Wei Li · Shini Lin · Honghao Xi · Yuan Qin 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.391

摘要 钠离子电池（SIBs）因其资源丰富和优异的电化学性能，被认为是大规模储能系统（LSESS）中极具前景的技术。然而，SIBs的安全性鲜有讨论，而热稳定性对其电池应用至关重要，尤其是在LSESS中的应用。本研究揭示了由钠化负极产热主导的Na₃Fe₂(PO₄)(P₂O₇)||硬碳（NFPP/HC）软包电池的热失控机制。基于电池和材料层面的产热分析表明，硬碳（HC）与电解液之间的放热反应在100 °C时即开始发生（NFPP与电解液的放热反应发生在约230 °C），且负极与电解液的反应释放大量热量，...

解读: 该钠离子电池热失控机理研究对阳光电源PowerTitan等大规模储能系统安全设计具有重要参考价值。研究揭示硬碳负极在100°C即开始放热反应,远低于正极材料230°C,且隔膜熔点接近热失控触发温度。这为ST系列PCS的热管理策略优化提供依据:需在电池簇级别加强温度监测,设置更严格的100°C预警阈值...

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...

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。...

Peng Lu · Hanqing Lan · Qiwei Yuan · Zhihao Jiang 等14人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384

摘要 将大规模风电与大量电动汽车（EV）负荷接入电力系统，对电网的安全性与经济运行带来显著影响，带来了诸如电网调度指令频繁变动、电动汽车充放电行为无序以及网络损耗增加等一系列挑战。为此，本文建立了一种考虑大规模电动汽车的输配电网双层优化调度策略模型，采用分布式近端策略优化方法，高效管理机组出力及系统的充放电能力，并实时将这些能力分配至各个节点。上层模型以最小化系统总运行成本为目标，优化热电机组的运行状态，并调控输电网络中参与充放电的电动汽车数量；下层模型则通过优化配电网络中电动汽车的充放电功率、...

解读: 该输配电网双层优化策略对阳光电源储能及充电桩业务具有重要价值。文中分布式近端策略优化算法可应用于ST系列储能变流器的多站点协调控制,优化PowerTitan储能系统在电网调度中的充放电策略,降低网损成本。针对大规模电动汽车接入场景,可指导充电桩产品开发智能调度功能,结合iSolarCloud平台实现...

Tao Li · Junyong Yu · Xinyu Peng · Wenjie Zhou 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

为了提高光伏/热电联用热电发电模块（PV/T-TEG）的热电性能，设计了一种新型的光伏/双层热相变材料热电组件（PV/2 T-PCM-TEG），该组件由PV-PCM-TEG以及热电模块热端和冷端两侧的双层蛇形铜管构成。在本研究中，我们设计并搭建了包含五种组件的实验平台，分别为PV、PV/T、PV/T-PCM、PV/T-PCM-TEG和PV/2 T-PCM-TEG，并完成了其性能的对比分析。结果表明，PV/2 T-PCM-TEG不仅更有效地提升了光伏电池的发电性能，还获得了更多的热㶲，其总平均㶲效...

解读: 该PV/2T-PCM-TEG混合发电技术对阳光电源光伏逆变器产品线具有重要参考价值。研究通过相变材料和热电模块将光伏组件温度最大降低10.8°C,发电效率提升至12.97%,这与SG系列逆变器的MPPT优化和温度管理策略高度契合。双层蛇形铜管热管理方案可启发iSolarCloud平台的温度监测算法优...

Weirong Liu · Pengfei Yao · Yue Wu · Lijun Duan 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

深度强化学习已成为电动汽车能量管理的一种有前景的方法。然而，深度强化学习依赖大量试错训练才能获得近似最优性能。为此，本文提出一种面向混合储能系统的电动汽车对抗性模仿强化学习能量管理策略，以最小化电池容量损耗成本。首先，利用动态规划在多种标准驾驶条件下生成专家知识，用于引导强化学习的探索过程，该专家知识表示为最优功率分配映射。其次，在早期模仿阶段，通过对抗网络使强化学习智能体的动作快速逼近最优功率分配映射。再次，根据对抗网络中判别器的输出设计动态模仿权重，促使智能体在在线驾驶条件下逐步过渡到自主探...

解读: 该对抗模仿强化学习策略对阳光电源混合储能系统具有重要应用价值。可应用于ST系列PCS的电池-超级电容混合储能优化,通过专家知识引导的强化学习加速训练42.6%,降低电池容量损耗成本5.1%-12.4%。技术可集成至iSolarCloud平台实现在线工况自适应功率分配,延长PowerTitan储能系统...

Yutong Tan · Jinqing Peng · Zhengyi Luo · Yimo Luo 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

建筑一体化光伏（BIPV）技术在实现零能耗建筑方面发挥着重要作用。然而，由于太阳辐射的不确定性和间歇性，其大规模应用对电网的稳定运行带来了挑战。为解决这一问题，本研究提出了一种智能光伏（SPV）窗及其运行控制策略，旨在同时提升建筑能源效率和电网友好性。该SPV窗结合了电致变色薄膜与均匀排布的条状太阳能电池，兼具主动利用与调控太阳辐射的双重优势。为明确SPV窗的性能表现，基于实测数据在WINDOW软件中建立了其模型，并计算了相应的光学与热工特性；随后将该模型导出至EnergyPlus软件，并与一栋...

解读: 该智能光伏窗技术对阳光电源BIPV解决方案具有重要启示。其电致变色膜与晶硅电池结合的主动调控机制,可与我司ST系列储能PCS协同优化:通过热流密度控制策略削峰填谷54.7-65.8%,显著改善电网友好性,契合我司VSG虚拟同步发电机技术的并网稳定目标。建议将该动态光热调控理念融入iSolarClou...