找到 6 条结果 · Applied Energy
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...
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1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...
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...