找到 27 条结果 · Applied Energy
基于耦合半经验电-热与老化模型的电池老化感知自适应模型预测控制
Battery aging-aware adaptive model predictive control based on coupled semi-empirical electro-thermal and aging models
Xabier Dorronsoro · Ricardode Castro · Jorge Varela Barrerasc · Erik Garayalde 等5人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401
摘要 本文提出了一种考虑老化速率的非线性模型预测控制(MPC)策略,用于电池储能系统,该策略集成了一种经过实验验证的半经验性电-热与退化耦合模型,能够同时考虑日历老化和循环老化因素,而这些因素在传统的能量管理方法中常常被忽略。本文的一个关键贡献是引入了一种自适应加权方法,该方法根据电池的老化状态——主要由时间依赖性退化因素驱动——动态调整MPC代价函数中的权重。这种自适应机制改善了不同预测时间范围内的控制决策,与标准MPC相比,分别使电池退化程度和总运行成本最高降低了262.7%和44.51%。
解读: 该电池老化自适应MPC技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。通过集成电热耦合与老化模型,动态调整控制权重,可使储能系统在全生命周期内优化充放电策略,降低电池退化率达262.7%。该方法可融入阳光电源iSolarCloud平台的预测性维护模块,结合GFM/GFL控...
基于AGC信号特征的用户侧储能调频市场 bidding 与控制协同优化
AGC signal feature-driven bidding and control coordinated optimization for user-side energy storage in frequency regulation market
Zihang Songa · Chunyi Huang · Kangping Liab · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401
摘要 利用用户侧储能(User-Side Energy Storage, USES)提供频率调节(Frequency Regulation, FR)服务,是释放其在电网级灵活性方面潜在价值的重要途径。然而,现有针对USES参与FR服务的研究未能有效量化其持续跟踪随机性自动发电控制(Automatic Generation Control, AGC)信号的能力,导致频率调节收益不成比例地偏低。为此,本文提出一种新型的日前竞价与日内控制协同优化方法,通过挖掘AGC信号的关键特征,对每个时段内深度耦合...
解读: 该AGC信号特征驱动的储能调频优化技术对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。通过历史数据和区间预测建模AGC信号统计特征,可显著提升储能系统调频响应精度和市场收益。建议将该协调优化框架集成至iSolarCloud平台,结合阳光电源三电平拓扑和先进控制算法,实现用户侧...
可再生能源驱动的膜技术:集成太阳辐照度预测用于光伏驱动苦咸水淡化系统的预测控制
Renewable energy powered membrane technology: Integration of solar irradiance forecasting for predictive control of photovoltaic-powered brackish water desalination system
Martin Ansong · Emmanuel O.Ogunniyi · Blanca Pérez Jiméneza1 · Bryce S.Richards · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401
摘要 太阳辐照度(SI)的波动会扰乱光伏(PV)发电系统的输出功率,导致直接耦合的光伏驱动膜法脱盐系统出现运行不稳定和非预期停机,从而降低产水率、水质和能源效率。传统的基于储能的缓解策略会增加系统成本和复杂性。基于天空成像的SI预测技术能够分析天空状况,并提供长达15分钟的SI预测,为减少功率波动影响提供了替代方案,且无需过度依赖储能系统。本研究将一种基于图像的太阳辐照度预测系统(SIFS)集成至一套光伏驱动的苦咸水脱盐系统中。该SIFS采用卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)模型,利用...
解读: 该光伏预测控制技术对阳光电源SG系列逆变器与ST储能系统集成具有重要价值。研究通过CNN-LSTM模型实现15分钟光照预测,可与我司MPPT优化算法协同,提升直驱式光伏系统稳定性。建议将天空成像预测技术集成到iSolarCloud平台,结合VSG虚拟同步发电机控制策略,在减少储能配置的同时优化功率波...
结合数据校正的模型预测控制在LHTES功率调控中的应用:数据中心部署与案例研究
Model predictive control incorporating data correction for LHTES power controlling: Deployment and case study in data center
Jiacheng Gaoa · Yanlong Lva · Lejun Feng · Jun Sui 等5人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.401
摘要 相变潜热储能(LHTES)技术可通过利用可再生能源和实现削峰填谷,有效降低数据中心的冷却能耗。然而,由于缺乏适用于实际工程应用的放电功率控制方法,该技术的大规模推广应用受到限制。为应对这一挑战,本研究采用结合数据校正的模型预测控制(MPC)策略,解决LHTES系统的功率控制难题,并在中国某数据中心冷却系统改造项目中进行了验证。首先设计了一种高效的LHTES装置,并通过一系列充/放热实验表征其储热特性。基于装置结构建立了温度场模型,利用传热流体与相变材料(PCM)温度的实验数据进行复合参数辨...
解读: 该LHTES相变储能MPC控制技术对阳光电源ST系列储能系统和数据中心解决方案具有重要参考价值。研究中采用的模型预测控制结合卡尔曼滤波数据校正方法,可借鉴应用于PowerTitan液冷储能系统的热管理优化,将功率控制误差降至3%以内。特别是在数据中心场景实现21.5%节能和60.3%成本削减的案例,...
家庭电池储能系统在配电网中控制的机器学习与MPC方法比较
Comparison of machine learning and MPC methods for control of home battery storage systems in distribution grids
Felicitas Mueller · Stevende Jongh · Claudio A.Cañizares · Thomas Leibfried 等5人 · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.400
本文在主动配电网的影响及其交互作用背景下,提出并比较了采用传统优化技术与最先进的机器学习方法实现的家庭能源管理系统控制策略。首先介绍了基于模型预测控制算法的模型驱动方法,并将其在不同预测精度条件下与基于模仿学习和强化学习的无模型方法进行对比。以一种实用的、当前最先进的启发式规则控制器作为基准。通过目标函数值、电网约束违反情况以及计算时间等指标进行了深入比较。讨论了将这些家庭能源管理系统应用于一个包含13个连接住户的真实德国低压基准电网时的结果,每个住户均配备光伏发电、电池储能系统及电力负荷。结果...
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统的能量管理优化具有重要参考价值。文章对比了MPC模型预测控制与机器学习方法在家庭储能系统中的应用效果,验证了模仿学习在计算效率与性能间的最佳平衡。建议将此技术融入iSolarCloud平台的智能控制算法,通过强化学习优化多户储能系统的协同调...
探索光伏集成室内农业的可持续解决方案:来自美国主要城市的能源、经济与环境洞察
Exploring sustainable solutions in PV-integrated indoor farming: Energy, economic, and environmental insights from major U.S. cities
Guoqing Hua · Fengqi You · Applied Energy · 2025年12月 · Vol.399
摘要 随着城市人口的增长,可持续的本地粮食生产变得至关重要。在优化条件下,集成光伏系统的室内农业能够实现稳定的作物产量。本研究评估了美国人口最多的十个城市中基于光伏的受控环境农业系统,这些城市按地区划分为北中部、南中部、东北部和西南部,重点分析其节能潜力、成本结构及环境影响。研究采用一种模拟框架,以15分钟为时间步长求解控制优化问题,并对控制结果与温室状态进行分析,以评估能源效率和环境效应。本研究引入了若干创新点:(1)全面的环境影响评估,重点关注光污染、碳足迹削减以及硝化作用;(2)跨多城市的...
解读: 该研究对阳光电源光储一体化方案具有重要参考价值。室内农业光伏系统可降低25.7%能耗,验证了ST系列储能变流器与SG逆变器协同优化的应用场景。15分钟级模型预测控制策略可融入iSolarCloud平台,实现精准能量管理。不同气候区域的成本差异(18%-26%)凸显1500V系统和MPPT优化技术在提...
基于改进EMPC并考虑混沌特性的海上双面漂浮光伏系统动态跟踪MPP控制
Dynamic tracking MPP control of offshore bifacial floating photovoltaic systems with improved EMPC accounting for chaotic properties
Minan Tanga · Jinping Lia · Hua Gengb · Tong Yanga 等8人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.398
摘要 海上漂浮式双面光伏(FBPV)系统的部署受到恶劣海洋环境所带来固有挑战的制约,此类环境会引发系统混沌运动和功率输出波动。为解决这一问题,本文提出一种改进的经济模型预测控制(EMPC)策略,并结合改进正弦算法引导的蜣螂优化(MSADBO)算法,以实现最大功率点(MPP)的精确跟踪。该方法首先建立FBPV系统纵向倾角的动态方程,随后通过分岔图和相图分析验证其混沌特性。在此基础上,构建了考虑辐照度与组件倾角之间关系的动态数学模型,进而建立一个时变非线性模型,用于设计以发电功率和开关损耗为主要性能...
解读: 该海上双面浮式光伏动态MPPT技术对阳光电源SG系列逆变器及海洋光伏应用具有重要价值。改进型EMPC结合MSADBO算法可提升1.5%-2%追踪精度并降低30%功率波动,可直接应用于SG逆变器的MPPT优化算法升级,特别适合海上漂浮电站等复杂工况。该非线性预测控制策略与阳光现有GFM/VSG控制技术...
用于GFM/GFL控制下孤岛微电网安全经济运行的分层多时间尺度能量管理系统
Hierarchical multi-time-scale energy management system for secure and economic operation of islanded microgrids with GFM/GFL control
Tianyou Yua · Muhammad Muzammal Islam · Lidan Zhoua · Ziqiang Wanga 等8人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
摘要 可再生能源(RESs)的波动性以及负荷需求的变化可能引起换流器控制器中的功率波动,进而影响能量管理系统,并带来安全性和经济性方面的风险。为应对这些挑战,本文提出了一种新颖的分层多时间尺度能量管理系统(EMS),以提升在混合型电网形成(GFM)与电网跟随(GFL)控制下孤岛微电网的安全性和经济性运行能力。所提出的该方法将GFM和GFL的动作分别集成到二级和三级控制层中,各层通过凸优化模型优化不同的目标,从而确保安全、可靠且经济的功率调度。此外,该框架还引入了一种针对高容量与高功率密度混合储能...
解读: 该分层多时间尺度能源管理系统对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。论文提出的GFM/GFL混合控制策略可直接应用于我司构网型储能系统,通过二级层MPC实现短期电压频率调节,三级层混合整数线性规划优化经济调度,与我司VSG技术形成协同。特别是针对URFC等混合储能的管...
面向提升能效与电池寿命的网联自动驾驶电动汽车综合功率与热管理
Integrated power and thermal management for enhancing energy efficiency and battery life in connected and automated electric vehicles
Dongjun Lia · Qiuhao Hub · Weiran Jiang · Haoxuan Donga 等5人 · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.396
摘要 在网联自动驾驶电动汽车中,有效的功率与热管理因车辆纵向运动与电池热系统之间多时间尺度动态特性,以及能效、电池老化和驾驶安全之间的复杂权衡而面临重大挑战。本文提出了一种基于多时域模型预测控制框架的综合功率与热管理(IPTM)策略,专门设计用于克服上述挑战并实现在线实时应用。所提出的IPTM策略能够利用环境温度、道路坡度和前车速度等实时信息,主动优化电池温度和车辆速度,确保在不同驾驶工况下的高效运行。结果表明,与基准方案相比,该策略显著提升了性能,冷却能耗降低了14.22%,牵引能耗降低了8....
解读: 该多时间尺度功率-热管理技术对阳光电源EV充电桩及储能系统具有重要价值。其多层预测控制框架可应用于ST系列PCS的电池热管理,通过实时环境温度和负载预测优化冷却策略,降低14.22%冷却能耗。该策略在电池退化管理方面减少22%衰减,可增强PowerTitan储能系统全生命周期经济性。多时域协同优化思...
深度灵活的商业建筑暖通空调系统控制:一种融合物理感知深度学习的模型预测控制方法
Deeply flexible commercial building HVAC system control: A physics-aware deep learning-embedded MPC approach
Lingfeng Tang · Haipeng Xi · Yongguan Wang · Zhanbo Xu · Applied Energy · 2025年6月 · Vol.388
摘要 商业建筑中的供暖、通风与空调(HVAC)系统可作为灵活性资源,促进可再生能源在电力系统中的集成。然而,冷水机组复杂的运行特性以及水循环与空气循环耦合下的多区域热动态特性导致HVAC系统控制模型复杂度高,限制了其运行灵活性的充分挖掘。为解决该问题,本文提出一种融合物理感知深度学习的模型预测控制(MPC)方法,以实现面向需求响应的深度灵活商业建筑HVAC系统控制。首先,采用具有高逼近能力的深度学习模型捕捉冷水机组的运行特性,并结合物理约束模块以保证运行约束的满足;多区域热动态则利用基于先验建筑...
解读: 该物理感知深度学习MPC技术对阳光电源工商业储能系统具有重要应用价值。论文中HVAC柔性调控思路可迁移至ST系列PCS的需求响应场景:利用深度学习建模复杂负荷特性,结合物理约束保证设备安全运行;图卷积网络建模多区域热动态的方法,可借鉴用于PowerTitan多簇电池热管理协同优化;混合整数线性化嵌入...
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6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...
解锁建筑一体化光伏与电池
BIPVB)系统深度强化学习中的预测洞察力与可解释性
Yuan Gao · Zehuan Hu · Shun Yamat · Junichiro Otomo 等9人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384
摘要 可再生能源的部署以及智能能源管理策略的实施对于建筑能源系统(BES)的脱碳至关重要。尽管数据驱动的深度强化学习(DRL)在优化BES方面已取得近期进展,但仍存在显著挑战,例如缺乏针对时间序列数据观测空间的研究以及模型可解释性的不足。本文首次将未来预测信息引入DRL算法中,以构建时间序列数据的观测空间,并采用门控循环单元(GRU)和Transformer网络与DRL算法相结合,用于建筑一体化光伏与电池(BIPVB)系统的运行控制。此外,通过将前沿的Shapley加性解释(SHAP)技术与所开...
解读: 该深度强化学习优化技术对阳光电源光储一体化系统具有重要应用价值。研究中的GRU/Transformer时序预测与DRL决策框架可直接应用于ST系列储能变流器的智能调度策略,结合电价预测信息实现成本降低10%以上。SHAP可解释性分析方法可增强iSolarCloud平台的AI决策透明度,为PowerT...
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...
基于模型预测策略的潜热储能单元功率控制
Power control of latent heat thermal energy storage units using a model-based predictive strategy
Hang Wan · Yuyang Gong · Chuangyin Dang · Shengwei Wang 等5人 · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.382
摘要 潜热储能(LHTES)在建筑中被用于提升建筑能源灵活性,例如削峰填谷或灵活负荷调节。以往实践中,LHTES单元的充放热过程通常按照预设的时间表进行,在特定时间段内完全充满或完全释放,缺乏对其充放热速率或功率的精确控制。随着热储能逐渐成为平衡热能供给与负荷需求的重要参与者,精确的功率控制对于释放建筑能源灵活性变得愈发重要。本文探讨了LHTES单元的功率控制问题,旨在开发一种高效的方法以实现对LHTES单元充放热速率的参考目标跟踪。研究解决了若干具有挑战性的问题,包括在LHTES单元非线性的热...
解读: 该相变储热功率控制技术对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。文中基于模型预测的精确功率跟踪策略与我司ST系列PCS的先进控制算法理念高度契合。卡尔曼滤波状态观测器可应用于PowerTitan储能系统的SOC精确估算和功率调度优化,解决非线性动态响应难题。该研究的削峰填谷与柔性负荷调控思路可增强我司ES...
基于管状深度Koopman模型预测控制的飞轮储能系统用于风电平滑
Flywheel energy storage system controlled using tube-based deep Koopman model predictive control for wind power smoothing
Jun Zhou · Yubin Ji · Changyin Sun · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.381
摘要 本文提出了一种利用飞轮储能系统(FESS)并结合一种新型管状深度Koopman模型预测控制(MPC)方法实现风电平滑的策略。尽管风能具有减少碳排放的潜力,但由于风速变化引起的功率波动,其应用面临显著挑战。为应对这些波动,本文采用FESS,因其具备快速充放电响应能力。为了控制FESS,采用深度神经网络(DNN)逼近Koopman算子以实现系统线性化,从而能够应用线性MPC控制器。为进一步增强系统的鲁棒性,引入了一种管状MPC方法,该方法由一个标称MPC和一个辅助MPC组成。本文严格建立了标称...
解读: 该飞轮储能平滑控制技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要借鉴价值。基于深度Koopman算子的管式MPC方法可增强储能系统应对风电波动的鲁棒性,其非线性系统线性化思路可优化现有PCS的GFM/GFL控制策略。该技术与阳光电源iSolarCloud平台的预测性维护功能结合,...
通过微电网和本地电动汽车集成实现邻近零能耗建筑间能源共享系统的开发
Development of integrated energy sharing systems between neighboring zero-energy buildings via micro-grid and local electric vehicles with energy trading business models
Suijie Liu · Sunliang Cao · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.380
摘要:在邻近并网型零能耗建筑(ZEB)之间应用高效可再生能源系统组合以及对可再生能源、电网和储能资源进行有效的能源管理,对于提升混合建筑系统的经济技术性能日益重要。然而,现有大多数研究主要基于简单的年度技术指标,仅分析单一的能源共享方式。目前尚未充分探讨结合三种不同集成建筑能源共享系统——即时微电网型、预测微电网型以及基于本地电动汽车(EV)的能源共享系统——时,各类混合可再生能源系统的经济技术影响,其评估指标包括匹配指数(WMI)和净现值(NPV)。研究结果表明,将基于即时微电网和基于本地电动...
解读: 该研究对阳光电源多产品线协同具有重要价值。针对邻近零能耗建筑间能量共享,ST系列储能变流器可优化微电网瞬时能量调度,PowerTitan储能系统支撑建筑间削峰填谷。研究显示微电网共享模式下技术指标提升7.19%、NPV改善9.53%,验证了我司储能+光伏逆变器组合方案的经济性。本地电动车共享场景可结...
基于非线性模型预测控制的燃料电池/电池混合动力船舶多目标分层能量管理策略
Multi-objective hierarchical energy management strategy for fuel cell/battery hybrid power ships
Hanyou Liu · Ailong Fan · Yongping Li · Richard Bucknall 等5人 · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.379
摘要 船舶能量管理系统中的能量管理策略与本地控制器相互关联,共同影响混合推进系统的性能。为实现氢燃料电池(FC)与电池混合动力系统的高效运行,本文在对混合动力系统建模与分析的基础上,提出了一种基于非线性模型预测控制(NMPC)的能量管理策略,并设计了动态虚拟阻抗下垂控制器和经典的比例-积分(PI)控制器作为本地控制器。通过采用硬件在环(HiLs)技术,模拟设计的随机负载工况、脉冲负载工况以及实际航行工况,对六种不同的能量管理策略及其与本地控制器协同下的综合性能进行了比较与分析。从能耗、运行压力、...
解读: 该燃料电池/储能混合动力船舶能量管理策略对阳光电源ST系列储能变流器及海事电力系统具有重要借鉴价值。文中NMPC+PI控制架构可应用于PowerTitan储能系统的多能源协调管理,动态虚拟阻抗下垂控制与阳光VSG技术理念契合,可优化GFM/GFL混合并网控制。该策略实现氢耗降低7-40%、运行压力降...
基于加速异步分布式控制的双馈风电机组与尾流风电场集电系统损耗最小化
An accelerated asynchronous distributed control for DFIG wind turbines and collection system loss minimization in waked wind farm
Pengda Wang · Jinxin Xiao · Sheng Huang · Qiuwei Wu 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
本文提出了一种通过电压控制策略实现尾流影响下风电场中双馈感应发电机风力发电机组及集电系统损耗最小化的方法,并采用加速异步分布式计算方案。所采用的基于模型预测控制的电压控制策略能够协调发电机的有功功率以及转子侧和电网侧变流器的无功功率,从而最小化风电机组和集电系统的损耗,提高风电场的发电量并延长风电机组的使用寿命。此外,建立了改进的时变动态尾流模型以提高尾流风速计算的准确性,并考虑了由时间延迟描述的尾流传播过程。同时,采用与湍流强度相关的修正方法对下游风速进行修正。引入异步分布式计算方案以提高求解...
解读: 该分布式优化控制技术对阳光电源风电变流器及智能风场解决方案具有重要价值。文中基于MPC的电压协调控制策略可应用于SG系列风电变流器,通过协调机侧网侧变流器的有功无效功率,降低集电系统损耗2.78%。异步分布式计算方案结合Nesterov加速算法,可集成至iSolarCloud平台实现大规模风场实时优...
通过敏感性与技术经济分析释放电动与混合动力拖拉机的潜力
Unlocking the potential of electric and hybrid tractors via sensitivity and techno-economic analysis
Dilawer Ali · Ricardode Castro · Reza Ehsani · Stavros Vougioukas 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 当前使用的大多数农用车辆仍依赖基于柴油的动力系统,这是空气污染的主要来源之一。电气化被视为实现这些非道路车辆脱碳的潜在解决方案,但其推广受到储能系统和充电基础设施较高初始成本的制约。为了更准确地量化这些障碍,本文提出了一种技术经济分析工具,可帮助农民评估电动与混合动力拖拉机的所有权总成本。本文开发了一个实用的拖拉机仿真模型,用于预测年度能耗/燃料消耗以及NOx排放;同时构建了一个经济模型,用于估算购置、运行和维护的全部成本。针对混合动力拖拉机的能量管理,本文提出了一种基于模型预测控制的新型...
解读: 该研究对阳光电源农业电气化解决方案具有重要参考价值。混合动力拖拉机的能量管理策略可借鉴至储能系统的多能源协调控制,ST系列PCS可优化电池与柴油发电机的功率分配。研究中的模型预测控制(MPC)技术与阳光电源GFM控制策略相契合,可应用于农业场景的充电站智能调度。轻载工况下电动拖拉机的经济性验证,为推...
利用聚光太阳能热能储存优化固体氧化物电解池:一种混合深度学习方法
Optimization of solid oxide electrolysis cells using concentrated solar-thermal energy storage: A hybrid deep learning approach
Hongwei Liua1 · Wei Shuaia1 · Zhen Yao · Jin Xuan 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 固体氧化物电解池(SOEC)是一种将CO2和H2O转化为合成气的前沿技术,具有显著的经济与环境效益。然而,该过程需要大量的高温热量输入,传统上依赖电能供给。本研究提出一种创新方法,利用聚光太阳辐射作为SOEC的可再生热源,并通过集成热能储存(TES)系统来应对太阳辐射固有的波动性挑战。我们构建了一种混合模型,将多物理场仿真与深度学习算法相结合,能够在实时直法向辐照度条件下快速优化电解过程。研究结果表明,在系统架构中引入TES后,SOEC入口处的温度变化率显著降低了53%,从而确保了运行的稳...
解读: 该研究将光热储能与固体氧化物电解耦合的深度学习优化方法,对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要借鉴价值。其热能存储系统可降低53%温度波动率的控制策略,可应用于我司储能系统的热管理优化;混合多物理场仿真与深度学习算法的实时优化框架,可增强iSolarCloud平台的预测性维护...
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