找到 3 条结果 · Applied Energy
无翅片仿肠结构装置实现高功率密度与高能量密度的相变储热
Finless intestine-mimic devices for high power density and high energy density latent heat storage
Yang Tian · Xianglei Liu · Qiao Xu · Qinyang Luo 等9人 · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.382
摘要 相变储热（LHS）技术为解决间歇性热能供应与连续需求之间的不匹配问题提供了一种可行方案，但其充热/放热过程缓慢，导致功率密度较低。尽管已有多种翅片结构被提出以应对这一挑战，但通常以牺牲能量密度和增加系统复杂性为代价。受肠道内部结构与功能的启发，本文提出一种新型无翅片双梯度LHS装置，并集成氧化镁纳米颗粒（MgO NPs），以同时实现高能量密度和高功率密度。通过协同降低界面热阻并增加纳米颗粒周围原子密度，在LiNO3-KCl共晶盐中添加4 wt%的MgO纳米颗粒，使其导热系数和储能密度分别提...
解读: 该仿肠道无翅片相变储热技术对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。其通过纳米颗粒增强导热性和结构优化提升功率密度114.2%的思路,可应用于PowerTitan液冷储能系统的热管理优化,特别是电池簇温控设计。双梯度结构与涡流增强机制启发ST系列PCS散热方案改进,有助于提升功率器件热传导效率,降低系统热...
基于对抗性模仿强化学习的混合储能电动汽车能量管理
Imitation reinforcement learning energy management for electric vehicles with hybrid energy storage system
Weirong Liu · Pengfei Yao · Yue Wu · Lijun Duan 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
深度强化学习已成为电动汽车能量管理的一种有前景的方法。然而，深度强化学习依赖大量试错训练才能获得近似最优性能。为此，本文提出一种面向混合储能系统的电动汽车对抗性模仿强化学习能量管理策略，以最小化电池容量损耗成本。首先，利用动态规划在多种标准驾驶条件下生成专家知识，用于引导强化学习的探索过程，该专家知识表示为最优功率分配映射。其次，在早期模仿阶段，通过对抗网络使强化学习智能体的动作快速逼近最优功率分配映射。再次，根据对抗网络中判别器的输出设计动态模仿权重，促使智能体在在线驾驶条件下逐步过渡到自主探...
解读: 该对抗模仿强化学习策略对阳光电源混合储能系统具有重要应用价值。可应用于ST系列PCS的电池-超级电容混合储能优化,通过专家知识引导的强化学习加速训练42.6%,降低电池容量损耗成本5.1%-12.4%。技术可集成至iSolarCloud平台实现在线工况自适应功率分配,延长PowerTitan储能系统...
集成外部热
热能与冷能）源的焦耳-布雷顿循环卡诺电池多能系统热力学研究
Jiaxing Huang · Yao Zhao · Jian Song · Kai Wang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 电-热转换工作模式意味着卡诺电池可通过根据能量需求调度和转换不同形式的能量载体，具备转变为多能管理系统的能力。本文建立了基于焦耳-布雷顿循环的卡诺电池多能系统的热力学模型，并在此基础上提出了两种利用外部多品位热能与冷能的转换与利用方法，以应对能量需求的变化。文中讨论了热源与冷源温度、吸热量与吸冷量、工质质量流量以及放电持续时间等关键参数对系统电效率、㶲效率及性能系数的影响。结果表明，当系统仅集成热源时，卡诺电池多能系统的电效率可提升至68.8%–78.0%；而当系统同时集成热源与冷源时，电...
解读: 该焦耳-布雷顿循环卡诺电池多能源系统研究对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan储能系统具有重要启示。通过整合外部冷热源,系统电效率可提升至68.8%-115.2%,为储能系统拓展冷热电三联供功能提供理论依据。建议结合iSolarCloud平台开发多能源协同调度算法,在工业园区、数据中心等...