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基于量子机器学习的风力涡轮机状态监测：研究现状与未来展望
Quantum machine learning based wind turbine condition monitoring: State of the art and future prospects
Zhefeng Zhang · Yueqi Wu · Xiandong Ma · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.332
摘要 近几十年来，风能作为一种广受欢迎的可再生能源，得到了广泛的发展和应用。有效的状态监测与故障诊断对于保障风力涡轮机的可靠运行至关重要。尽管传统的机器学习方法已在风力涡轮机状态监测中得到广泛应用，但在处理大规模、高维度且复杂的數據集时，这些方法常常面临诸如特征提取复杂、模型泛化能力有限以及计算成本高等挑战。量子计算的兴起为机器学习算法开辟了全新的范式。量子机器学习结合了量子计算与机器学习的优势，具备超越经典计算能力的潜力。本文首先回顾了当前基于机器学习的风力涡轮机状态监测技术的应用现状及其局限...
解读: 量子机器学习在风电状态监测中的应用为阳光电源智能运维体系提供前瞻性技术路径。该技术可集成至iSolarCloud平台,提升ST储能系统和SG逆变器的预测性维护能力。量子算法在高维数据特征提取和故障分类方面的优势,能有效解决大规模新能源场站设备健康管理中的计算瓶颈,为功率器件(SiC/GaN)热管理预...
采用单回路和双回路间接热泵并使用丙烷制冷剂的电动汽车热管理系统性能比较
Performance comparison of thermal management systems for electric vehicles using single- and dual-loop indirect heat pumps with propane
Soonbum Kwon · Dongchan Le · Se Hyeon Ham · Minwoo Le 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.327
摘要 丙烷制冷剂被认为可用于热泵系统，以提高电动汽车的续航里程并减少其环境影响。在使用丙烷时，为满足安全法规要求，应采用单回路和双回路间接热泵系统。然而，目前针对采用丙烷的单回路与双回路热泵系统之间的性能对比研究较少，尚难以确定哪种间接系统更适合用于电动汽车。本研究比较了在电动汽车中采用带余热回收模式的单回路和双回路热管理系统的能量、经济和环境性能，涵盖制冷与制热工况。在从电池和电机回收废热的情况下，在固定制冷/制热容量条件下，单回路系统在制热和制冷工况下的性能系数分别比双回路系统高出8.3−1...
解读: 该研究对阳光电源电动汽车热管理系统具有重要参考价值。单回路间接热泵系统在制冷制热工况下COP分别提升38-49.5%和8.3-11.0%,且生命周期成本降低9.4%,可应用于我司电驱动系统及充电桩的热管理优化。研究中的电池和电机余热回收技术可与我司储能系统PowerTitan的热管理方案结合,通过优...