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储能系统技术 SiC器件 多物理场耦合 深度学习 ★ 5.0

基于神经网络前馈算法的SOEC系统热电双控策略

A thermo-electrical dual control strategy for SOEC system based on a neural network feedforward algorithm

Biaowu Lua · Shaozhuo Niub · Yuxuan Feic · Ang Lia 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 固体氧化物电解池(SOEC)通过共电解技术为将可再生能源转化为合成气提供了有前景的途径,实现了高效的能量存储。然而,可再生能源固有的波动性,以及SOEC系统内部多物理场和组件之间的复杂耦合作用,给实现快速动态调节带来了重大挑战。本文建立了包含蒸发器、电加热器、换热器和SOEC电堆在内的SOEC系统综合模型。通过详细的多时间尺度特性分析发现,燃料流量在控制电堆温度和电压方面具有优势。随后,对比了基本燃料流量控制(FFC)、空气流量控制(AFC)和恒定转化率控制(CCRC)对关键性能的影响。结...

解读: 该SOEC双控策略对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。论文提出的神经网络前馈控制算法可应用于ST系列PCS的多物理场协同控制,特别是在光伏波动场景下实现电压稳定与温度管理的双重优化。其多时间尺度特性分析方法可用于PowerTitan储能系统的动态响应优化,将电压波动降低75%的控制思路可迁移至SiC...