管理,并考虑了RSOC的多状态运行模式。所提出的模型在基准电价、波动电价和补贴电价三种场景下,相较于固定模式运行分别实现了3.14%、2.96%和4.55%更高的经济效益,表现出优越的经济性能。此外,该模型在优化过程中有效捕捉了RSOC的动态特性,这通过详细的运行调度结果得以...

解读: 该RSOC电-气-热三联供优化模型对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。其电化学特性与热管理耦合优化思路可应用于ST系列PCS的多模式运行策略,特别是模式切换时的电流平滑过渡和温度自主调控机制,可提升PowerTitan储能系统在日前调度中的经济性3-5%。热备用消除预热时间、增强功率响应的设计理念,...