找到 3 条结果 · Energy Conversion and Management
一种用于数据中心脱碳的高效太阳能光伏/热协同制冷与发电系统
A novel high-efficiency solar photovoltaic/thermal cooling and power synergistic system for decarbonizing data centers
Baifan Wanga · Baoliang Zhang · Shikun Fua · Peng Gaoa 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年12月 · Vol.345
摘要：太阳能光伏发电（PV）为数据中心脱碳提供了有前景的解决方案。然而，在炎热夏季，光伏组件温度急剧上升，显著降低了其发电效率。通过利用光伏组件产生的废热驱动化学吸附冷能储存单元，可在提升光伏性能的同时为数据中心提供冷却能力。然而，化学吸附冷能储存单元所需的高驱动温度与光伏组件废热温度偏低的特点不相匹配。本文提出了一种新型高效的太阳能光伏/热（PV/T）协同制冷与发电系统，该系统将PV/T模块与化学吸附冷能储存循环及蒸气压缩制冷循环深度集成。为积极适应较低的废热温度，研制了一种复合吸附剂BaCl...
解读: 该光伏/热协同系统对阳光电源ST储能系统和SG光伏逆变器产品线具有重要启示。通过化学吸附冷储能技术降低组件温度,可提升13%发电效率,这与我们MPPT优化技术形成互补。系统的异步启停控制策略可借鉴至PowerTitan储能系统,实现昼夜能量协调管理。特别适用于数据中心场景,可与iSolarCloud...
基于深度强化学习的考虑动态风的风电场流动控制
Deep reinforcement learning-driven wind farm flow control considering dynamic wind
Hangyu Wang · Shukai He · Jie Yan · Shuang Han 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年8月 · Vol.337
摘要 克服由尾流效应引起的功率损失对于提高运行中风电场的效率至关重要。风电场流动控制是实现这一目标的关键方法。然而，包括风速和风向变化在内的动态风况以及环境不确定性，给有效的流动控制带来了重大挑战。为应对这些挑战，本文提出了一种基于深度强化学习并考虑动态风的风电场流动控制方法。首先，从LiDAR测量数据中提取动态风波动特征，构建了全面的数据集。随后，开发了一种以动态风作为输入、通过偏航角调整最大化风电场输出功率的流动控制方法。最后，引入双延迟深度确定性策略梯度（Twin Delayed Deep...
解读: 该深度强化学习风电场流控技术对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。TD3算法的实时优化与在线学习机制可应用于ST系列PCS的动态功率调度,通过经验回放处理新能源波动不确定性。动态风况建模思路可迁移至PowerTitan储能系统,结合iSolarCloud平台实现风光储协同控制,优化多能互补场景下的功率...
一种用于高功率燃料电池汽车的耦合式多模式热管理系统设计与控制及余热利用
A coupling and multi-mode thermal management system design and control for high-power fuel cell vehicles with utilizing waste heat
Zhongwen Zhua1 · Xin Wangab1 · Weihai Jiang · Weizhi Wanga 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年3月 · Vol.328
近年来，由于热管理系统对燃料电池汽车的整体经济性、环境适应性和车辆耐久性具有深远影响，其受到了广泛关注。本研究开发了一种集成式利用余热的燃料电池汽车热管理系统，以提高环境适应性和能源利用效率。该系统集成了多个热管理回路，包括燃料电池系统、动力电池、电驱动系统以及乘员舱。通过设计一个换热器，实现了燃料电池余热的回收以及各回路热量的高效管理。六通阀的集成设计可实现多个热管理回路的灵活解耦控制，并合理利用电驱动系统产生的余热。此外，针对燃料电池热管理系统中电气附件能耗较高以及换热器引入的外部热干扰问题...
解读: 该燃料电池多模式热管理技术对阳光电源EV动力系统及储能热管理具有重要借鉴价值。其多回路耦合设计理念可应用于PowerTitan储能系统的电池热管理优化,通过PCS功率器件余热回收降低HVAC能耗。ADRC自抗扰控制算法可集成至充电桩及OBC产品,提升宽温域适应性。六通阀解耦控制思路启发ST系列PCS...