找到 13 条结果 · Applied Energy

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电动汽车驱动 ★ 5.0

基于边缘计算的考虑开关操作序列的主动配电网分布式供电恢复方法

Edge computing-based distributed power restoration for active distribution networks considering switching sequence

Hao Yua · Zhicheng Zhang · Peng Lia · Haoran Jia 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 随着边缘计算技术在配电网中的融合应用,分布式供电恢复已成为提高应对停电故障响应效率的一种有前景的替代方案。然而,由于开关与分布式电源(DGs)之间存在复杂的顺序协调关系,分布式供电恢复的实际实施仍面临挑战。本文提出了一种考虑开关操作序列的分布式供电恢复方法。该方法通过将目标网络状态求解与从初始状态到目标状态的过渡策略分别求解,有效解决了顺序供电恢复问题,从而降低了整体计算复杂度。为此,设计了一种改进的交替方向乘子法(ADMM)算法以提升求解效率。所提出的方法可用于在线生成供电恢复策略,并可...

解读: 该边缘计算分布式恢复技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。论文提出的改进ADMM算法可集成至iSolarCloud平台,实现配电网故障快速响应。其开关序列协调机制可优化储能PCS与SG系列光伏逆变器的孤岛并网切换策略,缩短供电恢复时间。分布式架构与阳光GFM/G...

光伏发电技术 储能系统 可靠性分析 ★ 5.0

双面光伏组件在局部遮阴条件下复合发电模型的开发

Development of a compound power generation model for bifacial photovoltaic modules under partial shading conditions

Qiangzhi Zhang · Yimo Luo · Tao Mac · Shuhao Wanga 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400

摘要 双面光伏(bPV)组件由于自遮挡、相互遮挡以及外部遮挡,导致其正面和背面接收到的太阳辐照度分布不均,从而影响其性能与可靠性。因此,在局部遮阴条件(PSC)下建立精确的功率模型至关重要。现有的bPV组件发电模型通常基于双面因子,未能考虑被遮挡与未被遮挡太阳电池区域之间的电流失配问题,以及正背面电气性能的动态变化,这两方面因素均会导致发电量的高估。为克服上述局限性,本文提出了一种新型复合发电模型,该模型构建了双电流源子模型(DCSM)以考虑太阳电池的失配效应,并采用并联等效电路子模型(PECM...

解读: 该双面组件复合功率模型对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT优化具有重要价值。传统模型在遮挡工况下误差超60%,新模型通过双电流源子模型和并联等效电路精准捕捉电池失配与动态特性,误差降至5%以内。可应用于iSolarCloud平台的发电预测算法,优化1500V系统在复杂遮挡场景下的多路MPPT策略,...

光伏发电技术 SiC器件 深度学习 ★ 5.0

通过神经网络方法加速钙钛矿太阳能电池的器件表征

Accelerating device characterization in perovskite solar cells via neural network approach

Xinhai Zhaoab1 · Chaopeng Huangae1 · Erik Birgersson · Nikita Suprun 等11人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392

摘要 钙钛矿太阳能电池是下一代高效光伏器件的有力候选者,尤其适合作为叠层结构中的顶部电池。基于物理机制的光电模型,我们采集了十万量级的大数据样本,用于训练神经网络模型,以高效预测器件性能和复合损耗。在数据准备、模型训练和神经网络优化过程中,分别采用了拉丁超立方采样、贝叶斯正则化和贝叶斯优化方法。最优的神经网络模型在预留的测试数据集上实现的均方误差低于4 × 10⁻⁴。神经网络的计算速度比传统光电模型快一千倍以上。因此,器件快速校准可在24秒内完成。显著降低的计算成本使得高效的器件表征、参数研究、...

解读: 该神经网络加速钙钛矿电池表征技术对阳光电源光伏逆变器产品线具有重要借鉴价值。研究采用的深度学习方法将器件仿真速度提升千倍以上,可应用于SG系列逆变器的MPPT算法优化和iSolarCloud平台的预测性维护功能。通过贝叶斯优化和敏感性分析快速标定器件参数的思路,可迁移至SiC/GaN功率器件的损耗分...

储能系统技术 ★ 5.0

水库式储热系统在数据中心冷却系统中的技术经济性能

Techno-economic performance of reservoir thermal energy storage for data center cooling system

Hyunjun Oh · Wencheng Jin · Peng Peng · Jeffrey A.Winick 等12人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.391

摘要 数据中心内的电子设备在运行过程中会产生热量,必须通过冷却系统将热量散去,以防止设备过热并维持其最佳性能。随着对数据密集型服务需求的不断增长,用于数据中心冷却系统的电力消耗也日益显著。尽管已有多种技术被开发并集成到数据中心冷却系统中,但目前仍缺乏高效的替代方案。本研究设计了一种水库式热能储存(RTES)系统,该系统可在冬季储存冷能,并在夏季释放以供数据中心冷却使用。随后,我们评估了将RTES与干式冷却器及余热回收技术结合,满足全年5 MW冷却负荷的技术经济性能。结果表明,在20年的使用寿命内...

解读: 该储热技术为数据中心冷却提供了创新思路,对阳光电源储能系统具有重要启示。可将ST系列PCS与热能存储结合,开发冷热电三联供方案:冬季利用光伏余电驱动热泵储冷,夏季释放降低数据中心能耗。技术优势体现在:1)levelized成本仅为传统方案1/3,与PowerTitan储能经济性目标契合;2)年减排1...

储能系统技术 储能系统 SiC器件 ★ 5.0

揭示钠化石墨负极主导的NFPP/HC软包电池热失控机制

Uncovering Sodiated HC dominated thermal runaway mechanism of NFPP/HC pouch battery

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...

光伏发电技术 ★ 5.0

基于先验知识的大规模超高清光伏板分割数据集增强框架

A large-scale ultra-high-resolution segmentation dataset augmentation framework for photovoltaic panels in photovoltaic power plants based on priori knowledge

Ruiqing Yang · Guojin He · Ranyu Yin · Guizhou Wang 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.390

摘要 当前大多数提升模型精度的研究主要集中在模型本身的优化上,往往忽视了数据集质量的关键作用,尤其是在遥感大数据背景下。许多关于光伏发电(PV)的大规模提取研究通常仅关注光伏电站边界的粗略勾画,这限制了更深入的下游分析潜力。本文提出了一种针对光伏电站内部光伏板进行细粒度提取的框架,而非仅仅捕捉电站的外部轮廓。通过聚焦于单个光伏板级别的分割,该方法为下游应用(如发电量估算和空间布局优化)提供了更为精确的评估基础。该框架融合了先验知识,以应对地表覆盖、成像条件以及背景干扰所带来的挑战。一种创新的标签...

解读: 该超高分辨率光伏板分割框架对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。通过面板级精细识别,可显著提升SG系列逆拟器的MPPT优化策略精度,实现组串级故障诊断与发电量评估。数据集质量提升(78%→92%)为预测性维护算法提供可靠训练基础,结合先验知识的标注效率提升75%可加速电站数字...

风电变流技术 ★ 5.0

基于分布式近端策略优化的输配电网电动汽车与可变能源调度双层求解策略

A bi-level solution strategy based on distributed proximal policy optimization for transmission and distribution network dispatch with EVs and variable energy

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...

氢能与燃料电池 SiC器件 DAB ★ 5.0

基于多物理量融合图自编码器网络的质子交换膜燃料电池非均匀反应预测

Prediction of non-uniform reactions in PEMFC based on the multi-physics quantity fusion graph auto-encoder network

Pulin Zhang · Diankai Qiu · Linfa Peng · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383

摘要 为了满足高功率输出的需求,大面积的质子交换膜燃料电池(PEMFCs)已成为研究的重点。然而,在实际应用中,燃料电池内部的非均匀反应难以避免,这会导致性能下降以及电堆寿命缩短。了解燃料电池内部物理量分布的变化规律,并准确预测其未来的内部状态,对于燃料电池的控制与维护至关重要。本文提出了一种多物理量融合图自编码器网络(MP-GAE),该模型是一种针对燃料电池性能及多物理场分布的瞬态预测模型,重点考虑了反应时间、空间位置以及多个物理场之间的耦合关系。基于图注意力机制和时序网络,构建了分段时序图注...

解读: 该PEMFC多物理场预测技术对阳光电源氢能业务具有重要借鉴价值。论文提出的MP-GAE时空预测模型可应用于我司燃料电池系统的智能运维:1)非均匀反应预测算法可集成至iSolarCloud平台,实现电堆性能衰减的预测性维护;2)多物理场耦合分析方法可优化燃料电池DC/DC变换器的动态响应控制策略;3)...

光伏发电技术 ★ 5.0

利用SHAP值理解传统与非传统建筑群中乡村形态与光伏发电潜力之间的关系

Understanding the relationship between rural morphology and photovoltaic (PV) potential in traditional and non-traditional building clusters using shapley additive exPlanations (SHAP) values

Jiang Liu · Changhai Peng · Junxue Zhang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380

摘要 农村地区拥有大量适合安装光伏板的屋顶和立面。然而,乡村形态对光伏发电潜力的影响尚不明确,制约了其有效利用。为应对这一挑战,本研究选取南京市300个传统与非传统农村建筑群作为研究对象,识别出17项形态学指标,涵盖地块形状、建筑密度、建筑形式及地形变化等方面。通过模拟各集群的年光伏发电量和均化度电成本(LCOE),并采用可解释的机器学习框架(XGBoost算法结合SHAP值),探讨了乡村建筑形态与光伏发电潜力之间的关系。结果表明,平均建筑高度(BH)和容积率(FAR)是影响发电量的关键因素,而...

解读: 该研究揭示农村建筑形态对光伏潜力的影响机制,对阳光电源SG系列逆变器在农村分布式光伏市场具有重要指导价值。研究发现建筑高度和容积率是关键因素,可优化我司MPPT算法在复杂遮挡场景下的追踪策略。针对三类技术潜力分区(低高低FAR、高低FAR、高高FAR),可差异化配置1500V系统方案,结合iSola...

储能系统技术 储能系统 SiC器件 地面光伏电站 ★ 5.0

用于交流最优潮流的高效计算数据合成:融合物理信息神经网络求解器与主动学习

Computationally efficient data synthesis for AC-OPF: Integrating Physics-Informed Neural Network solvers and active learning

Jiahao Zhang · Ruo Peng · Chenbei Lu · Chenye Wu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

摘要 本研究针对在发布保护隐私的交流最优潮流(AC Optimal Power Flow, AC-OPF)运行数据时面临的隐私性、实用性与效率性挑战展开研究。传统方法在差分隐私(Differential Privacy, DP)框架下向运行数据(即负荷需求数据和调度配置文件)中注入噪声,但此类操作常导致数据违反物理约束,产生不现实且不可行的结果,从而降低数据的实用性。尽管基于AC-OPF求解器的双层后处理优化能够强制实现物理可行性,但由于后处理目标与AC-OPF本身目标之间存在偏差,仍会导致结果...

解读: 该研究提出的物理信息神经网络(PINN)求解AC-OPF方法,对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)和光伏逆变器(SG系列)的智能调度具有重要价值。通过主动学习加速优化计算,可应用于iSolarCloud平台的实时能量管理系统,在保护用户隐私前提下实现多站点协同优化。该技术能显著...

光伏发电技术 ★ 5.0

基于贝叶斯优化算法与二次分解的误差校正深度Autoformer模型在光伏发电预测中的应用

An error-corrected deep Autoformer model via Bayesian optimization algorithm and secondary decomposition for photovoltaic power prediction

Jie Chen · Tian Peng · Shijie Qian · Yida Ge 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

准确的光伏发电功率预测对于电网的稳定运行和合理调度至关重要。然而,由于光伏发电具有不稳定性,其功率预测仍面临巨大挑战。为此,本文提出一种结合二次分解、贝叶斯优化与误差校正机制的Autoformer模型用于光伏发电功率预测。为降低数据复杂性并充分提取特征,采用了两种分解方法:首先利用经验模态分解(EMD)对光伏功率序列进行初级分解;然后引入样本熵(SE)衡量各分量的复杂度,并对复杂度最高的分量采用变分模态分解(VMD)进行二次分解。其次,构建基于贝叶斯优化算法优化的Autoformer模型,分别预...

解读: 该基于深度学习的光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过EMD-VMD二次分解和Autoformer模型可显著提升预测精度,可集成至SG系列逆变器的MPPT优化算法中,实现更精准的发电功率预测。结合ST系列储能PCS,该预测模型能优化储能系统充放电策略,提升...

光伏发电技术 ★ 5.0

钙钛矿材料与太阳能电池的数字化制造

Digital manufacturing of perovskite materials and solar cells

Zixuan Wangabc1 · Zijian Chenbcd1 · Boyuan Wangbc1 · Chuang Wu 等12人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 与已发展了半个世纪的晶硅电池相比,钙钛矿太阳能电池(PSCs)的光伏转换效率在短短15年内已超过26%,成为当前备受关注的研究热点。然而,传统研究方法在应对钙钛矿材料(PVKs)成分多样、合成复杂以及需精确调控性能等方面面临诸多挑战。本综述系统阐述了钙钛矿材料在数字化制造方面的最新研究进展,重点涵盖实验室自动化、数据驱动的理性设计、高通量实验以及机器学习(ML)算法等方向。首先,论述了实验室自动化在显著提升实验效率与可重复性方面的重要作用;其次,强调了数据驱动方法在指导钙钛矿材料及器件理性...

解读: 钙钛矿电池数字化制造技术对阳光电源光伏逆变器产品线具有前瞻价值。该技术通过机器学习和高通量实验加速新型光伏材料开发,其26%转换效率已接近晶硅电池。阳光电源SG系列逆变器可提前布局钙钛矿电池适配性研究,针对其独特的IV特性优化MPPT算法;iSolarCloud平台可集成数据驱动方法,实现钙钛矿组件...

储能系统技术 储能系统 ★ 4.0

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...