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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...
钒氧化还原液流电池中物质传输与寄生析氢反应相互作用的数值研究
Numerical insights into the interplay between mass transport and parasitic hydrogen evolution in vanadium redox flow batteries
Haoyao Rao · Fan Yang · Lyuming Pan · Meisheng Han 等13人 · Applied Energy · 预计 2026年5月 · Vol.410
本文通过多物理场耦合数值模拟，探究钒液流电池中离子传输、电化学反应与析氢副反应的动态耦合机制，揭示浓度极化、电极结构及操作参数对库仑效率和电池衰减的影响。
解读: 该研究对阳光电源PowerTitan和ST系列储能变流器（PCS）在液流电池场景下的协同控制具有参考价值。虽阳光电源主攻锂电储能，但其PCS宽电压/电流适应性、多级保护策略及iSolarCloud平台的电化学模型集成能力，可延伸支持钒电池系统。建议加强PCS与液流电池BMS的通信协议兼容性开发，并在...