找到 7 条结果 · Applied Energy

排序:
储能系统技术 电池管理系统BMS ★ 5.0

基于增量容量曲线与S变换的电动汽车电池组健康状态估计

State-of-health estimation for EV battery packs via incremental capacity curves and S-transform

Siyi Tao · Jiangong Zhu · Yuan Lic · Siyang Chen 等10人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.397

准确估计电动汽车(EV)中电池的健康状态(SOH)对于缓解用户的续航焦虑具有重要作用。然而,云端电池管理系统(BMS)数据质量欠佳,加之电池正极材料的多样性,为开发适用于实际EV应用的通用SOH估计方法带来了显著挑战。本研究提出了一种基于充电过程的可推广特征提取框架。该方法从增量容量(IC)曲线中提取时域特征,并利用S变换提取频域特征,同时引入了电池间不一致性指标。为评估所提取特征的鲁棒性,本文采用实验室数据进行了验证。此外,通过针对不同容量和正极材料电池的实验,分析了温度对电池容量及所提取特征...

解读: 该研究提出的电池SOH估计方法对阳光电源储能系统(PowerTitan/ST系列PCS)及充电桩产品具有重要价值。通过增量容量曲线和S变换的多域特征提取,结合GRU-LightGBM融合模型,可显著提升BMS电池健康状态评估精度(MAPE<1.99%)。该技术框架可集成至iSolarCloud平台,...

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...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

基于随机森林可解释人工智能揭示储能与可再生能源在脱碳进程中的协同作用

Understanding the synergy of energy storage and renewables in decarbonization via random forest-based explainable AI

Zili Chen · Zhaoyuan Wu · Lanyi Wei · Linyan Yang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.390

摘要 可再生能源(RE)与储能系统(ESS)的协调发展对于低碳转型至关重要。除了最优规划方案外,理解规划结果背后的深层原因对于提升决策透明度与可靠性同样关键。本研究探讨了在不同脱碳阶段中可再生能源与中长期储能(MTES)之间协同关系的演变过程,提出了一种可解释的分析框架,用于归因并分析影响规划结果的关键因素。通过采用随机森林(Random Forest, RF)方法,该框架识别出在不同边界条件下(如碳排放限额、资源禀赋和经济约束)驱动可再生能源—储能协同效应的核心因素,从而深入揭示时间与空间因素...

解读: 该研究对阳光电源储能规划具有重要指导意义。研究揭示长时储能(LDES>100h)在新能源富集区域的季节性平衡价值,与PowerTitan液流储能系统的应用场景高度契合;短时储能在火电主导区域应对日内波动的需求,可通过ST系列PCS的快速响应能力实现。随机森林可解释性框架可集成至iSolarCloud...

光伏发电技术 强化学习 ★ 5.0

解锁建筑一体化光伏与电池

BIPVB)系统深度强化学习中的预测洞察力与可解释性

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...

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...

储能系统技术 ★ 5.0

面向发电侧集群式可再生能源-储能电站的小时级容量共享市场

An hourly-resolution capacity sharing market for generation-side clustered renewable-storage plants

Chuan Wang · Wei Wei · Laijun Chen · Yuan Gong 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380

摘要 随着可再生能源在发电侧渗透率的不断提高,其出力波动性对电网的功率平衡构成了严峻挑战。在风电场、光伏电站以及汇集站部署储能系统,可使可再生能源电站根据电价信号出售电能,从而提高其市场收益。本文考虑了一种典型的发电侧场景:由不同主体运营的风电场和光伏电站通过一个共同的汇集站向市场售电,目标是实现各自利润的最大化。每个可再生能源电站均配备本地电池,用于储存电能并等待更高电价时机出售;同时,它们还可以从位于汇集站的共享储能单元中租赁部分容量,以进一步提升盈利能力。本文为汇集站处的共享储能设计了一个...

解读: 该容量共享市场机制对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan集成方案具有重要应用价值。论文提出的日前容量租赁市场与实时调度策略,可与iSolarCloud平台深度融合,实现源侧新能源场站间储能容量动态共享。通过Stackelberg博弈优化容量分配,结合动态时间规整的核回归调度算法,可提升储...

储能系统技术 ★ 5.0

面向主观不确定性的能源存储共享动态租赁框架

Subjective-uncertainty-oriented dynamic renting framework for energy storage sharing

Yan Hea · Jiang-Wen Xiao · Yan-Wu Wang · Zhi-Wei Liu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

近年来,共享式储能因能够缓解分布式可再生能源间歇性所导致的供需不平衡问题而受到广泛关注。考虑到产消者在面对不确定性时的主观感知,本文提出了一种新的动态竞争性按需租赁框架,用于储能容量(ESC)共享,旨在提高储能利用率、增加储能运营商(ESO)的收益并降低产消者的成本。在该框架中,引入了一种基于需求的动态容量定价机制,将ESO与产消者之间的关系建模为斯塔克尔伯格博弈(Stackelberg game),并在产消者之间建立广义纳什均衡(GNE)问题。ESO决定动态容量定价机制,而产消者则根据自身需求...

解读: 该动态储能共享框架对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列PCS具有重要应用价值。通过引入前景理论建模用户主观不确定性感知,可优化iSolarCloud平台的储能容量动态定价策略,提升储能利用率24.07%和收益13.73%。该框架的Stackelberg博弈机制可集成到阳光电源储能EMS系...