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交互式多尺度建模以连接原子特性与锂-二氧化碳电池设计中的电化学性能
Interactive multiscale modeling to bridge atomic properties and electrochemical performance in Li-CO2 battery design
Mohammed Lemaalem · Selva Chandrasekaran Selvaraj · Ilias Papailias · Naveen K.Dandu 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 锂-二氧化碳（Li-CO2）电池因其高的理论能量密度和固定CO2的能力而成为有前景的储能系统，其依赖于放电/充电循环过程中可逆生成Li2CO3/C。本文提出了一种多尺度建模框架，整合了密度泛函理论（DFT）、从头算分子动力学（AIMD）、经典分子动力学（MD）以及有限元分析（FEA），用于研究原子尺度和电池层级的性质。所研究的Li-CO2电池由锂金属负极、离子液体电解质以及负载Sb0.67Bi1.33Te3催化剂的碳布正极组成。采用Kubo-Greenwood公式，通过DFT和AIMD计算...
解读: 该多尺度建模方法对阳光电源储能系统开发具有重要借鉴价值。研究揭示Li-CO2电池容量随放电倍率呈指数衰减(0.1mA/cm²时81570mAh/g降至1mA/cm²时6200mAh/g),核心瓶颈在于Li2CO3沉积堵塞孔隙限制CO2传输。该建模框架结合DFT、分子动力学与有限元分析,可应用于ST系...
基于多域协作与协变量交互的严重数据缺失下鲁棒光伏预测
Robust photovoltaic forecasting under severe data missingness via multi-domain collaboration and covariate interaction
Ke Yana · Jian Liua · Jiazhen Zhang · Fan Yangb 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 高质量的光伏发电（PV）功率预测对于高效的能源管理和可靠的电网集成至关重要，然而实际应用中的数据常常面临目标变量和辅助变量的大范围缺失问题。为应对这一挑战，本文提出MDCTL-MCI，一种具备缺失感知能力的预测框架，该框架联合利用信号分解、多尺度协变量交互以及多域协同迁移学习。首先，采用多元奇异谱分析（MSSA）对不完整时间序列进行去噪与重构，在无需显式填补的情况下增强潜在的时间结构特征。接着，引入轻量级的多尺度协变量交互（MCI）模块，建模重构后的光伏功率、全球水平辐照度、直接法向辐照度...
解读: 该多域协同光伏预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。针对实际电站数据缺失问题,MSSA信号重构与多尺度协变量交互建模可直接集成至SG系列逆变器的MPPT优化算法,提升发电功率预测精度10.5%-15.3%。多站点迁移学习策略可赋能PowerTitan储能系统的充放电调...
地下热能储存的研究进展：研究内容、热点与发展趋势
Progress in underground thermal energy storage: research contents, hotspots, and development trends
Renfeng Wei · Yong Liab · Yanfeng Liu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 迄今为止，关于地下热能储存（UTES）的综述研究往往较为零散，缺乏对研究热点时空演变特征的系统分析。本研究旨在对全球UTES领域的发展脉络和研究趋势提供一种客观且全面的分析。研究以过去30年发表的7705篇文献作为数据来源，运用知识图谱技术进行文献计量与内容分析，聚焦三个核心问题：研究前沿与技术成熟度、关键瓶颈以及未来发展趋势与成本特征。目的在于克服传统定性综述的局限性，构建一个数据驱动、多维度的分析框架。结果表明，UTES领域经历了萌芽期、稳定增长期和快速扩张期三个发展阶段，预计在206...
解读: 地下储热技术(UTES)与阳光电源储能系统形成互补协同。ATES/BTES的热-流-固耦合优化可借鉴应用于PowerTitan液冷系统的热管理算法;相变材料(PCM)集成思路可启发ST系列PCS的温控优化设计;能量桩(EP)作为地下结构与能源系统纽带,其高研究强度特性提示可探索光储充一体化场站的地基...
基于不确定性量化的鲁棒锂离子电池容量估计方法：应对时间序列数据掩蔽挑战的渐进学习框架
Robust capacity estimation with uncertainty quantification for li-ion batteries under temporal data masking challenges: A progressive learning approach
Tengwei Pang · Guodong Fan · Boru Zhou · Yansong Wang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
准确估计锂离子电池容量对于可靠性管理至关重要，但由于时间序列数据掩蔽问题的存在，该任务面临严峻挑战。时间序列掩蔽是实际云应用中普遍存在的现象，会导致时序数据缺失和数据质量退化。为解决这一问题，本文提出一种渐进式学习框架，该框架构建了一条数据质量感知的学习路径，通过逐步生成并引入人工掩蔽的低质量样本，仅利用高质量实验室数据即可实现模型的鲁棒训练。该框架融合了动态采样与自适应重采样策略，以增强模型对数据偏斜的鲁棒性。此外，通过在同源充电段上进行隐式集成学习，高效实现了具有强物理可解释性的不确定性量化...
解读: 该渐进式学习框架对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统的电池管理具有重要价值。针对iSolarCloud云平台实际应用中的数据缺失和时序遮蔽问题,该方法仅需高质量实验室数据即可实现鲁棒容量估计,在50%数据遮蔽下RMSE仅增0.03%。其隐式集成的不确定性量化技术可避免贝叶斯方法的计...
多相关性联合驱动的高维水-风-光场景生成方法
High-dimensional scenario generation method joint-driven by multiple correlations for hydro-wind-photovoltaic
Zixuan Liua · Li Moa · Mi Zhanga · Jiangrui Kangd 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 随着清洁能源在电网中占比不断提高，准确刻画其不确定性已成为规划与优化水-风-光（HWP）多能互补系统的关键挑战。为应对HWP能源在高维变量及时空随机依赖关系方面的复杂建模需求，本文提出一种由多种相关性联合驱动的新型高维场景生成方法。首先，基于高斯混合模型（GMM）构建时间自相关模型，并结合Copula函数建立空间互相关模型，通过累积分布函数实现多种相关性的协同建模。其次，通过评估经验数据分布与理论模型分布之间的均方根误差，并辅以Kolmogorov-Smirnov拟合优度检验，验证所构建模...
解读: 该高维场景生成方法对阳光电源水风光储多能互补系统具有重要价值。通过GMM-Copula联合建模精准刻画时空相关性,可显著提升ST系列储能变流器和PowerTitan系统的调度优化精度。该方法生成的日尺度场景集能为iSolarCloud平台提供更准确的不确定性预测数据支撑,优化GFM/GFL控制策略在...
熔盐耦合蒸汽蓄热器用于燃气-蒸汽联合循环热电联产机组的新型热电解耦系统的经济技术分析
Techno-economic analysis of a novel heat-power decoupling system of molten salt coupled steam accumulator used in gas-steam combined cycle CHP unit
Yuanhui Wanga · Hanfei Zhanga · Shuaiyu Jia · Guido Francesco Frate 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 随着可再生能源发电系统的快速发展，热电解耦技术近年来受到越来越多的关注，因其能够解决热电联产机组电能与热能输出之间的时间和空间不匹配问题。传统方法采用蒸汽-熔盐储热技术，但该技术仅能储存蒸汽的显热，而忽略了潜热的利用。为实现蒸汽热能的充分利用，本文提出了一种将熔盐储热与蒸汽蓄热器相结合的集成系统。在该设计中，熔盐用于储存来自过热蒸汽的高品质显热，而蒸汽蓄热器则用于储存蒸汽冷凝过程中释放的剩余显热和潜热。本文对熔盐耦合蒸汽蓄热器系统的热力学性能和经济性进行了多准则分析，以评估其技术经济可行性...
解读: 该热电解耦储能技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要参考价值。熔盐-蒸汽蓄能器耦合方案实现63.7%储热比例和84.7%火用效率,可启发我们在工商业储能系统中集成多级储能介质,提升能量利用效率。其热电解耦思路可应用于光储充一体化场景,通过iSolarCloud平台实现电热...
时空特征增强的多类型可再生能源与负荷不确定性功率跟踪预测框架
Spatio-temporal feature amplified forecasting framework for uncertain power tracking of multitype renewable energy and loads
Yanli Liu · Ziwen Jia · Liqi Liu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 多类型可再生能源与负荷（如光伏、风电和电动汽车）的集成显著增加了电力供需两侧的不确定性，因此需要精确的预测技术以维持电网的安全稳定运行。然而，复杂的时空特征给现有预测方法带来了挑战，使其难以准确、及时地跟踪不确定性功率的瞬时变化。为此，本文提出了一种时空特征增强（STFA）预测框架，该框架可无缝嵌入当前先进的深度学习算法中。首先，构建了一个时空特征融合模块，逐步结合相空间重构、位置编码和掩码机制，通过一系列重组步骤增强时空特征，提升模型对不确定性波动的理解能力，从而支持训练过程。其次，在深...
解读: 该时空特征增强预测框架对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。针对光伏SG系列逆变器,可通过精准预测辐照波动优化MPPT算法响应速度;对ST系列储能变流器和PowerTitan系统,能提升功率调度精度,降低电池循环损耗;在充电桩业务中可预测EV负荷峰谷,优化充电策略。该框架的自适应动态加权损失函数特别...
识别建筑光伏系统成本效益分析中影响因素的框架
A framework for identifying influential factors in cost-benefit analysis of building-applied photovoltaics systems
Sara A.Sharbaf · Nicola Lolli · Inger Andresen · Patricia Schneider-Marin · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 光伏（PV）系统在全球范围内被广泛用于实现建筑能源系统的脱碳。然而，经济和社会方面的挑战阻碍了其更广泛的部署，引发了对该技术可行性的担忧。本研究通过成本效益分析（CBA）、敏感性分析和不确定性分析，探讨影响建筑中光伏系统经济盈利能力的关键因素。为了突出利益相关者的视角，并评估成本与效益分配对成本效益分析结果的影响，本文考察了两种商业模式。研究结果表明，业主独享的商业模式通过使成本与收益相匹配，提高了财务可行性；而业主与租户共享的模式则可能不成比例地加重租户负担。研究以挪威一座典型的办公建筑...
解读: 该研究对阳光电源建筑光伏系统经济性优化具有重要指导意义。研究强调的系统成本、维护成本、组件寿命和可用面积等关键参数,与SG系列逆变器的高效率、低维护设计及iSolarCloud智能运维平台的预测性维护功能高度契合。针对业主-租户成本收益分配问题,可结合PowerTitan储能系统和智慧能源管理方案,...
MFFDM-WLS：一种基于多粒度特征的时序分层风速时间序列一致性预测方法
MFFDM-WLS: A multi-granularity feature-based coherent forecasting method for temporal hierarchical wind speed time series
Yun Wang · Xiaocong Duana · Fan Zhang · Guang Wua 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 风能因其清洁和可持续的特性，已成为全球能源系统的重要组成部分。然而，风速的间歇性和波动性给风电出力带来了显著的不确定性，对电网并网造成了挑战。此外，与单一粒度预测相比，多粒度风速预测能够提供更丰富的信息，更有利于风电场的运行与规划。因此，为进一步提高风速预测的准确性与可靠性，并获得满足分层一致性的多粒度预测结果，本文提出了一种针对时序分层风速时间序列的基于多粒度特征的一致性预测方法MFFDM-WLS。首先，提出一种基于多粒度特征融合的深度模型（MFFDM），用于生成基础预测值。MFFDM采...
解读: 该多粒度风速预测技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。通过时间层级一致性预测,可优化iSolarCloud平台的预测性维护算法,提升风储协同控制精度。多粒度特征融合方法可应用于GFM/GFL控制策略的自适应切换决策,增强电网友好型并网能力。概率预测结果可为E...
数据驱动方法在太阳能预测中的研究综述
A review on data-driven methods for solar energy forecasting
Nifat Sultan · Narumasa Tsutsumid · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 太阳能光伏发电已成为增长最快的电力生产技术之一，对无碳能源的生产做出了重要贡献。为了充分挖掘其潜力并确保电网的高效集成，精确的太阳能预测技术至关重要。本文通过一项针对2013年至2022年间发表的1323篇研究论文的深入文献计量分析，系统地评述了全球在太阳能预测研究领域的学术贡献。在此基础上，对其中75篇具有重要影响力的文献进行详细考察，揭示了预测方法的发展脉络与当前研究现状。我们评估了统计模型、机器学习、深度学习以及混合模型的应用情况，并分析了它们在不同时间尺度和地理环境下的预测性能。分...
解读: 该综述揭示的深度学习混合预测模型对阳光电源iSolarCloud平台具有重要价值。通过集成机器学习算法可使ST储能系统的充放电策略优化提升20%以上精度,增强电网友好性。深度学习方法可应用于SG逆变器的MPPT算法优化,结合气象参数实现更精准的发电功率预测。混合模型架构为GFM/VSG控制策略提供前...
提升高速公路太阳能发电利用效率：优化电动汽车充换电方案与移动储能系统调度
Enhancing solar energy generation utilization along highways: optimizing electric vehicle charging-swapping schemes and scheduling mobile energy storage systems
Dawei Wanga · Jingwei Guob · Yongxiang Zhang · Tao Fengc 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.399
摘要 利用太阳能资源为电动汽车（EV）补充电能，在低碳高速公路建设中正受到越来越多关注。目前，电动汽车补电的主要方式包括充电和电池更换。然而，上述两种方式之间的差异以及太阳能资源在时空分布上的不均衡性，给太阳能高效利用带来了挑战。此外，采用移动式储能系统（MESSs）为电动汽车提供能量补给已成为一个重要的研究方向。因此，本文提出一种两层次优化方法，协同优化电动汽车的充电与换电方案，并调度移动储能系统，以实现高速公路沿线太阳能发电的高效分配。所提出的模型引入时空网络概念，刻画充电型电动汽车、换电型...
解读: 该研究对阳光电源高速公路光储充一体化解决方案具有重要价值。ST系列储能变流器和PowerTitan系统可作为固定式储能支撑光伏波动,移动储能调度思路可启发我们开发车载储能系统与充电站协同控制策略。SG系列光伏逆变器的MPPT优化技术能最大化高速公路沿线光伏发电效率,结合iSolarCloud平台可实...
一种基于实时频繁项集图像编码的锂离子电池健康状态数据高效估计方法
A data-efficient method for lithium-ion battery state-of-health estimation based on real-time frequent itemset image encoding
Zhen Wangac · Li Zhaob · Yiding Liacd · Wenwei Wangac · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.398
摘要 下一代智能电池管理系统（BMS）需要对电池健康状态（SOH）进行精确的实时估计。然而，现有研究常常低估了由大量质量不一的在线数据所带来的挑战，以及由此引发的数据存储、传输和计算压力。本文提出了一种基于有损计数的门控双注意力Transformer（LC-GDAT）框架，在保持SOH估计高精度的同时，显著降低了历史数据的存储需求。为克服因数据压缩导致的信息丢失所引起的误差，本文引入了两个关键模块。第一个是并行时空有损计数特征提取模块（PTS-LC），该模块利用频繁项提取技术识别电池运行过程中重...
解读: 该锂电池SOH实时估算技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。LC-GDAT框架通过有损计数算法大幅降低历史数据存储需求(实验室误差0.46%,实况误差2.23%),可直接应用于PowerTitan储能系统和ST系列PCS的BMS优化。双注意力Transformer机制能精准捕捉电池衰减特征,与iS...
基于物理信息神经网络的锂离子电池健康状态、剩余使用寿命与短期退化路径联合估计
Physics-informed neural network for co-estimation of state of health, remaining useful life, and short-term degradation path in Lithium-ion batteries
Li Yanga · Mingjian Heab · Yatao Ren · Baohai Gao 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.398
摘要 锂离子电池由于各种内部和外部因素会随时间逐渐退化，这种退化带来了显著的安全性和可靠性风险，凸显了电池健康管理作为关键研究领域的重要性。然而，当前仍面临一个重大挑战，即开发一种通用的健康管理方法，以适应不同的电池材料、工作环境以及多样化的任务需求。为应对这一问题，本文提出了一种新颖的多任务健康管理方法，该方法将多任务处理框架与物理信息神经网络相结合。通过共享参数与任务特定参数的协同设计，并结合基于物理规律的特征提取机制，该方法高效地整合了健康状态估计、剩余使用寿命预测以及短期退化路径预测三项...
解读: 该物理信息神经网络多任务学习框架对阳光电源储能系统具有重要应用价值。可直接集成至ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS中,实现SOH估算(误差0.75%)、RUL预测(误差104循环)和短期退化路径预测的协同管理。其基于恒压充电阶段电压电流数据的特征提取方法,与阳光电源iSolarCl...
基于特征提取的超高渗透率分布式电源配电网中SOP与多级电-氢混合储能两阶段时空解耦配置
Two-stage spatiotemporal decoupling configuration of SOP and multi-level electric-hydrogen hybrid energy storage based on feature extraction for distribution networks with ultra-high DG penetration
Shengyuan Wanga · Fengzhang Luoa · Jiacheng Foa · Yunqiang Lvb 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.398
摘要 在“双碳”目标驱动下，中国部分县级配电网（DN）已呈现出超高渗透率的分布式电源（DG）接入，导致功率与能量不平衡、电压越限等运行问题。这些问题对跨馈线灵活性资源的协调利用与优化配置提出了更高要求。此外，这些资源强烈的时空耦合特性显著增加了系统建模与求解的复杂性。为应对上述挑战，本文提出一种基于特征提取的多级电-氢混合储能与多端口软常开点（MEH-SOP）系统的两阶段时空解耦配置方法。首先，构建MEH-SOP系统，以实现从日内至周际时间尺度的能量协调以及馈线间的资源共享；其次，建立MEH-S...
解读: 该多级电氢混合储能与柔性互联技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。论文提出的时空解耦配置方法可优化我司多端口SOP产品在高比例分布式光伏场景下的协调控制策略,特别是结合iSolarCloud平台的STL特征提取算法,能显著提升多时间尺度能量管理效率。电氢混合储能...
抗攻击的电力信息物理系统状态估计：一种用于FDIA检测的动态时空冗余重构框架
Attack-resilient state estimation for cyber-physical power systems: A dynamic spatial-temporal redundancy reconfiguration framework for FDIA detection
Shutan Wua · Qi Wanga · Jianxiong Hub · Yujian Yea 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.397
摘要 现代电力系统作为信息物理系统，日益依赖混合测量数据以提高状态估计（SE）的准确性和分辨率。然而，SE功能的增强伴随着对测量设备和外部检测机制的依赖性增加，从而扩大了攻击面，使状态估计面临复杂的网络威胁。本文揭示了现有基于混合测量的SE框架中的安全漏洞，特别是在协调性虚假数据注入攻击（FDIAs）下，攻击者同时操纵基准测量和验证测量以逃避检测的问题。为应对这一挑战，本文提出了一种基于动态时空冗余重构的抗攻击SE方法。该方法通过主动在测量过程中引入测量不确定性，增强了对外部攻击的鲁棒性。本文引...
解读: 该网络攻击防御技术对阳光电源储能系统和智能运维平台具有重要价值。ST系列PCS和PowerTitan储能系统依赖混合测量数据进行状态估计,易受虚假数据注入攻击。论文提出的动态时空冗余重构方法可集成到iSolarCloud平台,通过主动注入测量不确定性和实时自适应检测阈值,增强储能电站抗攻击能力。该框...
一种新颖的数据驱动多步风功率点-区间预测框架，集成基于滑动窗口的双层自适应分解与多目标优化以平衡预测精度与稳定性
A novel data-driven multi-step wind power point-interval prediction framework integrating sliding window-based two-layer adaptive decomposition and multi-objective optimization for balancing prediction accuracy and stability
Xiwen Cui · Xiaoyu Yuab · Haowei Niu · Dongxiao Niu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.397
摘要 风能对大规模并网和实现碳中和至关重要，因此需要准确且稳定的预测方法来应对风电数据固有的随机性和复杂耦合特性。本研究提出了一种创新的数据驱动型点-区间预测框架，旨在克服现有模型仅关注预测精度而忽略预测所需稳定性的局限性，从而减少由此带来的不确定性。该框架首先引入异常值处理机制，并采用一种新的基于滑动窗口的双层自适应分解策略，在避免信息泄露的同时将风电数据分解为规律性子序列。随后通过Lempel-Ziv复杂度分析对这些子序列进行分类，以最小化计算冗余。进一步地，有针对性地部署先进模型——包括倒...
解读: 该多目标优化风电预测框架对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。其点-区间预测方法可显著提升储能系统充放电策略的准确性与稳定性,MAE降低27-58%为iSolarCloud平台的预测性维护提供可靠的不确定性量化能力。多层自适应分解策略可集成至GFM/GFL控制算...
从投入到产出：中国风电效率与装机容量耦合协调的时空格局及驱动因素解析
From input to output: Unraveling the Spatio-temporal pattern and driving factors of the coupling coordination between wind power efficiency and installed capacity in China
Pihui Liua · Mengdi Lib · Chuanfeng Hanb · Lingpeng Mengc 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.396
摘要 作为一种清洁可再生能源利用方式，风能在全球能源体系中的地位日益突出。深入理解其生产投入与发电效率之间的关系，对于优化产业布局具有重要意义。然而，现有研究往往难以有效揭示这两者之间的时空错配特征及其影响因素。本研究采用SBM-DDF模型测度2015年至2023年中国31个省份的风电发电效率；运用标准差椭圆模型分析风电发电效率与装机容量的时空演化特征，并通过改进的耦合协调度（CCD）模型评估二者之间的相互关系；进一步地，借助时空地理加权回归模型探究影响耦合协调度的关键因素。结果表明，2015—...
解读: 该研究揭示的风电效率与装机容量时空错配问题,对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。研究发现中西部地区风电效率高但装机集中于东南-东北走向,这为储能系统配置提供了优化依据:在高效率低装机区域通过储能提升消纳能力,在高装机区域通过削峰填谷提升整体效率。研究中的耦合协...
提高能源市场中跨时间预测协调的准确性和实用性
Improving cross-temporal forecasts reconciliation accuracy and utility in energy market
Mahdi Abolghasemi · Daniele Girolimetto · Tommaso Di Fonzo · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.394
摘要 风能发电预测对于风电场日常运行管理以及使市场运营商能够在需求规划中有效应对电力不确定性至关重要。传统的预测协调方法依赖于样本内误差进行预测协调，但这些方法在未来性能上的泛化能力可能不足。此外，传统的聚合结构并不总是与实际决策需求相一致，而评估指标也常常忽视预测误差带来的经济影响。为应对这些挑战，本文探讨了先进的跨时间预测模型及其在提升预测准确性与决策质量方面的潜力。首先，我们提出一种新方法，在协方差矩阵估计和预测协调过程中利用验证误差而非传统的样本内误差。其次，我们引入基于决策的聚合层级用...
解读: 该跨时序预测协调技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)及新能源场站具有重要应用价值。论文提出的基于验证误差的协调方法可提升预测精度7%以上,能优化储能系统充放电策略,降低辅助服务罚金成本。决策导向的聚合层级设计与阳光电源iSolarCloud平台的智能运维需求高度契合,可将计...
时空特征编码的深度学习方法用于屋顶光伏潜力评估
Spatiotemporal feature encoded deep learning method for rooftop PV potential assessment
Jian Xuab · Zhiling Guo · Qing Yuc · Kechuan Dongd 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.394
摘要 屋顶光伏（PV）系统是提升城市环境中可再生能源利用的一种有前景的解决方案。准确估算屋顶光伏系统的发电潜力受到复杂城市形态所引起的遮蔽效应的制约，这些效应显著降低了屋顶表面的太阳辐照度，从而导致预测误差。传统的遮蔽模拟方法计算成本高昂，凸显了在计算效率与评估精度之间实现精细平衡的必要性。本研究提出了一种创新的深度学习框架，能够有效编码多种时空数据源，以精确预测阴影投射并计算屋顶光伏潜力。具体而言，基于物理原理的真实数据，结合U-Net网络、三维（3D）建筑细节、太阳能资源数据以及气象参数，使...
解读: 该时空特征编码深度学习框架对阳光电源屋顶光伏系统规划具有重要价值。研究通过U-Net网络精准预测建筑阴影对发电量的影响(平均损失5.32%),可优化SG系列逆变器的MPPT算法在遮挡工况下的功率追踪策略。158倍的计算加速能力可集成至iSolarCloud平台,实现大规模城市屋顶光伏资源快速评估与选...
含水层储能用于南欧地区供热与供冷能源脱碳：动态环境影响评估
Aquifer thermal energy storage for decarbonising heating and cooling energy supply in southern Europe: A dynamic environmental impact assessment
Giovanna Pallott · Elisa Marrasso · Chiara Martone · Nicola Luciano 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.394
摘要 科学研究已证明含水层储能（Aquifer Thermal Energy Storage, ATES）在以供暖需求为主的国家具有巨大潜力。然而，ATES同样有望在支持南欧城市脱碳方面发挥重要作用，为建筑提供可持续的供热与供冷服务。本文提出了一种针对两种不同电动热泵系统在罗马（意大利中部）小型区域供热与供冷网络中应用的对比性环境影响评估方法。传统系统采用空气源热泵，而所提出的方案则采用水-水热泵耦合含水层储能（ATES）的技术。基于动态模拟结果，本研究开展了一项时间依赖型环境分析，考虑了电力系...
解读: 该ATES地热储能技术为阳光电源储能系统拓展季节性储能应用提供重要参考。可结合ST系列PCS与PowerTitan储能系统,开发冷热电三联供解决方案:利用热泵技术实现地下含水层冷热储存,配合光伏发电与电储能系统形成多能互补架构。研究显示的22%碳排放降低潜力,验证了储能系统在建筑供冷供热领域的减碳价...
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