Wei Li · Zihan Gao · Shida Liu · Jing Wang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.388

摘要 能源存储因其在平衡能源供需、减少可再生能源不稳定性以及提高能源效率方面的潜力而受到越来越多的关注。相变材料（PCM）被用于增强储热罐的热性能。然而，传统的PCM应用面临传热效率低的问题。红细胞（RBC）形状的封装PCM可能克服这一缺陷。本文采用实验与数值模拟相结合的方法，对RBC形状封装PCM储热罐和球形封装PCM储热罐在蓄热与放热时间、有效放热量、温度分层、理查德森数（Richardson number）以及能量效率等方面进行了研究。结果表明，RBC形状封装PCM储热罐的平均完全熔化时间...

解读: 该红血球型相变材料封装技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。研究显示RBC型PCM相比球形封装熔化时间缩短44.73%,热传递效率显著提升,可应用于PowerTitan液冷储能系统的热管理优化。通过改进相变材料封装形态,能提升ST系列PCS温控性能,增强温度分层效果,提高能量利用率7.5%。该技术...

Yuan Gao · Zehuan Hu · Shun Yamat · Junichiro Otomo 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384

摘要 可再生能源的部署以及智能能源管理策略的实施对于建筑能源系统（BES）的脱碳至关重要。尽管数据驱动的深度强化学习（DRL）在优化BES方面已取得近期进展，但仍存在显著挑战，例如缺乏针对时间序列数据观测空间的研究以及模型可解释性的不足。本文首次将未来预测信息引入DRL算法中，以构建时间序列数据的观测空间，并采用门控循环单元（GRU）和Transformer网络与DRL算法相结合，用于建筑一体化光伏与电池（BIPVB）系统的运行控制。此外，通过将前沿的Shapley加性解释（SHAP）技术与所开...

解读: 该深度强化学习优化技术对阳光电源光储一体化系统具有重要应用价值。研究中的GRU/Transformer时序预测与DRL决策框架可直接应用于ST系列储能变流器的智能调度策略,结合电价预测信息实现成本降低10%以上。SHAP可解释性分析方法可增强iSolarCloud平台的AI决策透明度,为PowerT...