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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1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...
基于自适应再分配的准时V2G调度圈：评估与增强转移V2G能力
Punctual V2G scheduling circle: Evaluate and enhance transfer V2G capability through adaptive redistribution
Ke Liu · Yanli Liu · Gang Si · Xin Lu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 随着电动汽车（EV）数量的不断增长，车辆到电网（V2G）技术展现出巨大的潜力。然而，V2G站点及其连接的电网节点位置固定，而电动汽车的空间分布具有随机性。因此，在电网V2G调度过程中，除了关注V2G站点本地的V2G能力外，还需考虑在有限转移时间内的准时转移V2G能力。为此，本文提出一种基于自适应再分配（AV2GR）的方法，用于评估并增强目标站点的准时转移V2G能力，从而构建相应的准时V2G调度圈及增强型调度圈。首先，建立了一种转移V2G再分配（TV2GR）模型，用以评估在常规车辆和转移EV...
解读: 该V2G准时调度技术对阳光电源充电桩及储能业务具有重要价值。论文提出的自适应再分配算法可与我司充电站网络深度融合:1)结合iSolarCloud平台实时交通数据,优化多站点协同调度策略;2)ST系列PCS可配合转移V2G能力评估,提升电网侧削峰填谷效率;3)拥堵指数模型可嵌入充电站智能管理系统,动态...
通过阴极水管理将直接硼氢化物燃料电池的功率密度提升至>600 mW cm−2
Boosting the power density of direct borohydride fuel cells to >600 mW cm−2 by cathode water management
Wenxing Jiang · Fangfang Wan · Qiqi Wan · Endao Zhang 等11人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要 直接硼氢化物燃料电池（DBFC）因其高能量密度而受到广泛关注。然而，其功率密度仍不足以满足商业应用的需求。目前已有大量研究聚焦于阳极反应动力学，但对阴极水管理的关注较少，而阴极水管理对于直接液体燃料电池除了至关重要。本文开发了一种具有异质结双微孔层（HJD-MPL）结构的新型气体扩散层（GDL）。利用该HJD-MPL结构，在80 °C下实现了688 mW cm−2的峰值功率密度，超过了文献报道值（453 mW cm−2）。由于具有更高的孔隙率、渗透性以及更强的梯度毛细力，氧气传输阻力从商用...
解读: 该燃料电池阴极水管理技术对阳光电源储能及充电桩产品具有重要借鉴价值。其异质结双微孔层结构通过梯度毛细力优化传质过程,将氧传递阻抗降低67%,功率密度提升52%。该思路可应用于ST系列PCS的液冷散热优化和充电桩热管理系统,通过仿生梯度孔隙结构改善冷却液流动特性,降低热阻抗,提升SiC功率器件散热效率...