找到 3 条结果 · Applied Energy
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...
基于混合深度学习的屋顶光伏供给与农宅负荷不匹配分析：数据降维与可解释负荷模式挖掘
Mismatch analysis of rooftop photovoltaics supply and farmhouse load: Data dimensionality reduction and explicable load pattern mining via hybrid deep learning
Ding Gao · Yuan Zhi · Xing Rong · Xudong Yang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 建立以屋顶光伏（PV）为基础的新型电力系统有助于推动中国农村地区的能源转型。光伏供给与农村家庭用电需求之间不匹配的研究，对光伏微电网系统的广泛推广至关重要。目前，农村地区典型负荷模式（TLPs）缺乏准确的特征刻画方法，且现有的不匹配评估方法未充分考虑光伏弃电问题。因此，本研究提出一种基于混合深度学习的分析框架，用于量化全天时段内光伏发电与典型负荷模式之间的短期不匹配程度，并将其应用于真实农村地区数据集。本研究采用变分自编码器（VAE）模型对高分辨率负荷数据进行降维与特征提取，并与传统方法进...
解读: 该研究对阳光电源户用光伏微电网解决方案具有重要价值。VAE深度学习模型可集成至iSolarCloud平台,实现农村负荷模式精准识别与PV出力失配预测。研究揭示的三类典型负荷曲线可优化SG系列逆变器的MPPT策略,结合ST系列储能PCS动态调节充放电功率,降低弃光率。基尼系数量化方法为PowerTit...
水下超临界CO2循环发电系统原型的性能分析
Performance analysis of a underwater power transcritical CO2 cycle system prototype
Zhi Ling · Xuan Wang · Hua Tian · Gequn Shu 等10人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.391
摘要 深海水下设备的能量系统是支撑其运行的核心要素，高能量密度、高安全性和稳定性是衡量该系统性能的关键指标。针对目前水下设备缺乏高度适应性二次循环系统的现状，本文构建了一套100 kW级回热再热型超临界CO2循环水下动力系统原型，并首次在模拟深海冷源（<2 °C）与微型反应堆热源（>500 °C）条件下，完成了从待机到发电全过程的性能测试。结果表明，该系统的实际循环热效率达到22.7%，发电功率为97.6 kW，在冷源温度±1 °C波动范围内均可稳定运行，且当海水温度突变时，系统流量波动仅为0....
解读: 该超临界CO2循环技术对阳光电源海上储能及电力电子系统具有重要借鉴价值。其22.7%循环效率和1MW/m³功率密度为海上风电储能系统(PowerTitan海上版)提供热管理优化思路。密闭自回流冷却技术可应用于ST系列PCS和SG大功率逆变器的液冷散热设计,提升功率密度。±1°C温度波动下0.725%...