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考虑地形坡度和风机位置影响的二维山丘上风力机尾流特性的风洞研究
Wind tunnel study of wind turbine wake characteristics over two-dimensional hill considering the effects of terrain slope and turbine position
Yao Chen · Bowen Yan · Meng Yu · Guoqing Huang 等8人 · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.380
摘要 风电场中风机之间的尾流干扰会导致风电场整体发电功率显著下降。本研究通过系统的风洞试验，对在不同坡度的二维山丘上处于不同位置的风力机尾流特性进行了研究，其中风力机轮毂高度与山丘高度相同，均为250 mm，转子直径为400 mm。首先，提出了一种新的归一化方法，用于公平评估风力机在山丘不同位置处的尾流速度亏损。研究发现，位于山顶的风力机尾流受地形影响显著大于位于山前或山后的风力机。随后，系统分析了地形对风力机尾流的影响，包括速度亏损和附加湍流强度。山丘坡度主要影响风力机背风侧的尾流特性：当风力...
解读: 该风电尾流研究对阳光电源复杂地形风电场储能系统配置具有重要参考价值。研究揭示的山地地形对尾流特性的影响规律,可指导ST系列储能变流器在山地风电场的微观选址与容量优化配置。针对陡坡山顶尾流恢复快、缓坡尾流扩散宽的特性,可优化PowerTitan储能系统的功率平抑策略,通过iSolarCloud平台实时...
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,...
风功率预测不确定性下多电解槽系统鲁棒调度用于可再生能源制氢
Robust dispatch of multi-electrolyzer systems for renewable energy hydrogen production under wind forecast uncertainty
Yichi Zhang · Xiongzheng Wang · Gongzhe Nie · Chengyao He 等7人 · Applied Energy · 2026年4月 · Vol.409
本文针对风电出力预测不确定性，提出多电解槽系统的鲁棒优化调度方法，提升绿氢生产经济性与可靠性，耦合风电、电解制氢与储能协同运行。
解读: 该研究与阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统在风光氢耦合场景深度契合：ST-PCS可作为电解槽前端AC/DC变换与功率调节核心，PowerTitan提供短时功率支撑与波动平抑；建议将MPC算法嵌入iSolarCloud平台，实现风电-电解槽-储能联合调度，并拓展至‘光伏+制氢’场景，...