找到 2 条结果 · Applied Energy
基于物理信息注意力残差网络的电池智能温度预警模型
Battery intelligent temperature warning model with physically-informed attention residual networks
Xue Ke · Lei Wang · Jun Wang · Anyang Wang 等12人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.388
摘要 电动汽车的快速发展对锂离子电池的热安全管理提出了更高要求。传统的物理模型需要大量离线参数辨识，在计算效率与模型保真度之间难以平衡；而数据驱动方法虽然精度较高，但缺乏可解释性，且在不同工况下需要大量数据支持。为应对上述挑战，本文提出了一种物理信息引导的注意力残差网络（Physics-Informed Attention Residual Network, PIARN），该模型将改进的非线性双电容模型与热集总模型嵌入到物理引导的循环神经网络框架中，从而提升了模型的可解释性与泛化能力。所设计的残...
解读: 该物理信息引导的电池温度预警技术对阳光电源储能系统具有重要价值。PIARN模型结合物理模型与深度学习,可集成至ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS热管理模块,实现0.1°C精度的在线温度预测和近100%准确率的热预警。其轻量化物理模型与残差网络架构适合边缘计算部署,可通过iSolar...
基于微电网群租赁共享储能的主动配电网三层Stackelberg博弈调度
Trilayer Stackelberg Game Scheduling of Active Distribution Network Based on Microgrid Group Leasing Shared Energy Storage
Jinpeng Qiao · Yang Mi · Siyuan Ma · Yunhao Han 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.382
摘要——本文提出一种基于微电网群租赁共享储能的主动配电网三层Stackelberg博弈（SG）调度策略。在上层，配电系统运营商作为领导者，综合考虑中层和下层的电力需求来确定交易价格，从而实现主动配电网的安全运行以及削峰填谷。在中层，共享储能运营商既可作为领导者制定租赁价格，也可作为跟随者响应交易价格，以保证共享储能系统的可靠充放电与高效利用。在下层，微电网联盟作为跟随者制定租赁容量并响应交易价格，从而确保电力平衡及可再生能源的就地消纳。此外，为有效求解该三层SG模型，采用多步逆向归纳法证明了均衡...
解读: 该三层博弈调度策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。通过配网运营商-共享储能-微网群的分层博弈机制,可优化ST-PCS的充放电策略,提升储能利用率。分布式嵌套迭代算法可集成至iSolarCloud平台,实现多微网协同调度和削峰填谷。该模型为阳光电源开发共享储能租...