找到 2 条结果 · Applied Energy
一种用于大型光伏电站中精确高效辐射传输建模的新型参数化方案
A novel parameterization scheme for accurate and efficient radiation transfer modeling in large-scale PV power plants
Xinyao Zhang · Kun Yang · Changkun Shao · Haochong Chen · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384
摘要 随着技术的进步，双面光伏（PV）组件已在大型光伏电站中广泛应用。准确且高效地计算双面组件背面吸收的太阳辐射仍是一个关键挑战。基于视角因子的二维简化方法为这类大规模应用提供了高速计算途径，但忽略了组件安装高度的影响，从而导致模拟偏差。本研究提出了一种用于大型光伏电站中太阳辐射传输建模的新型参数化方案（PVRT）。该PVRT方案考虑了组件高度因素，能够在多种辐射情景和系统配置下，对光伏组件正反两面以及地表表面的辐射吸收进行高效且精确的计算。通过与采用Helios光线追踪模型的高精度模拟结果进行...
解读: 该双面组件辐射传输参数化方案对阳光电源SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。PVRT方案将背面辐射吸收计算误差从30%降至8%以内,可显著提升MPPT算法对双面组件的追踪精度。建议将该模型集成至iSolarCloud平台,结合实际地形和组件高度参数,优化大型电站的发电量预测和智能运维策略。该技术还可为...
一种考虑单体电池运行状态的锂离子电池健康状态贝叶斯迁移学习评估框架
A Bayesian transfer learning framework for assessing health status of Lithium-ion batteries considering individual battery operating states
Jiarui Zhang · Lei Mao · Zhongyong Liu · Kun Yu 等5人 · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.382
摘要 锂离子电池（LIBs）健康状态（SOH）的快速准确评估对于实现高效的电池监测与管理具有重要意义。LIBs的退化是一个复杂的过程，每一块电池的退化路径均具有独特性，受到内部和外部多种因素共同影响。然而，现有方法通常将每块电池视为独立个体处理，未能充分挖掘和利用各单体电池的独特特征。为克服这一局限性，本研究提出了一种贝叶斯迁移学习框架，用于建模锂离子电池特有的退化过程，从而完成对SOH的评估。具体而言，构建了一个混合效应模型（MEM）以描述电池健康状态的退化过程，该模型能够捕捉不同电池之间的异...
解读: 该贝叶斯迁移学习框架对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan储能系统的电池管理具有重要价值。混合效应模型可捕捉单体电池差异性,实现精准SOH评估,优化BMS策略。三种参数更新策略适配不同应用场景,可提升iSolarCloud平台预测性维护能力。该方法兼容循环老化与日历老化,适用于大规模储能...