找到 8 条结果 · Applied Energy
一种数据-物理混合驱动的大规模风电场布局优化框架
A data-physics hybrid-driven layout optimization framework for large-scale wind farms
Peiyi Li · Yanbo Ch · Anran Hu · Lei Wang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 全球风能利用的发展趋势正朝着建设大规模、远距离风电场的方向推进，而战略性的布局优化对于提升风电场发电量至关重要。然而，大规模风电场布局优化（WFLO）面临诸多挑战，主要体现在涉及高维决策变量的复杂计算，以及在尾流模型精度与计算效率之间需要进行权衡。为解决上述问题，本文提出了一种新颖的数据-物理混合驱动的大规模风电场布局优化框架。该框架尝试将含可变参数的物理方程融入建模过程，以指导尾流效应的建模，并进一步促进布局优化的实现。具体而言，本文提出了物理信息引导的双神经网络（PIDNN）模型用于风...
解读: 该数据-物理混合驱动的大规模风电场布局优化框架对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要借鉴价值。其物理信息双神经网络(PIDNN)模型通过融合Navier-Stokes方程与可变推力系数,实现尾流效应精准建模,可启发阳光电源在风储一体化项目中优化ST系列储能变流器的功率调度策略。基因定向差分进化算法(...
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...
基于数据驱动与机理模型的锂离子电池健康状态估计与拐点识别
State-of-health estimation and knee point identification of lithium-ion battery based on data-driven and mechanism model
Yulong Ni · Kai Song · Lei Pei · Xiaoyu Li 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.385
准确的健康状态（SOH）估计与拐点识别对于优化电池性能及生命周期管理至关重要。本文提出了一种结合改进的基于牛顿-拉夫逊优化算法优化支持向量回归与自适应提升算法（INRBO-SVR-AdaBoost）的SOH估计方法，以及一种基于最大垂直距离法并考虑失效阈值的拐点识别方法。首先，引入三项改进以增强标准NRBO算法的全局搜索能力与收敛速度，从而使SVR方法能够获得最优参数；随后，采用AdaBoost算法对INRBO-SVR方法进行集成，进一步提高SOH估计精度。实验结果表明，INRBO-SVR-Ad...
解读: 该锂电池SOH估计与拐点识别技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要价值。INRBO-SVR-AdaBoost算法可集成至iSolarCloud平台,实现储能系统电池健康状态精准预测(误差<0.89%),优化BMS管理策略。拐点识别方法可指导ESS全生命周期管理,精确判定电...
通过外加磁场调控液态金属电池的放电性能和电极界面
Regulating the discharge performance and electrode interface of liquid metal batteries through external magnetic fields
Xianbo Zhou · Lei Fan · Jing Ning · Hao Zhou 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 液态金属电池（LMBs）因其长循环寿命、高安全性和低成本，在大规模储能领域具有广阔的应用前景。然而，LMBs在放电过程中存在较大的浓差极化以及一定的内部短路风险，严重阻碍了其实际应用。本研究提出采用施加外加磁场的策略来解决上述两个问题。首先，通过数值模型和逻辑推理阐明了外加磁场发挥作用的机理。进一步的实验结果表明，外加磁场显著提升了LMBs的放电性能。在500 mA cm−2的电流密度下，61.9 mT的磁场使放电电压提高了34.64%；在1000 mA cm−2的电流密度下，29.6 m...
解读: 该液态金属电池外磁场调控技术为阳光电源ST系列储能系统提供创新思路。研究揭示的磁场抑制浓差极化机制(500mA/cm²下电压提升34.64%)可启发PowerTitan大容量储能产品的热管理优化和电化学性能提升。磁场快速修复短路故障的能力对储能PCS的故障诊断与自愈合控制策略具有借鉴意义,可集成至i...
混合光伏-热电系统在可再生能源中的进展与挑战
Advances and challenges in hybrid photovoltaic-thermoelectric systems for renewable energy
Raza Moshwan · Xiao-Lei Shi · Min Zhang · Yicheng Yu 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
将热电发电机（TEGs）与光伏（PV）器件相结合，是一种有效提升光伏电池发电能力的策略，从而显著促进太阳能的广泛应用。通过同时利用太阳光中的光子能量和热能，该集成方式能够最大化能量捕获，提高整个系统的整体效率，进而推动太阳能发电的可行性与规模化发展。本文及时综述了混合光伏-热电发电机（PV-TEG）技术在基础原理、热阻、接触电阻和负载电阻对性能的影响、多种集成方案（如结合光谱分束器、相变材料及热力系统的混合PV-TEG系统）、热管理、可行性分析以及经济与环境影响、长期效率提升等方面的最新进展与面...
解读: 该PV-TEG混合发电技术对阳光电源光伏逆变器产品线具有重要启示价值。热电联合发电可提升组件侧能量利用率,与SG系列逆变器的MPPT优化技术形成协同:通过精准追踪光伏-热电双模式功率点,配合三电平拓扑降低损耗,可进一步提升系统效率。该技术的热管理方案可为PowerTitan储能系统的温控设计提供参考...
不同滥用条件下液态金属电池电热行为的研究
Investigation on electro-thermal behavior of liquid metal batteries under various abusive conditions
Yi Zhang · Lei Fan · Haomiao Li · Bo Li 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 液态金属电池（LMB）因其长寿命和低成本的特性，被认为是大规模电网储能最具前景的解决方案之一。由于LMB具有全液态结构，许多研究人员面临的主要挑战是滥用条件对液-液界面稳定性以及发生内部短路（ISC）后的本征安全性的影响。本研究通过系统的实验研究，比较了不同滥用条件——包括机械滥用（振动、倾斜）、电气滥用（外部短路）和热滥用（热冲击）——对LMB电热特性的影响。结果表明，LMB在滥用条件下具有较强的自愈能力。值得注意的是，除由完全倾斜引发的ISC外，几乎所有由滥用条件引起的电压和温度变形在...
解读: 该液态金属电池安全性研究对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要参考价值。研究揭示的机械滥用(振动>10Hz、倾斜>39.3°)易引发内短路特性,可指导我们优化储能系统BMS热管理策略和机械结构设计。电池自愈合能力及温度特征(550-564°C)为PCS保护算法开发提供依据,特...
一种用于锂离子电池退化轨迹预测的合成数据生成方法及进化型Transformer模型
A synthetic data generation method and evolutionary transformer model for degradation trajectory prediction in lithium-ion batteries
Haiyan Jin · Rui Ru · Lei Cai · Jinhao Meng 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 在锂离子电池使用的早期阶段识别其长期退化行为，对于电池管理系统（BMS）在实际应用中有效维护电池至关重要。然而，由于电池在生产和运行条件方面存在差异，该过程面临较大挑战。近年来，已有研究经验证明，数据驱动方法在处理退化预测问题上具有良好的应用前景。然而，合适数据的缺乏仍是影响预测最终性能的主要障碍。此外，预测结果还受到预测器设置的影响，包括神经网络结构及其超参数的设定。实现该过程自动化的挑战至今仍未得到解决。在本研究中，我们提出了一种新颖的退化轨迹预测框架。首先，通过条件生成对抗网络（CG...
解读: 该锂电池退化预测技术对阳光电源储能系统具有重要价值。通过CGAN合成数据和Transformer模型可显著提升ST系列PCS及PowerTitan储能系统中BMS的预测精度,解决早期退化识别难题。自动化超参数优化框架可集成至iSolarCloud平台,实现储能电站电池全生命周期健康管理和预测性维护,...
新型混合冷却质子交换膜燃料电池堆的实验设计与性能评估
Experimental design and assessment of a novel mixed-cooling proton exchange membrane fuel cells stack for enhanced power generation and thermal management
Mingguang Yang · Zhenhua Quan · Lincheng Wang · Zejian Chang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.386
摘要 本研究提出并制备了一种新型混合冷却质子交换膜燃料电池（PEMFC）堆，该电池堆专门设计了高效的混合冷却通道。与传统的风冷电池堆以及上一代配备微热管阵列的分体式冷却电池堆相比，混合冷却电池堆实现了更高的负载能力、更优的发电性能和更佳的热管理性能。此外，混合冷却电池堆配置的风扇数量更少，从而降低了辅助功耗，并实现了更均匀的电压分布。实验结果表明，混合冷却电池堆的负载容量比分体式冷却电池堆高出14.3%，相较于同规格的普通风冷PEMFC电池堆则提升了71.4%。在相同电流条件下，混合冷却电池堆的...
解读: 该混合冷却PEMFC技术对阳光电源氢能储能系统及充电桩产品具有重要借鉴价值。其混合冷却路径设计实现71.4%负载能力提升和70.2%电压均匀性改善,可应用于ST系列储能变流器的热管理优化,特别是PowerTitan大功率场景。电压均匀性控制思路可融入VSG控制策略,提升多模块并联系统一致性。风扇功耗...