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基于神经网络前馈算法的SOEC系统热电双控策略
A thermo-electrical dual control strategy for SOEC system based on a neural network feedforward algorithm
Biaowu Lua · Shaozhuo Niub · Yuxuan Feic · Ang Lia 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 固体氧化物电解池（SOEC）通过共电解技术为将可再生能源转化为合成气提供了有前景的途径，实现了高效的能量存储。然而，可再生能源固有的波动性，以及SOEC系统内部多物理场和组件之间的复杂耦合作用，给实现快速动态调节带来了重大挑战。本文建立了包含蒸发器、电加热器、换热器和SOEC电堆在内的SOEC系统综合模型。通过详细的多时间尺度特性分析发现，燃料流量在控制电堆温度和电压方面具有优势。随后，对比了基本燃料流量控制（FFC）、空气流量控制（AFC）和恒定转化率控制（CCRC）对关键性能的影响。结...
解读: 该SOEC双控策略对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。论文提出的神经网络前馈控制算法可应用于ST系列PCS的多物理场协同控制,特别是在光伏波动场景下实现电压稳定与温度管理的双重优化。其多时间尺度特性分析方法可用于PowerTitan储能系统的动态响应优化,将电压波动降低75%的控制思路可迁移至SiC...
基于物理信息神经网络的振荡越浪式波浪能转换装置系统辨识
System identification of oscillating surge wave energy converter using physics-informed neural network
Mahmoud Ayy · Lisheng Yang · Alaa Ahm · Ahmed Shalaby 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
优化波浪能转换装置的几何结构并通过PTO控制提高其效率，需要发展能够预测其水动力响应的有效低阶模型。本文采用多步方法，识别控制振荡越浪式波浪能转换装置响应方程的系数。依次利用准静态实验、自由响应实验和扭矩强迫实验的数据，分别识别水静力刚度系数、辐射阻尼系数、附加质量系数以及非线性阻尼系数。这些数据集来源于对振荡式波浪能转换装置模型所进行的实验。刚度系数由准静态实验确定。随后，将物理信息神经网络应用于自由响应数据，以识别表征辐射阻尼的状态空间模型的系数。同样的方法被应用于扭矩强迫响应数据，以识别附...
解读: 该物理信息神经网络(PINN)系统辨识方法对阳光电源储能变流器ST系列和电机驱动控制具有重要借鉴价值。文中多步骤辨识非线性阻尼、辐射阻尼及附加质量的思路,可应用于PowerTitan储能系统的PCS控制参数自适应优化和电动汽车驱动系统的电机参数在线辨识。结合SiC器件高频特性,PINN可实现GFM/...