找到 8 条结果 · Applied Energy
基于模型预测控制的梯级水电-光伏互补系统实时调度框架
A real-time scheduling framework of cascade hydropower-photovoltaic power complementary systems based on model predictive control
Chengguo Su · Li Li · Taiheng Zhang · Quan Sui 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 光伏（PV）发电与水电的联合运行已成为促进可再生能源消纳的有效途径。在实时调度过程中提升对水电和光伏发电的管理与控制能力，有助于满足电网预期的电力需求。然而，应对光伏发电出力和径流固有的不确定性仍是一项重大挑战。本文提出了一种基于模型预测控制（MPC）的梯级水电-光伏（CH-PVP）互补系统实时调度框架。采用Wasserstein生成对抗网络（WGAN）对径流和光伏发电出力进行预测，在此基础上构建了考虑动态水流滞时和水电机组振动区的CH-PVP互补系统实时调度模型，旨在最小化功率偏差并减少...
解读: 该MPC实时调度框架对阳光电源水光互补系统具有重要价值。WGAN预测模型可集成至iSolarCloud平台,提升光伏出力预测精度;动态水延时建模思路可应用于ST储能系统的充放电调度,优化SG逆变器与水电的协调控制策略。MILP快速求解技术(<1分钟)适配GFM/VSG控制的实时响应需求,降低功率偏差...
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1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。...
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1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...
基于自适应蒸馏增量学习与注意力MobileNetV2网络的“一对所有”拒绝识别算法在电力终端多标签识别中的应用
Electricity terminal multi-label recognition with a “one-versus-all” rejection recognition algorithm based on adaptive distillation increment learning and attention MobileNetV2 network for non-invasive load monitoring
Linfei Yin · Nannan Wang · Jishen Li · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.382
随着分布式可再生能源接入智能电网，分布式系统及新能源发电的不确定性严重影响了电网的稳定运行。需求侧管理是解决分布式用电问题的有效手段，因此监测接入系统负荷类型已成为当前研究热点。负荷监测包括侵入式负荷监测（ILM）和非侵入式负荷监测（NILM）。目前，NILM缺乏增量学习能力且识别准确率较低。为此，本文提出一种基于自适应蒸馏增量学习与注意力MobileNetV2网络的“一对所有”拒绝识别算法用于电力终端多标签识别（ET-MR “OVA” RR-ADIL-AMN）。该算法融合了多标签识别与“一对所...
解读: 该非侵入式负荷监测技术对阳光电源智慧能源管理系统具有重要价值。可集成至iSolarCloud平台实现用电侧精细化管理:在储能系统(ST系列PCS/PowerTitan)中应用该多标签识别算法,可精准识别并网负荷类型,优化充放电策略;结合分布式光伏(SG系列逆变器)场景,通过增量学习动态适应新接入设备...
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...
通过便携式热管电池在高效电子冷却过程中增强废热回收与发电
To boost waste heat harvesting and power generation through a portable heat pipe battery during high efficient electronics cooling
Tong Tian · Xuan Yang · Ji Li · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 由于对计算能力需求的不断增长，数据中心（DCs）的功耗已显著上升。然而，这些数据中心产生的大量低品位电子废热在能耗型冷却系统的辅助下直接排放到环境中，导致能源浪费成倍增加。因此，亟需开发创新的冷却技术以及低品位废热回收技术应用于数据中心。本研究提出了一种具有双梯度毛细芯接力结构的环路热管电池（LHPB）。根据梯度毛细芯接力策略，蒸发器入口处的热量泄漏得以缓解，从而使内部蒸汽更快速地传递热量，并冲击安装在冷凝器入口处的微型发电机。此外，设计了两种高效的微型发电机。实验结果表明，在12 V风扇...
解读: 该热管电池冷却技术对阳光电源储能系统具有重要价值。ST系列PCS和PowerTitan在大功率运行时产生大量低品位废热,传统散热方案能耗高。文中双梯度芯热管技术可将热阻降至0.20°C/W，PUE达1.0015，同时通过微型发电机回收废热产生280mW电能。该技术可应用于储能集装箱热管理优化，降低H...
基于静止卫星数据的太阳能发电临近预报Transformer方法
Transformer approach to nowcasting solar energy using geostationary satellite data
Ruohan Li · Dongdong Wang · Zhihao Wang · Shunlin Liang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
到达光伏面板的全球水平辐照度（GHI）在空间和时间上的不可预测性，给区域尺度上稳定且经济高效地将太阳能电力接入电网带来了挑战。因此，亟需一种及时且准确的大规模GHI临近预报方法，而现有大多数研究在此方面仍显不足。本研究提出了SolarFormer模型，该模型利用卫星数据并结合门控循环单元，实现近实时的GHI估算；同时引入时空Transformer模块，以15分钟为间隔提供最长3小时的预报，且在较长的预报时效内仍能保持较高的预报精度而不出现显著退化。SolarFormer仅需GOES-16与Him...
解读: 该SolarFormer卫星辐照度预测技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。3小时提前量、15分钟间隔的GHI精准预测可优化储能充放电策略,提升电网友好性。结合iSolarCloud平台可实现区域级光储协同调度,降低预测偏差导致的弃光率。其近实时特性可增强S...