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从水合物成核与生长角度综述基于水合物的氢气储存的分子动力学模拟
Molecular dynamics simulation on hydrate-based hydrogen storage: A review from the perspective of hydrate nucleation and growth
Xiaoyang Liua · Zheyuan Liua · Na Weia · Ke Han Lib 等7人 · Applied Energy · 2025年10月 · Vol.396
氢气因其高能量密度、环境友好性以及广泛的制取途径，在未来能源结构中占据重要地位。然而，目前尚未找到最优的氢气储存与运输方法。基于水合物的氢气储存技术由于具有安全、无污染和易于释放等优点，已受到广泛关注。分子动力学（MD）模拟是探究其内在机理的重要手段。基于MD模拟技术，我们能够在分子水平上监测水合物成核与生长的过程。本文从微观角度系统综述了现有关于氢气水合物形成的各项研究。首先探讨了氢气水合物的微观结构、基本性质及相平衡特性；随后，总结了纯氢体系及氢气-添加剂二元体系中的研究进展。此外，阐述了影...
解读: 该氢水合物储能技术研究为阳光电源储能系统提供了前瞻性技术储备参考。氢储能作为长时储能方案,可与公司PowerTitan储能系统形成互补:电化学储能解决短周期调峰,氢储能应对季节性能量转移。分子动力学模拟揭示的成核生长机制、储氢密度优化等微观机理,可启发公司在储能系统热管理、相变材料应用及多能耦合控制...
基于跨域自适应生成对抗网络的多退化水平光伏阵列故障诊断
Fault diagnosis of photovoltaic arrays with different degradation levels based on cross-domain adaptive generative adversarial network
Peijie Lin · Feng Guo · Yaohai Lin · Shuying Cheng 等7人 · Applied Energy · 2025年5月 · Vol.386
摘要 近年来，由于光伏电站运行与维护的重要性，光伏（PV）阵列故障诊断（FD）取得了令人瞩目的进展。然而，由于运行工况复杂，光伏阵列不可避免地会发生渐进式退化，导致输出数据出现域偏移，这对故障诊断性能产生显著的负面影响。为解决上述问题，本研究提出了一种两阶段跨域自适应生成对抗网络深度学习方法，用于不同退化水平下的光伏阵列故障诊断。在第一阶段，利用源域（即无性能退化的光伏阵列）中的正常数据进行训练；随后，在对抗训练过程中将最大均值差异（MMD）损失引入故障生成器，以生成源域故障数据的高层特征表示。...
解读: 该跨域自适应GAN故障诊断技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。针对光伏阵列性能衰减导致的数据域偏移问题,该方法通过MMD损失函数实现跨域特征对齐,仅需健康状态数据即可生成故障样本进行诊断,准确率达98.34%。可集成至iSolarCloud平台的预测...