找到 10 条结果 · Applied Energy

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储能系统技术 ★ 5.0

基于新型三维光-电-热模型的直连式光伏电解系统的氢气生产性能优化

Hydrogen production performance optimization for direct-coupled photovoltaic electrolysis systems based on a novel 3D opto-electro-thermal model

Hao Wang · Weiding Wang · Chuanjie Lin · Yongquan Lai 等10人 · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.392

摘要 光伏驱动的电解系统是实现大规模可再生能源储存的一种有前景的方法,其中直连式系统在降低系统复杂性和成本方面具有显著优势。然而,由于结构设计和流量控制策略的次优选择,这类系统中的光伏(PV)模块与电解(EC)模块之间可能存在失配问题,从而显著降低氢气生产性能。尽管数值模拟有望解决上述问题,但现有的低维模型通常基于空间均匀性的假设,过于简化,难以充分捕捉此类复杂系统中光学、热学、电学以及气液流动现象之间的 intricate 耦合机制。本研究针对直连式系统提出了一种新型三维光-电-热模型,该模型...

解读: 该3D光电热耦合模型对阳光电源光伏制氢系统开发具有重要价值。研究揭示的PV-EC直连架构优化方法可指导SG系列逆变器与电解设备的功率匹配设计,其宽范围流量控制策略可简化系统控制复杂度。PV/T热集成方案与阳光电源储能系统的热管理技术协同,可提升太阳能制氢效率(STH)。建议将多物理场耦合仿真能力融入...

储能系统技术 储能系统 SiC器件 ★ 5.0

揭示钠化石墨负极主导的NFPP/HC软包电池热失控机制

Uncovering Sodiated HC dominated thermal runaway mechanism of NFPP/HC pouch battery

Wei Li · Shini Lin · Honghao Xi · Yuan Qin 等8人 · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.391

摘要 钠离子电池(SIBs)因其资源丰富和优异的电化学性能,被认为是大规模储能系统(LSESS)中极具前景的技术。然而,SIBs的安全性鲜有讨论,而热稳定性对其电池应用至关重要,尤其是在LSESS中的应用。本研究揭示了由钠化负极产热主导的Na₃Fe₂(PO₄)(P₂O₇)||硬碳(NFPP/HC)软包电池的热失控机制。基于电池和材料层面的产热分析表明,硬碳(HC)与电解液之间的放热反应在100 °C时即开始发生(NFPP与电解液的放热反应发生在约230 °C),且负极与电解液的反应释放大量热量,...

解读: 该钠离子电池热失控机理研究对阳光电源PowerTitan等大规模储能系统安全设计具有重要参考价值。研究揭示硬碳负极在100°C即开始放热反应,远低于正极材料230°C,且隔膜熔点接近热失控触发温度。这为ST系列PCS的热管理策略优化提供依据:需在电池簇级别加强温度监测,设置更严格的100°C预警阈值...

风电变流技术 SiC器件 深度学习 ★ 5.0

一种用于风力涡轮机应用中精确预测三维时空风场的新型频域物理信息神经网络

A novel frequency-domain physics-informed neural network for accurate prediction of 3D spatio-temporal wind fields in wind turbine applications

Shaopeng Li · Xin Li · Yan Jiang · Qingshan Yang 等7人 · Applied Energy · 2025年5月 · Vol.386

摘要 风能是全球关键的清洁能源之一。风力涡轮机的结构安全性和动力响应分析在很大程度上受到其所在位置风速数据可获得性与精度的影响。然而,气象观测站分布稀疏,通常难以获取高分辨率的空间风速数据,因此需要采用条件模拟方法来补充低分辨率的观测数据。本研究针对这一挑战,提出了一种频域物理信息神经网络(FD-PINN),该方法利用频域信息,旨在实现对风力涡轮机三维(3D)时空风场的精准预测。该方法构建了一个深度神经网络,并将其与关键物理模型相结合,包括风谱、风场相干函数以及风速廓线。通过融合这些物理先验知识...

解读: 该频域物理信息神经网络技术对阳光电源风电变流器及新能源场站具有重要价值。通过高精度3D时空风场预测,可优化SG系列风电变流器的功率预测算法和主动抗扰控制策略,提升MPPT效率。结合iSolarCloud平台,该深度学习方法可增强风光储混合电站的预测性维护能力,优化储能系统ST系列PCS的充放电策略。...

储能系统技术 储能系统 DAB ★ 5.0

基于低成本高能量密度深共熔溶剂的季节性热化学储能

Seasonal Thermochemical Energy Storage with Affordable and High-Energy-Density Deep Eutectic Solvents

Yunren Sui · Zhixiong Ding · Zengguang Sui · Haosheng Lin 等6人 · Applied Energy · 2025年5月 · Vol.386

摘要 季节性热能储存技术在解决能源需求与供给在不同季节之间的时间和强度不匹配方面具有巨大潜力。吸收式热能储存因其高储能密度(ESD)和极低的能量损失,适用于长期储能,但面临结晶、较高的平准化成本以及放电速率下降等挑战。为克服这些局限,本研究首次提出一种采用新型深共熔溶剂(DESs)的多单元吸收式热能储存系统(MATES),以实现无结晶、低成本且稳定的能量储存。针对跨季节应用场景,该装置采用多单元结构并结合一次通过式放电策略,以确保稳定的输出;所提出的基于DES的工作流体具有较低的结晶温度和成本,...

解读: 该季节性热化学储能技术对阳光电源储能系统具有重要启示价值。研究提出的多单元吸收式储能(MATES)与深共熔溶剂方案,能量密度达549.6 kJ/kg,平准化成本仅0.032-0.040美元/kWh,可为ST系列PCS和PowerTitan系统提供跨季节储能方案设计参考。其低温(<50°C)太阳能利用...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

基于改进长短期记忆网络与数据驱动预测控制的电动汽车能量管理

Energy management of electric vehicles based on improved long short term memory network and data-enabled predictive control

Bin Chen · Guo He · Lin Hu · Heng Li 等7人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 作为混合储能系统(HESS)电动汽车中一种流行的能量管理策略(EMS),模型预测控制(MPC)易受现有参数建模方法在模型精度和参数敏感性方面的影响。本文提出了一种基于分层数据驱动预测控制的新型EMS。上层采用优化的长短期记忆(LSTM)网络进行轨迹预测,从而为下层获取具有成本效益的负载功率需求。在下层,针对HESS提出了一种数据驱动预测控制(DeePC)方法,以实现电池与超级电容器之间的最优功率分配,并最小化电池容量衰减。与传统的MPC不同,DeePC基于仅从HESS的输入-输出数据构建的...

解读: 该分层数据驱动预测控制技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。论文提出的DeePC方法无需精确参数建模,仅依赖输入输出数据即可实现电池-超级电容混合储能的最优功率分配,相比传统MPC降低运行成本22.68%。该技术可直接应用于ST系列PCS的能量管理策略优化,通过LSTM网络预测负荷需求,结合Dee...

氢能与燃料电池 ★ 5.0

替代燃料分布式发电系统的可行性、环境与经济性分析

Feasibility, environmental, and economic analysis of alternative fuel distributed power systems for reliable off-grid energy supply

Zaixing Wang · Yi Lin · Yu Guo · Fengli Liang 等9人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

可靠的离网能源供应在偏远地区和应急场景中仍然面临挑战,特别是对于通信基站而言,传统的单燃料系统常常面临燃料依赖性和供应中断的问题。在我们前期验证了现场制氢用多燃料重整技术的基础上,本研究开发了一种集成燃料重整与燃料电池技术的替代燃料灵活发电系统。首先通过实验验证该系统的可行性,随后通过仿真模拟评估多种系统结构。实验验证结果表明,甲烷、甲醇、乙醇、煤油和柴油五种燃料均能实现稳定的氢气生成和持续的电力输出。各燃料系统均可稳定输出接近500 W的功率,燃料转化率均超过95%,氢气含量高于70%,产氢速...

解读: 该多燃料制氢-燃料电池系统为阳光电源离网储能方案提供重要补充思路。针对通信基站等场景,可与ST系列PCS协同构建混合供电系统:燃料电池提供长时基载,储能系统负责功率调节与波动平抑。系统53.1%的能效及多燃料适应性,启发iSolarCloud平台开发燃料-储能协同优化算法。GFM控制技术可实现燃料电...

风电变流技术 ★ 5.0

基于分布式近端策略优化的输配电网电动汽车与可变能源调度双层求解策略

A bi-level solution strategy based on distributed proximal policy optimization for transmission and distribution network dispatch with EVs and variable energy

Peng Lu · Hanqing Lan · Qiwei Yuan · Zhihao Jiang 等14人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 将大规模风电与大量电动汽车(EV)负荷接入电力系统,对电网的安全性与经济运行带来显著影响,带来了诸如电网调度指令频繁变动、电动汽车充放电行为无序以及网络损耗增加等一系列挑战。为此,本文建立了一种考虑大规模电动汽车的输配电网双层优化调度策略模型,采用分布式近端策略优化方法,高效管理机组出力及系统的充放电能力,并实时将这些能力分配至各个节点。上层模型以最小化系统总运行成本为目标,优化热电机组的运行状态,并调控输电网络中参与充放电的电动汽车数量;下层模型则通过优化配电网络中电动汽车的充放电功率、...

解读: 该输配电网双层优化策略对阳光电源储能及充电桩业务具有重要价值。文中分布式近端策略优化算法可应用于ST系列储能变流器的多站点协调控制,优化PowerTitan储能系统在电网调度中的充放电策略,降低网损成本。针对大规模电动汽车接入场景,可指导充电桩产品开发智能调度功能,结合iSolarCloud平台实现...

光伏发电技术 ★ 5.0

通过自适应吸水水凝胶蒸发冷却提高光伏效率

Photovoltaic efficiency improved by self-adaptive water uptake hydrogel evaporative cooling

Bing-Lin Bai · Shen Du · Ming-Jia Li · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.383

蒸发冷却与自吸附-脱附行为的结合在实现沙漠离网应用中淡水与电力联产方面正变得日益关键。本文展示了一种利用自适应吸水水凝胶的自适应光伏冷却系统,该系统可在不同气候条件下实现蒸发冷却。通过数值模拟和实验研究,评估了该系统在蒸发冷却以及太阳能-热能-电能转换方面的能力。自适应吸水水凝胶通过化学交联工艺制备而成,该设计可在加热时促进水分快速蒸发,从而有效耗散产生的热量。本文阐明了温度和湿度对吸附与脱附性能的影响,并研究了脱附和吸附循环过程中的水蒸气传输速率及达到平衡所需的时间。建立了集成系统的太阳能-热...

解读: 该水凝胶蒸发冷却技术对阳光电源SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。研究表明通过被动冷却可降温21.9°C并提升发电效率1.1%,这为我司1500V高功率逆变器的热管理优化提供新思路。可结合iSolarCloud平台的温度监测数据,在沙漠等高温场景下评估该技术与MPPT算法的协同效益。该自适应吸湿-解...

储能系统技术 储能系统 SiC器件 深度学习 ★ 5.0

基于门控循环单元神经网络利用稀疏监测数据的车载超级电容器储能系统寿命预测

Life prediction of on-board supercapacitor energy storage system based on gate recurrent unit neural network using sparse monitoring data

Li Wei · Yu Wang · Tingrun Lin · Xuelin Huang 等5人 · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.379

摘要 随着超级电容器在交通和能源领域的广泛应用,其服役寿命预测成为一个需要重点考虑的问题。由于车载超级电容器的老化过程与实际工况密切相关,其实际使用寿命可能与实验室测得的循环寿命不一致。然而,记录历史工作状况的车载监测数据质量较低,通常具有稀疏性和碎片化特征,导致难以提取有价值的信息。在我们前期的研究中,已成功从稀疏且碎片化的数据中获取了特征参数,但这些特征参数呈周期性变化,无法直接用于寿命预测。本文首先通过复合正弦函数与多项式时间序列分解模型,从特征参数中提取超级电容器的退化趋势项;其次,为弥...

解读: 该超级电容寿命预测技术对阳光电源储能系统和充电桩产品具有重要价值。针对车载及储能应用中监测数据稀疏问题,GRU神经网络结合时序分解模型可实现2.36%高精度预测,可直接应用于ST系列PCS和PowerTitan储能系统的健康管理。该方法通过提取特征电容、温度等退化趋势,能有效补偿iSolarClou...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

考虑转运不确定性的移动储能系统韧性市场投标策略

Resilient market bidding strategy for Mobile energy storage system considering transfer uncertainty

Kaijie Wang · Yuncong Ma · Fanrong Wei · Xiangning Lin 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 移动储能系统(Mobile Energy Storage Systems, MESS)参与电力市场不仅能够提升自身收益,还可缓解输电拥堵并增强市场出清平衡。然而,相关的市场交易策略尚未得到充分研究。为此,本文提出了一种考虑交通网络运行的移动储能系统韧性市场投标策略。首先,本文构建了能源系统与交通系统的联合优化框架。在该框架中,上层模型用于制定MESS的时空分布与投标策略,下层模型则分别描述交通网络的均衡状态与电力市场的出清过程。随后,针对新引入的交通网络层,本文提出一种Logit型鲁棒随机...

解读: 该移动储能市场竞价策略研究对阳光电源PowerTitan移动储能系统及充电站业务具有重要价值。论文提出的能源-交通网络联合优化框架,可应用于ST系列PCS的移动场景调度,通过鲁棒随机用户均衡模型优化转移时间不确定性。结合iSolarCloud平台的预测性维护能力,可实现移动储能在电力市场的最优时空分...