Qiulei Wang · Zilong Ti · Shanghui Yang · Kun Yang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

摘要 随着电力需求的不断增长，风电场的规模远超以往。功率与载荷预测是风电场布局优化中最关键的两个课题。传统的尾流建模方法，如解析模型和计算流体动力学（CFD）模拟，在准确性和效率方面均难以有效应对如此大规模的问题。本研究提出了一种新颖的基于生成式深度学习的风力机分层动态尾流建模方法——PHOENIX（PHysics-infOrmed gEnerative deep learniNg for hIerarchical dynamic wake modeling eXploration），用于捕捉风...

解读: 该深度学习风电尾流建模技术对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要价值。通过精准预测风机功率输出的时空特性,可优化ST系列储能PCS的充放电策略,提升风储协同效率。该物理信息神经网络方法可借鉴应用于iSolarCloud平台的预测性维护算法,结合GFM控制技术实现风电场群级功率平滑输出。动态尾流模型的...

Yiyuan Huang · Maji Luo · Kun Jiang · Chuan Wang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 膜加湿是目前商用车燃料电池系统中最普遍采用的加湿方法。然而，这种被动式加湿方式仅能满足湿度需求。为同时解决高功率燃料电池系统中的加湿与冷却问题，本文提出将空气辅助雾化加湿（AAAH）作为一种主动式加湿技术。然而，目前尚缺乏足够的实验研究来评估AAAH的适用性。本研究在高功率负载条件下观察了喷雾参数的影响，并在多种运行工况下将其与膜加湿（MH）进行了对比。实验结果表明，在采用AAAH时，阴极入口相对湿度与喷雾压力之间存在正相关关系。此外，该技术相较于MH能够实现更高的阴极入口相对湿度和更高的...

解读: 该空气辅助雾化加湿技术对阳光电源氢燃料电池系统及充电桩产品具有重要参考价值。研究中44.8%的系统效率提升和热负荷优化策略,可借鉴应用于我司大功率充电站的液冷散热系统设计。其水回收利用和动态响应控制逻辑,与我司PowerTitan储能系统的热管理技术形成协同,特别是在工商业场景下氢储一体化解决方案中...