找到 15 条结果 · Energy Conversion and Management
BESS、季节性氢储能与动态需求响应在不平衡高可再生能源微电网中的多时间尺度协调规划
Multi-timescale coordinated planning of BESS, seasonal hydrogen storage, and dynamic DR for unbalanced RES-rich microgrids
Hossam H.H.Mousa · Karar Mahmoud · Matti Lehtonena · Energy Conversion and Management · 2025年12月 · Vol.346
摘要 当今，由于性能指标的恶化，集成可再生能源（RESs）带来了重大挑战，尤其是在寒冷气候条件下的不平衡微电网中。除了网络不平衡外，低辐照度、弱风速和低温等恶劣环境条件要求采用氢储能系统（HSSs）来解决可再生能源发电与负荷需求之间的季节性不匹配问题。本文提出了一种两阶段、多时间尺度的规划框架，该框架集成了可再生能源、插电式电动汽车（PEVs）、电池储能系统（BESSs）、季节性氢储能系统（HSSs）以及一种动态需求响应（DDR）机制。在短期运行层面，BESS在慢充/慢放与快充/快放两种模式下进...
解读: 该多时间尺度协调规划技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。研究提出的BESS快慢充放电模式可优化我司储能系统的功率调度策略,结合氢储能应对季节性波动,为PowerTitan配置长周期储能方案提供依据。动态需求响应与智能变流器的有功无功协调控制,可增强SG系列逆变...
面向空气净化型光伏光热建筑一体化系统与虚拟储能集成的双层滚动优化控制方法
Bi-level rolling optimal control method for air-purifying building-integrated photovoltaic thermal systems integrated with virtual energy storage
Yu Qiana · Jie Jia · Hao Xiea · Hengmin Jiab 等7人 · Energy Conversion and Management · 2025年12月 · Vol.345
摘要 在后疫情时代，提高能源效率的同时保障室内空气质量已成为建筑系统设计中的关键挑战。空气净化型光伏光热建筑一体化（BIPVT）系统能够高效集成空间供暖、发电和空气净化功能，而虚拟能量存储系统（VESS）可在不依赖物理储能装置的情况下实现灵活的负荷转移。这两项技术的融合在智能健康建筑中具有广阔的应用前景。然而，现有的运行策略通常忽略了以室内空气质量为目标的日内动态优化。为解决上述问题，本文提出了一种考虑建筑蓄能特性的空气净化型BIPVT系统日内优化控制新方法，旨在降低电力成本并提升室内环境质量。...
解读: 该BIPVT系统与虚拟储能集成技术对阳光电源ST系列储能变流器及光储一体化解决方案具有重要启示。研究提出的日内滚动优化控制策略可与我司iSolarCloud平台深度融合,通过预测性负荷调控降低运行成本47.8%。虚拟储能理念可应用于PowerTitan系统的能量管理优化,结合SG系列光伏逆变器的MP...
基于机器学习的两步算法预测变功率输入下质子交换膜水电解槽性能
Machine learning two-step algorithm for prediction of proton exchange membrane water electrolyzer cell performance under variable power inputs
Nikola Frani · Andrej Zvonimir Tomić · Frano Barbi · Ivan Piv · Energy Conversion and Management · 2025年11月 · Vol.343
摘要 可再生能源（如太阳能和风能）具有波动性，导致输入条件动态变化，难以通过传统的实验室方法进行复现和分析。本研究提出一种基于机器学习的方法，用于预测在动态功率输入条件下质子交换膜水电解槽（PEMWE）的性能，旨在降低实验复杂性，并加速控制系统开发及PEMWE技术的部署应用。本文开发了一种新颖的两步机器学习算法：首先采用前馈神经网络估计PEMWE的电流，然后利用长短期记忆网络架构预测氢气产量。模型训练与验证所用的实验数据来自八种不同功率曲线并在多种温度条件下采集获得。该算法在未见过的操作电压曲线...
解读: 该机器学习预测算法对阳光电源制氢储能系统具有重要应用价值。可集成至iSolarCloud平台,实现光伏-电解槽动态耦合优化:利用SG逆变器实时功率数据,通过神经网络预测PEM电解槽性能,指导ST储能系统功率调度策略。该两步算法(电流估算+产氢预测)可优化GFM控制下的波动功率管理,减少实验成本,加速...
通过耦合CFD与降阶热阻网络模型对热管理与阻隔一体化结构的建模与优化
Modelling and optimization of a thermal management and barrier integration structure by coupling CFD and reduced-order thermal resistance network
Yongxi Wu · Anthony Chun Yin Yuen · Chongmao Mo · Xinyan Huang · Energy Conversion and Management · 2025年11月 · Vol.343
摘要 锂离子电池系统的热管理性能及热失控传播（TRP）特性是评估电池安全性的关键因素。本研究提出一种新型热管理与阻隔一体化结构（TMBIS），该结构集成相变材料（PCM）与阻燃（FR）隔热材料，旨在同时实现有效的热管理并抑制锂离子电池模组内的热失控传播。通过将降阶集总参数热阻网络（TRN）模型与计算流体动力学（CFD）模型相耦合，采用多尺度仿真方法，研究了热失控传播的动力学过程，阐明了该结构的保护机制并对其参数进行了优化。结果表明，在PCM与FR层的厚度比和导热系数比分别为0.8和0.5时，相较...
解读: 该热管理与热障一体化结构(TMBIS)技术对阳光电源ST系列储能系统及PowerTitan产品具有重要应用价值。通过相变材料与阻燃材料的集成设计,可显著提升电池模组热失控防护能力,将热蔓延时间延长5-6倍。其CFD与热阻网络耦合的多尺度仿真方法,可直接应用于阳光电源储能PCS的电池热管理系统优化设计...
基于模糊神经网络作为数字孪生核心的光伏设施模型设计
Model design for photovoltaic facilities based on fuzzy neural network as core of its digital twin
William D.Chicaiza · Alex O.Top · Adolfo J.Sánchez · Juan M.Escaño 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.342
摘要 本研究提出了位于CIESOL-阿尔梅里亚的一个光伏（PV）设施数字孪生核心的构建方法。文中提出了两种建模方法：一种是基于等效电路的物理模型，另一种是基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的数据驱动型神经模糊模型。该神经模糊模型被设计为灰箱系统，具有高可解释性和强适应性，并因其能够快速与物理实体同步，实现对数字孪生框架至关重要的实时行为建模而尤为突出。基于ANFIS的模型能够准确捕捉光伏系统的动态功率输出，适用于基于预测建模的能量管理策略集成。该模型表现出优异的预测性能，最坏情况下的平均绝...
解读: 该模糊神经网络数字孪生技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和iSolarCloud平台具有重要应用价值。ANFIS灰盒模型实现0.99决定系数和16.37W平均绝对误差,可嵌入逆变器实时MPPT优化算法,提升发电效率。其低计算资源需求适配工业控制器,可增强iSolarCloud预测性运维能力,实现光储电...
深度强化学习作为多能系统中能量流分析与优化的工具
Deep reinforcement learning as a tool for the analysis and optimization of energy flows in multi-energy systems
Andrea Franzos · Gabriele Fambr · Marco Badam · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.341
摘要 深度强化学习算法不仅有助于开发优化的控制策略，而且可作为探索复杂问题并揭示非显而易见控制方案的有力工具。本文研究了深度强化学习在高比例可再生能源渗透条件下对多能系统进行优化的应用。关键的能量转换技术，如热电联产、电池储能系统、热泵和电转气技术，实现了不同能源网络之间的双向能量交换，从而促进了运行协同效应。由于这些互联关系导致各能源部门之间的相互依赖性，某一领域内的能量流动会显著影响其他领域的流动，因而增加了优化的复杂性。本研究旨在展示一种方法的优势，该方法可用于解读深度强化学习算法所实施的...
解读: 该深度强化学习优化方法对阳光电源多能源系统集成具有重要价值。研究验证了储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)与热泵、电转气等多能转换技术的协同优化潜力,可降低15%天然气消耗和18%碳排放。建议将此算法框架应用于iSolarCloud平台,实现储能PCS与光伏逆变器(SG系列)的智能协调控...
基于线性跳跃方法的光伏系统柔性功率点跟踪
Flexible power point tracking for photovoltaic systems based on the linear jump method
Fang Gao · Zuchang Lin · Linfei Yin · Qing Gao · Energy Conversion and Management · 2025年6月 · Vol.333
摘要 随着可再生能源的发展，灵活的光伏（PV）功率跟踪控制策略正日益成为研究热点。现有的恒定功率发电（CPG）方法在环境条件变化和参考功率波动时，往往难以同时满足快速收敛、稳定跟踪以及算法简洁性的要求。为解决这一问题，本文提出一种基于线性跳跃方法（LJM-B）的柔性功率点跟踪（FPPT）算法。该策略通过计算或估计单个P-V曲线峰值左侧最大功率点（MPP）处P-V特性曲线的线性斜率，确定与参考功率相对应的参考电压。当参考功率小于可用光伏功率时，系统可根据计算得到的参考电压直接跳转至目标功率工作点。...
解读: 该线性跳变柔性功率跟踪技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及ST储能变流器具有重要应用价值。通过P-V曲线左侧线性斜率计算实现参考电压快速定位,可显著提升我司MPPT算法在功率限发场景下的动态响应速度。该方法特别适用于电网调度需求下的主动功率控制、储能系统充电功率精准跟踪,以及PowerTitan等大型...
面向区域建筑能源系统的智能化管理：一种结合深度强化学习的混合储能框架
Towards intelligent management of regional building energy systems: A framework combined with deep reinforcement learning for hybrid energy storage
Rendong Shena1 · Ruifan Zhengb1 · Dongfang Yangc · Jun Zhaob · Energy Conversion and Management · 2025年4月 · Vol.329
摘要 可再生能源的应用 increasingly被视为应对建筑能耗快速增长的有效解决方案。将储能装置集成到建筑能源系统中，能够有效缓解可再生能源带来的不确定性，并增强能源供需之间的平衡能力。与单一储能系统相比，混合储能具有更高的调节潜力和灵活性。然而，由于增加了调节变量，控制策略的复杂性显著上升，带来了巨大挑战。此外，现有研究往往忽视了热泵与储热装置之间的相互作用效应。针对上述问题，本研究以天津某区域能源系统为研究对象，该系统集成了可再生能源发电、地源热泵以及混合储能装置。研究中充分考虑地源热泵...
解读: 该混合储能智能管理技术对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。研究中的多智能体深度强化学习算法可应用于优化我司储能系统与地源热泵的协调控制,提升23.64%系统收益和27.96%新能源利用率的成果,为iSolarCloud平台集成AI优化算法提供创新方向。特别是混合储...
一种基于种群分割的多变异差分进化算法用于光伏模型参数提取
An improved population segmentation-based multi-mutation differential evolution algorithm for parameter extraction of photovoltaic models
Yin Xiong · Yimo Luo · Jinqing Peng · Qiangzhi Zhang 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年3月 · Vol.327
准确建立光伏（PV）电池的模型对于光伏系统的仿真、评估、控制和优化至关重要。在现有的光伏模型中，二极管电路模型和桑迪亚阵列性能模型（Sandia Array Performance Model）应用较为广泛。然而，这些模型具有非线性、多模态和多变量的特性，使得精确获取模型参数变得十分困难。为解决这一问题，本研究提出了一种基于种群分割的多变异差分进化算法（PSMDE），用于光伏模型的参数提取。该算法采用所提出的分割方法，将种群动态划分为三个子种群，每个子种群采用不同的变异策略进行更新，从而有效应对...
解读: 该光伏模型参数提取算法对阳光电源SG系列逆变器的MPPT优化具有重要应用价值。精准的光伏电池建模可提升逆变器在复杂工况下的最大功率点跟踪精度,特别是动态光照条件下的功率预测能力(误差3.74-5.91%)。该算法可集成至iSolarCloud平台,用于电站建模仿真与预测性维护,优化ST储能系统的充放...
一种优化商业建筑中含储能装置的冷热电联供系统的新颖控制策略
A novel control strategy for optimizing combined cooling, heating, and power systems with energy storage devices in commercial buildings
Juneyeol Jung · Daneun Kim · Yujun Jung · Yongjoo Jun 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年2月 · Vol.326
摘要 冷热电联供系统中的原动机负责为建筑提供主要能源，并根据应用于系统的控制策略，既不不足也不过度地满足建筑的能源需求。然而，目前极少有控制策略同时考虑特定的热电比，并将多种储能装置纳入原动机及可再生能源系统的控制范畴。本研究提出了一种创新的控制策略，通过控制模式的区分，调节用户的能源需求，使其与供能端的热电比在每小时尺度上精确匹配，同时维持主动储能装置处于特定的储能水平。该控制方法可最大限度地利用原动机和可再生能源系统所产生的能量，从而提升系统整体性能。基于固体氧化物燃料电池并结合所提出控制策...
解读: 该CCHP热电比优化控制策略对阳光电源工商业储能系统具有重要借鉴价值。可应用于ST系列PCS与PowerTitan储能系统,通过精确匹配建筑冷热电需求实现多能互补优化。建议将该控制逻辑集成至iSolarCloud平台,结合SG系列光伏逆变器与储能系统协同控制,实现工商业场景下52%以上的能耗降低。该...
基于动态模型与神经网络的微燃机在混合燃料
NG & H₂）下的
Quan Liab · Qian Zhang · Lei Zhang · Energy Conversion and Management · 2025年12月 · Vol.346
摘要 微型燃气轮机（MGTs）正逐渐成为偏远地区和岛屿的一种多功能离网供电解决方案，同时也作为微智能电网的可靠电源，为传统集中式发电与输电提供了可行替代方案。本研究提出了一种新颖的混合性能预测框架，该框架融合了基于物理原理的白箱模型（WBM）与数据驱动的黑箱模型（BBM），实现了对MGT性能的高精度且计算高效的评估。以一台100 kW的MGT为参考系统，分别对回热循环（RC）和简单循环（SC）两种构型在环境温度为258.15 K、273.15 K和288.15 K条件下进行了分析，并系统地改变了...
解读: 该混合燃料微燃机研究对阳光电源储能系统具有重要启示价值。论文提出的物理模型与神经网络融合预测框架,可借鉴应用于ST系列PCS的多场景功率预测与能量管理优化。其快速启动机制与储能耦合方案,契合PowerTitan在孤岛微网的GFM控制需求。多目标优化算法(NSGA-III)可用于ESS充放电策略优化,...
小波变换集成的规则型能量管理策略用于PEMFC混合动力汽车：提升燃料电池堆寿命
Wavelet transform-integrated rule-based energy management strategy for PEMFC hybrid vehicles: fuel cell stacks lifetime enhancement
Jiacheng Yuan · Qihao Deng · Wenshang Chen · Xile Wang 等8人 · Energy Conversion and Management · 2025年11月 · Vol.344
摘要 随着氢能与燃料电池混合动力汽车（FCHEVs）的快速发展，对先进的能量管理策略（EMS）提出了日益增长的需求，以平衡能源效率、燃料电池退化以及经济性能之间的关系。然而，传统的基于规则的能量管理策略在动态驾驶工况下往往导致过大的功率波动，并加速燃料电池的老化。为解决上述问题，本文提出了一种集成小波变换的规则型控制策略（WT-RBC），旨在提高FCHEVs的能量效率并减少燃料电池的退化。结果表明，在CLTC驾驶循环下，所提出的策略使氢气消耗量保持在传统基于规则的EMS水平的8%以内，同时显著降...
解读: 该小波变换能量管理策略对阳光电源氢能储能系统及充电桩产品具有重要借鉴价值。其功率波动抑制技术(48.59kW降至6.92kW)可应用于ST系列PCS的多能源协调控制,优化电池与氢储能混合系统的功率分配。小波分解算法可集成至iSolarCloud平台,实现充电站多源协同的预测性维护。燃料电池寿命延长策...
基于金属氢化物的家用氢能储存系统的高效热管理解决方案
High-efficiency thermal management solutions for metal hydride-based residential hydrogen storage systems
Huan Yea · Fengxiang Chena · Yaowang Peia · Zhipeng Houb 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年11月 · Vol.344
摘要 金属氢化物（MH）作为一种低压氢气储存介质，其固有的压力特性使其特别适用于家庭应用。然而，与直接电能储存方法相比，氢气储存路径的能量往返效率较低，凸显了开发有效废热回收策略的迫切需求。本研究旨在提升家用氢能储存系统的整体效率。首先建立了一个针对基于金属氢化物的氢能储存系统的集成热管理系统（ITMS）模型，并对水电解、金属氢化物及燃料电池部分进行了模型验证。随后分析了氢气吸收与解吸过程，通过联合调控流量、压力和温度以优化系统性能。评估并比较了电力-氢能-电力（P2H2P）和热电联产（CHP）...
解读: 该金属氢化物储能热管理技术对阳光电源户用储能系统具有重要参考价值。研究中P2H2P模式47%效率与CHP模式87.5%综合效率的对比,为ST系列PCS与户用光伏系统的热电联供方案提供优化思路。特别是Level-of-Hydrogen在5%-95%区间的温度控制策略,可借鉴应用于PowerTitan储...
基于Transformer及其变体的商用质子交换膜燃料电池系统电压衰减预测
Voltage degradation prognostics for commercial proton exchange membrane fuel cell system based on Transformer and its variants
Baobao Hua · Zhiguo Qua · Yukun Songb · Keyong Wangb 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年11月 · Vol.343
Transformer及其变体在预测质子交换膜燃料电池性能衰减方面展现出显著潜力，能够准确捕捉衰减模式，从而为控制策略提供依据并延长系统寿命。然而，尽管已有研究取得了进展，这些模型在商用高功率燃料电池上的适用性仍不明确，因为现有研究主要集中在小规模实验室电堆上。为弥补这一空白，本研究针对一个60 kW的商用燃料电池系统，在两种不同的氢气供应条件（常温与低温）下开展了各1000小时的老化试验。针对每种工况的原始数据，采用基于特征电流的数据提取方法，根据动态负载循环中的电流分布选取了三个具有代表性的...
解读: 该Transformer变体预测技术对阳光电源氢能储能系统及PowerTitan产品线具有重要价值。Autoformer模型在商用60kW燃料电池系统的电压衰减预测中展现出10mV级高精度,可直接应用于ST系列PCS的健康管理模块。其多步预测和缺失数据鲁棒性特性,与iSolarCloud平台的预测性...
固体氧化物电解池动态运行下热中性目标的多目标优化：一种混合建模方法
Multi-objective optimization of SOEC performance in dynamic operation: a hybrid modelling approach towards thermal neutrality
Haitao Zhu · Jing Zhu · Peiwang Zhu · Jin Xuan 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年8月 · Vol.337
摘要 间歇性可再生能源可能导致固体氧化物电解池（SOECs）内部产生热振荡，从而影响其结构完整性和运行安全。本文构建了一个管状SOEC的数值模型。在准阶跃电压响应条件下，观察到单电池模型可在0.5秒内快速从一个稳态过渡至另一个准稳态，同时保持产热稳定，表明稳态数据可用于预测动态状态下的性能表现。本文提出一种融合了经实验数据验证的多物理场仿真模型、深度神经网络与遗传算法的混合建模方法，用于评估SOEC在稳定热工况下的性能表现，尤其适用于接入波动性可再生能源输入的情形。在维持热中性的前提下，比较了四...
解读: 该SOEC动态运行多目标优化技术对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。文中针对间歇性可再生能源引起的热振荡问题,提出的混合建模方法(多物理场仿真+深度神经网络+遗传算法)可应用于ST系列PCS和PowerTitan储能系统的热管理优化。特别是其四种控制策略对比和准稳态快速响应(0.5s)的研究思路,可...