找到 3 条结果 · Applied Energy
基于物理约束长短时记忆网络的能源转型背景下梯级水电站长期运行管理
Managing long-term operation of cascade hydropower plants under energy transition with physics-constrained long-short term memory networks
Zhipeng Zhao · Zhihao Deng · Xiaoyu Jin · Zebin Ji 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393
摘要 在能源转型进程中，风电和太阳能发电的大规模增长将加剧维持电网连续负荷-发电平衡以确保电网稳定性的复杂性。水电可作为整合风能与太阳能的低碳灵活性电源，但季节性径流波动以及多重耦合不确定性将深刻影响传统水电运行方式。本文提出一种新的模拟–优化–学习耦合方法，用以应对不确定性及非线性动态水电运行特性，从而提取能源转型背景下梯级水电站的长期运行规则。该方法包含三个关键步骤：模拟阶段，采用Kirsch–Nowak径流生成模型与ARIMA模型刻画水文与气象不确定性；优化阶段，构建目标驱动的最优模型，考...
解读: 该研究对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)与光伏逆变器(SG系列)协同优化具有重要价值。文中提出的物理约束LSTM网络可应用于iSolarCloud平台,实现水-风-光混合系统的智能调度。研究揭示的水电时空调节特性为储能系统功率平滑策略提供借鉴,PCLSTM算法可优化GFM/V...
一种用于锂离子电池退化轨迹预测的合成数据生成方法及进化型Transformer模型
A synthetic data generation method and evolutionary transformer model for degradation trajectory prediction in lithium-ion batteries
Haiyan Jin · Rui Ru · Lei Cai · Jinhao Meng 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 在锂离子电池使用的早期阶段识别其长期退化行为，对于电池管理系统（BMS）在实际应用中有效维护电池至关重要。然而，由于电池在生产和运行条件方面存在差异，该过程面临较大挑战。近年来，已有研究经验证明，数据驱动方法在处理退化预测问题上具有良好的应用前景。然而，合适数据的缺乏仍是影响预测最终性能的主要障碍。此外，预测结果还受到预测器设置的影响，包括神经网络结构及其超参数的设定。实现该过程自动化的挑战至今仍未得到解决。在本研究中，我们提出了一种新颖的退化轨迹预测框架。首先，通过条件生成对抗网络（CG...
解读: 该锂电池退化预测技术对阳光电源储能系统具有重要价值。通过CGAN合成数据和Transformer模型可显著提升ST系列PCS及PowerTitan储能系统中BMS的预测精度,解决早期退化识别难题。自动化超参数优化框架可集成至iSolarCloud平台,实现储能电站电池全生命周期健康管理和预测性维护,...
量化粉尘特性对辐射冷却光伏系统性能的影响
Quantifying the effects of dust characteristics on the performance of radiative cooling PV systems
Maoquan Huang · Rui Yang · Guihua Tang · Jin Huan Pu 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 辐射冷却技术可缓解太阳能电池的自热问题，从而提高发电功率输出。然而，粉尘积聚对辐射冷却光伏系统构成了重大挑战。本研究通过理论方法探讨了在不同特性的粉尘积聚条件下，辐射冷却光伏系统的辐射特性与发电效率，采用蒙特卡洛光线追踪方法模拟光在具有不同特征粉尘层中的传输过程。研究分析了粉尘颗粒尺寸、覆盖面积以及太阳入射角对系统性能的影响。结果表明，粉尘积聚会降低辐射冷却盖板的太阳光透过率和红外发射率，从而导致系统效率下降。高吸收性粉尘对辐射冷却盖板的影响比非吸收性粉尘更为显著。每增加1 g/m²的粉尘...
解读: 该辐射冷却光伏系统研究对阳光电源SG系列逆变器及iSolarCloud平台具有重要价值。研究量化了灰尘对光伏系统透射率和发电效率的影响规律,可优化我司智能运维策略:针对吸收性/非吸收性灰尘建立清洁周期模型(22-44天),结合iSolarCloud的预测性维护功能,实现基于环境监测的动态清洁调度。研...