找到 2 条结果 · Applied Energy
基于物理信息的积分神经网络用于溶剂法燃烧后CO2捕集过程的动态建模
Physics informed integral neural network for dynamic modelling of solvent-based post-combustion CO2 capture process
Peng Sh · Cheng Zheng · Xiao Wu · Jiong Shen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 溶剂法燃烧后碳捕集（PCC）是实现能源和工业领域大规模脱碳最有前景的技术。然而，该过程的复杂特性和高能耗阻碍了PCC在复杂电力市场中的高效灵活运行。PCC系统的成功运行优化高度依赖于对过程的动态建模，而采用先进的数据驱动方法已成为研究热点。目前广泛使用的数据驱动动态建模方法未将PCC过程的物理机理信息融入模型中，导致模型稳定性不足。物理信息神经网络（PINNs）通过融合数据与物理信息，提供了一种创新的建模方法。然而，其在PCC过程动态建模中的应用仍面临重大挑战。为此，本文基于带外生输入的非...
解读: 该物理信息神经网络(PIINN)动态建模技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。碳捕集系统的复杂非线性动态特性与PowerTitan储能系统在电力市场中的灵活调度需求高度相似。PIINN方法通过平衡点稳定性约束保证模型可靠性的思路,可借鉴应用于ST系列PCS的宽工况运行建模,提升GFM/GFL控制策...
确定寒冷气候下电动汽车最佳电池预热截止温度的系统性方法
A systematic approach for determining the optimal battery preheating cut-off temperature for electric vehicles operating in cold climates
Zhenyi Tao · Cheng Lin · Yu Tian · Peng Xi 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 在寒冷气候下，由于电池在低温条件下性能下降而引发的续航焦虑，严重阻碍了电动汽车（EV）的广泛普及。电池预热被视为解决这一问题的有效手段。然而，由于需要在不同环境条件、电池状态和车辆功率需求之间权衡预热能耗与电池性能恢复效果，确定合理的预热截止温度仍具挑战性。本研究探讨了预热截止温度对电池可用能量的影响，并提出了一种用于确定最佳电池预热截止温度的系统性方法。同时，本文还设计了一种加热策略，旨在最大化电池可利用能量并满足电动汽车冷启动时的功率需求。结果表明，无论采用何种加热系统，所提出的策略均...
解读: 该研究对阳光电源储能系统及充电桩产品具有重要价值。电池预热优化策略可直接应用于ST系列PCS的热管理算法,通过精确控制预热截止温度,在PowerTitan等大型储能系统中平衡加热能耗与性能恢复,提升低温环境下的能量利用率。对充电站业务,可开发智能预热功能,结合iSolarCloud平台实现环境自适应...