找到 2 条结果 · Applied Energy
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...
地质储氢优化的综合方法
An integrated approach for optimizing geological hydrogen storage
Sabber Khandoozi · Pei Li · Reza Ershadni · Zhenxue Dai 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.381
摘要 在追求可持续能源转型和实现净零排放目标的过程中，地质氢气（H₂）储存（GHS）成为一项关键组成部分。GHS包括在低能源需求时期将可持续能源转化为H₂并注入地下储层，并在高能源需求时期将其采出。为优化GHS性能，必须针对各储存场地的特征——特别是储层非均质性和厚度——对注采速率等运行参数进行严格研究。理解储层特性与运行参数之间的相互作用，对于提高H₂采收效率并最小化产水量至关重要。通过数千次储层尺度的数值模拟，我们识别了这些变量如何影响关键性能指标：即最大化H₂采收量和最小化产水量。多变量自...
解读: 该地质储氢技术为阳光电源储能系统提供长周期能量存储方案参考。研究中的注入/提取速率优化、异质性分析方法可借鉴至ST系列PCS的充放电策略优化,特别是在电网调峰场景下。MARS敏感性分析框架可应用于PowerTitan系统的多变量协同控制,提升氢储能与电化学储能的混合调度效率。储氢-发电耦合系统需GF...