找到 4 条结果 · Energy Conversion and Management
基于相变材料的工业级规模热能储存装置的模型预测控制
Model predictive control of a phase-change-material thermal energy storage device at industrial relevant scale
Tommaso Rebol · Lorenzo Gini · Luca Mantell · Alberto Travers · Energy Conversion and Management · 2025年12月 · Vol.346
摘要 热能储存（TES）系统广泛应用于发电、工业和住宅领域，通常与聚光太阳能发电系统、热泵或专用换热器结合使用，以回收工业过程中的废热。这类系统具有高可靠性、缓慢退化以及投资和维护成本低的优点。在现有技术中，采用相变材料（PCM）的潜热储存系统具有高紧凑性和小温度波动的优势。然而，目前对PCM装置运行特性的认识仍然有限，尤其是在其动态响应以及用于调节交换热功率的控制系统性能方面。本文分析了一种壳管式PCM-TES装置的动态响应特性，该装置在实验室环境下运行，但具备工业级规模的储热容量（180 k...
解读: 该相变储能MPC控制技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要参考价值。研究揭示PCM储能系统的强非线性特性与传统PID控制局限性,验证了模型预测控制在复杂热管理场景的优越性。可启发阳光电源在液冷储能系统、工商业储能温控及iSolarCloud平台集成先进MPC算法,提升储能...
数据中心分布式能源系统与储能增强型不间断电源的协同优化：一种基于模型预测控制的三层优化框架
Coordinated optimization of distributed energy system and storage-enhanced uninterruptible power supply in data center: A three-level optimization framework with model predictive control
Zimu Wang · Zhiqiang Yin · Jinyu Yang · Jiangjiang Wang · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.342
摘要 数据中心工作负载的快速扩张对能源可持续性提出了严峻挑战。在数据中心中，分布式能源系统（DES）常面临较高的运行成本和可再生能源出力波动的问题，而不间断电源（UPS）系统的储能潜力则未被充分利用。为应对这些挑战，本研究提出了一种将储能增强型不间断电源（EUPS）与DES相集成的三层优化框架。该框架旨在最小化运行成本、优化可再生能源利用率，并提升系统稳定性。第一层通过容量规划最小化年化投资成本；第二层建立运行调度策略，以平衡成本效率与可再生能源的消纳；第三层采用模型预测控制（MPC）对EUPS...
解读: 该三层优化框架对阳光电源数据中心储能解决方案具有重要价值。研究中的EUPS系统与我司ST系列PCS及PowerTitan储能系统高度契合,可通过MPC实时控制降低SOC波动18.04%,提升系统寿命。三层架构(容量规划-调度策略-实时控制)可集成至iSolarCloud平台,结合我司三电平拓扑技术优...
结合MPC与深度强化学习的燃料电池/电池混合能源系统新型能量管理策略
Novel energy management strategy for fuel cell/battery hybrid energy systems combining MPC and deep reinforcement learning
Shengnan Liu · Hangyu Cheng · Seunghun Jung · Young-Bae Kim · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.341
摘要 本文提出了一种新型的能量管理策略（EMS），用于燃料电池/电池混合能源系统，该策略通过将模型预测控制（MPC）与深度强化学习（DRL）相结合实现。所提出的EMS充分利用了MPC与DRL各自的优势，有效缓解了由于模型不确定性导致的MPC性能下降问题，同时加速了DRL的收敛过程，并增强了其对未预见工况的适应能力。具体而言，本研究首先建立了包含各部件退化特性的燃料电池/电池混合能源系统的动态模型，在此基础上构建相应的MPC模型。MPC作为基础控制器，利用线性化模型确保系统的稳定性及约束条件的满足...
解读: 该MPC与深度强化学习融合的能源管理策略对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。通过MPC保障系统稳定性与约束遵循,DRL优化长期决策,可显著降低燃料电池衰减51.43%并减少系统运行成本4.45%。该混合控制架构可应用于阳光电源多能互补储能系统,特别是氢储能与电池储...
优化建筑能源系统的电网交互性、舒适性和韧性
Optimizing building energy systems for grid-interactivity, comfort and resilience
Wanfu Zheng · Ziqi Huab · Dan Wang · Zhe Wang · Energy Conversion and Management · 2025年9月 · Vol.340
摘要 随着太阳能光伏等可再生能源的广泛应用，在确保电网稳定、用户舒适度以及应对停电事件的韧性的同时，管理建筑能源系统的复杂性变得日益具有挑战性。为应对这一挑战，本研究提出了一种分层控制框架，能够在多个住宅建筑中对电池储能系统、热泵和生活热水（DHW）系统进行最优协调。本文采用线性回归、k近邻回归和LightGBM方法构建了针对扰动的预测模型。在建筑层级，提出一种数据驱动的模型预测控制（MPC）策略，对热泵运行进行最优调控以保障居住者舒适度，并辅以基于规则的控制器实现生活热水储热调度。在微网层级，...
解读: 该分层控制框架对阳光电源ST系列储能变流器和微网解决方案具有重要应用价值。研究提出的建筑级与微网级双层MPC协调策略,可直接应用于PowerTitan储能系统的削峰填谷和碳减排优化。其数据驱动的预测控制方法可增强iSolarCloud平台的智能调度能力,实现光储热泵多能协同。建筑用电需求预测作为扰动...