找到 20 条结果 · Energy Conversion and Management
多能系统中协调能源管理的技术经济评估：地下储能与基于人工智能的海上调度的成本有效集成
Techno-economic assessment of coordinated energy management in multi-vector systems: Cost-effective integration of underground storage and AI-Based maritime scheduling
Ali Taghav · Taher Nikna · Mohsen Gitizade · Sattar Shojaeiya · Energy Conversion and Management · 2025年12月 · Vol.346
摘要 集成能源系统（IES）在提升能源灵活性和实现脱碳方面具有巨大潜力。然而，当前的实施通常存在孤岛式运行和跨部门协调不足的问题。特别是传统的地下氢储能（UHS）系统通常独立运行，降低了其在互联能源网络中的有效性，尤其是在地质储层与海运基础设施可协同利用的沿海地区。为克服这些局限性，本研究提出了一种以氢为核心的集成能源系统框架，该框架融合了多能向量建模、混合型UHS配置以及基于人工智能的海上协调策略。这些创新提升了系统的动态运行能力、能量转换效率及整体灵活性，尤其适用于地质储能与港口基础设施交汇...
解读: 该多能源协同框架对阳光电源储能系统具有重要启示。研究中的氢储能与电网协调优化策略可应用于ST系列PCS与PowerTitan储能系统的多场景调度。AI驱动的能源管理方法可集成至iSolarCloud平台,实现光伏-储能-充电站的跨场景协同优化。特别是港口移动储能资产调度思路,可拓展至电动船舶充电站与...
通过整合逆变器型资源与社区能源产销者优化电网能源管理以实现可持续能源系统
Optimizing grid energy management through the integration of inverter-based resources and community energy prosumers for sustainable energy systems
Yu-Chung Tsaoa · IGede Arei Banyupramest · Jye-Chyi Lud · Energy Conversion and Management · 2025年11月 · Vol.344
摘要 本研究提出了一种基于仿真的优化框架，旨在评估将逆变器型资源（IBRs）和社区能源产销者（CEPs）整合到区域电力配电系统中的可行性，并以印度尼西亚西爪哇省为案例进行分析。通过使用实证区域数据模拟五个具有代表性的社区节点，该模型分析了投资可行性、各利益相关方的盈利能力以及政策激励措施，如利率补贴、电价支持和运维成本覆盖。模型纳入了真实电网条件，能够评估双向电力流动、本地化自用电量以及剩余电能外送情况。研究在不同的年化回报预期（15%至25%）、利率水平（5%至12%）以及储能成本波动（±20...
解读: 该研究对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)及光储充一体化解决方案具有重要参考价值。论文验证了逆变器型资源与社区能源产消者融合的经济可行性,印证了我司GFM/GFL控制技术在双向潮流管理中的优势。敏感性分析揭示储能成本±20%对IRR的影响,为ST系列产品定价策略及iSolarC...
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...
可再生能源驱动的混合制冷系统用于提升食品保鲜：技术经济优化与商业模式构建
Renewable-driven hybrid refrigeration system for enhancing food preservation: Techno-economic optimization and business modelling
Ehsan Baniasadi · Ahmed Rezk · Luciano Batista · Tetenayet Bekele Tol 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.342
摘要 本研究开发并优化了一种由可再生能源驱动的混合制冷系统，旨在提升无电网覆盖的农村地区的食品保鲜能力。该系统集成了太阳能光伏、太阳能集热器、风能以及电池储能，提供一种可持续且具有成本效益的制冷解决方案。以埃塞俄比亚为案例地，开展了全面的技术经济分析，评估系统的性能、成本效益及市场可行性。优化后的系统可满足22.42 kW的热能需求和2.82 kW的电力需求，使每日运行成本从100美元降低至86.2美元。通过将光伏板数量增加至15块、电池储能单元从11个减少至7个、太阳能集热器面积优化为322 ...
解读: 该混合制冷系统对阳光电源储能及光伏产品具有重要应用价值。系统集成光伏、风电与电池储能的架构,可直接应用ST系列PCS与PowerTitan储能方案,通过优化电池配置(从11组降至7组)提升经济性。SG系列光伏逆变器配合MPPT技术可实现15块光伏板的高效能量转换,将电网依赖从9.3W降至3.2W,接...
推进用于抽水蓄热储能的无量纲径向透平机械模型
Advancing non-dimensional models for radial turbomachinery applied to pumped thermal energy storage
Simone Parisi · Roberto Agromayor · Angelo La Set · Kenny Krogh Nielsen 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.342
准确估算透平机械效率对于评估先进能源系统的性能至关重要，尤其是在抽水蓄热储能等创新技术中。尽管透平机械效率具有关键作用，大多数系统级分析并未考虑其随系统设计参数变化的特性，导致性能预测不准确和设计方案次优化。无量纲模型作为一种有前景的方法，能够根据系统级变量预测透平机械效率，相比平均流线模型具有更高的鲁棒性和计算效率。本文提出了新的无量纲模型，用于预测离心压缩机和径向流入式透平的性能，通过整合多种现有方法并结合平均流线模型提供的额外数据，弥补了现有方法的局限性。所开发的新模型被应用于一个2兆瓦的...
解读: 该泵热储能系统的非线性效率建模技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要参考价值。研究揭示多级压缩机/涡轮配置可将往返效率从48.1%提升至50.9%,15MW系统效率达55.1%,这为大规模储能系统设计提供优化思路。阳光电源可借鉴其系统级效率建模方法,优化PCS拓扑设计与控...
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...
基于K-means聚类算法与人工神经网络模型的并网型微电网优化能量管理
Optimized energy management in Grid-Connected microgrids leveraging K-means clustering algorithm and Artificial Neural network models
Peter Anuoluwapo Gbadeg · Yanxia Sun · Olufunke Abolaji Balogu · Energy Conversion and Management · 2025年7月 · Vol.336
摘要 随着可再生能源（RESs）在并网型微电网中的不断集成，亟需先进的能量管理策略以提升系统的效率、可靠性与可持续性。本研究提出了一种基于一对一优化器（One-to-One-Based Optimizer, OOBO）的优化能量管理框架，用于微电网调度，并结合K-means聚类算法与人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）实现负荷预测。所提出的方法能够动态调度分布式能源（DERs）、电池储能系统（BESS）以及柴油发电机，在最小化运行成本和碳排放的同时实现...
解读: 该研究的OOBO优化算法与AI负荷预测技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。研究验证储能系统可降低38%碳排放,与我司ESS解决方案的调度优化方向一致。K-means聚类与ANN模型可集成至iSolarCloud平台,提升微电网实时调度能力。OOBO算法30-4...
通过多角度云层三维重建优化区域太阳辐照度的时空预测精度
Optimizing spatiotemporal prediction accuracy of regional solar irradiance through multi-angle cloud layer 3D reconstruction
Wenwen Maab · Hai Zhou · Ji Wua · Fan Yang 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年6月 · Vol.334
准确的实时区域太阳辐照度估算是优化光伏发电系统和电网管理的关键。然而，传统方法在动态响应能力、空间分辨率和经济可行性方面存在显著局限性，难以满足复杂天气条件下的高精度应用需求。为应对这些挑战，本研究提出了一种基于全天空成像网络的高分辨率实时辐照度估算方法。通过部署十台鱼眼全天空相机，利用多视角三维云层重建技术构建区域全景云图。此外，引入一种创新的辐照度分离建模策略：直接辐照度通过云影模型计算，散射辐照度则通过时空卷积Transformer进行预测。该方法全面考虑了云层遮挡和散射效应，从而提升了辐...
解读: 该多角度云层3D重建辐照度预测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能系统具有重要应用价值。通过高精度区域辐照度实时预测(空间分辨率达4.39-19.45米),可显著优化MPPT算法动态响应速度,提升逆变器在复杂云层遮挡场景下的发电效率。结合iSolarCloud平台,该技术可实现分布式光伏电站群...
浮体式太阳能发电系统的强化学习基准测试与原型开发：结合棕熊优化算法的实验研究与LSTM建模
Benchmarking reinforcement learning and prototyping development of floating solar power system: Experimental study and LSTM modeling combined with brown-bear optimization algorithm
Mohamed E. Zay · Shafiqur Rehman · Ibrahim A.Elgendy · Ali Al-Shaikhi 等8人 · Energy Conversion and Management · 2025年5月 · Vol.332
摘要 本研究对浮体式太阳能光伏（SFPV）系统与地面安装式太阳能光伏（GSPV）系统进行了全面的对比性实验研究、性能评估分析以及增强型人工智能（AI）建模。两种系统——SFPV与GSPV——均在沙特阿拉伯阿尔-霍巴尔巴林湾地区相同的严苛环境条件下安装、测试并进行比较，详细评估了电功率输出、光伏组件表面温度、光伏直流电压与电流，以及能量产出和效率。此外，本研究还构建了一种混合人工智能框架，该框架融合了轻量梯度提升机（LightGBM）、门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）模型，并通过...
解读: 该研究对阳光电源浮式光伏系统集成具有重要价值。SFPV相比地面电站发电量提升59.25%、组件温度降低32.36%,验证了浮式方案的技术优势。LSTM-BBOA混合AI模型(R²达0.9999)可应用于iSolarCloud平台的预测性维护,优化SG系列逆变器的MPPT算法。浮式场景的温度控制特性有...
风力发电机高级功率曲线建模：基于SGBRT与灰狼优化的多变量方法
Advanced power curve modeling for wind turbines: A multivariable approach with SGBRT and grey wolf optimization
Wenliang Yin · Mengqian Ji · Lin Liu · Ming Li 等7人 · Energy Conversion and Management · 2025年5月 · Vol.332
准确的功率曲线建模对于提升并网风力发电机（WTs）的运行效率和性能至关重要。为了提高建模质量并消除输入变量之间的相互影响，本文提出了一种新颖的多变量功率曲线预测方法，该方法融合了先进的机器学习技术——随机梯度提升回归树（SGBRT）和灰狼优化算法（GWO），并结合创新的数据预处理和特征选择方法。具体研究工作与创新点如下：1）在二维Copula空间中对原始数据进行清洗，以风轮转速作为辅助判据并采用概率描述方式，以处理数据不确定性及非线性依赖关系；2）提出一种偏互信息（PMI）方法用于数据分析，在此...
解读: 该风电功率曲线建模技术对阳光电源具有重要借鉴价值。其SGBRT+GWO优化算法可应用于iSolarCloud平台的光伏功率预测,提升ST储能系统的充放电策略优化精度。PMI特征选择方法可用于SG逆变器的MPPT算法改进,降低计算复杂度。二维Copula数据清洗技术适用于储能电站SCADA数据预处理,...
CMLLM：一种用于风电功率预测的新型跨模态大语言模型
CMLLM: A novel cross-modal large language model for wind power forecasting
Guopeng Zhu · Weiqing Ji · Zhitai Xing · Ling Xiang 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年4月 · Vol.330
准确的短期风电功率预测对于保障电网稳定性以及优化风电场-储能系统的运行至关重要。然而，风能固有的随机性和高度波动性给风电功率预测带来了显著挑战。为了利用大语言模型强大的推理能力与高层知识，以精确提取非平稳风电数据中的特征，本文提出了一种用于风电功率预测的跨模态大语言模型（CMLLM）。该模型采用数据跨模态方法并结合预训练的大语言模型，能够高效兼容多种大语言模型，并适应具有不同特性的数据。在CMLLM中，通过引入跨模态迁移学习方法对数据进行综合处理，将数据转换为文本模态，从而避免了对大语言模型进行...
解读: 该跨模态大语言模型风电预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。可集成至ST系列PCS和PowerTitan储能系统的智能调度模块,通过精准短期风电功率预测优化风储协同运行策略,提升电网稳定性。该模型的跨模态迁移学习方法和先验知识提示机制,可启发iSolarCloud平台的预测性维护算法升级,增强...
以单位里程成本最小化为目标的燃料电池混合动力重型牵引车最优容量配置
Optimal sizing of fuel cell hybrid electric Heavy-Duty tractor with minimum of unit mileage cost
Xiaoyu Wang · Shouwen Yao · Pengyu Li · Yuyang Chen 等7人 · Energy Conversion and Management · 2025年4月 · Vol.330
摘要 本文提出了一种针对由燃料电池系统（FCS）、电池（B）和超级电容器（SC）组成的混合储能系统（HESS）的燃料电池混合动力重型牵引车（FCHHT）的最优混合能源容量配置方法。为此，提出了一种以单位里程（10^4 km）成本（UMC）为目标函数的评价指标，用于综合评估系统的初始成本、退化成本以及氢气消耗成本。此外，提出了一种基于平均功率与荷电状态（APS）的能量管理系统（EMS），其中给出了FCS与HESS之间的功率分配策略，并通过驱动循环功率需求的平均功率、FCS最高效率点功率、FCS最大...
解读: 该燃料电池混合动力重卡优化技术对阳光电源储能及充电业务具有重要借鉴价值。论文提出的电池+超级电容混合储能系统(HESS)架构与阳光电源ST系列PCS的多源协调控制理念高度契合,其基于平均功率和SOC的能量管理策略可应用于PowerTitan储能系统的功率分配优化。单位里程成本(UMC)优化方法为储能...
基于犹豫直觉模糊语言决策的电池技术综合性能评价与可持续性排序
Comprehensive performance evaluation and sustainability ranking of battery technologies based on hesitant intuitionistic fuzzy linguistic decision-making
Sayan Das · Manuel Baumann · Marcel Weil · Energy Conversion and Management · 2025年3月 · Vol.328
摘要 电池储能系统，特别是基于钠、钾等丰富材料的新兴系统，被视为当前锂基系统的可持续替代方案。然而，对这些系统的可持续性评估以及潜在改进潜力的识别需要对多个因素进行复杂评估，包括技术、经济、环境以及社会政治等方面。这些准则之间存在相互依赖性和不确定性，尤其是涉及处于不同技术成熟度（TRL）水平的技术时所关联的定性数据，给稳健评估带来了重大挑战。本研究提出了一种新的犹豫直觉模糊框架，用于选择储能技术并识别关键的改进潜力，该框架在语言犹豫与不确定性的条件下涵盖可持续性的所有维度。该方法独特地整合了详...
解读: 该研究的多维度电池技术可持续性评估框架对阳光电源ST系列储能系统选型具有重要参考价值。研究揭示环境因素、能量密度、资本成本和全球变暖潜势是关键决策因子,可指导PowerTitan等储能产品在LFP技术路线基础上,前瞻性布局钠离子等新兴技术。模糊决策方法可集成至iSolarCloud平台,为客户提供基...
一种改进的伞蜥算法用于求解不确定性环境下配电网络中可再生能源最优规划问题
A novel improved Frilled Lizard algorithm for solving the optimal planning problem of renewable energy sources within distribution grids under uncertainties
Badreddine Bendriss · Samir Sayah · Abdellatif Hamoud · Energy Conversion and Management · 2025年2月 · Vol.326
摘要 本研究设计并提出了一种新的改进型伞蜥优化算法，以解决基于可再生能源的分布式发电在辐射状配电网中的最优规划问题。主要目标是最小化功率损耗、提升电压水平并改善电压稳定性，该问题被构建为一个多目标优化问题。在辐射状配电网中进行可再生能源的规划是一个复杂的问题，必须考虑可再生能源出力的不确定性和负荷需求波动的影响。为此，我们建立了一个合适的概率模型，基于特定时间段和地理位置收集的逐小时季节性数据（包括风速、太阳辐照度和环境温度），对可再生能源的随机发电功率进行估计。所提出的改进型伞蜥优化技术融合了...
解读: 该改进蜥蜴算法针对分布式可再生能源优化配置问题,对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的并网规划具有重要价值。算法考虑风光出力不确定性和负荷波动,通过多目标优化降低网损70.25%、提升电压稳定性20.79%,可直接应用于iSolarCloud平台的智能选址和容量配置模块。其适应度距离平衡...
基于最优计划电网输出的建筑一体化光伏系统能量优化用于高层建筑的负荷转移与电网鲁棒性
Energy optimization of building-integrated photovoltaic for load shifting and grid robustness in high-rise buildings based on optimum planned grid output
Jia Liu · Zhongjie Pan · Huakun Huang · Huijun Wu · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.324
摘要 本研究提出了一种集成静态电池储能与电动汽车的建筑一体化光伏（BIPV）系统能量管理与优化模型，考虑了随机停车调度的影响。开发了一种以电网鲁棒性为导向、基于最优计划电网输出的新型能量管理策略，旨在有效管理典型高层建筑中BIPV发电在低能耗情景和零能耗情景下的负荷转移。提出了创新的负荷转移因子和电网鲁棒性因子作为评估指标，用以量化该电网鲁棒性导向策略相较于传统最大化光伏利用率策略的适用性。通过多目标优化方法，探索了在制冷季与非制冷季下兼顾负荷转移因子、电网鲁棒性因子及生命周期净现值的最优系统容...
解读: 该研究对阳光电源BIPV储能系统具有重要应用价值。文中提出的电网鲁棒性导向策略可直接应用于ST系列PCS与PowerTitan储能系统,通过优化计划并网输出实现负荷转移(76%以上)并降低电网冲击达49-71%。创新的负荷转移因子和电网鲁棒性因子评估指标可集成至iSolarCloud平台,增强高层建...
R744热管理系统在实车电动汽车测试中的能量流动态分析与区间次优控制
Energy flow dynamic analysis and interval suboptimal control for real electric vehicle testing with R744 thermal management system
Jilin Rena · Shucheng Zhang · Hongxiao Zheng · Xiang Yina 等7人 · Energy Conversion and Management · 2025年12月 · Vol.346
摘要 R744热管理系统（TMS）由于CO2作为制冷剂具有环境友好性和优异性能，被视为电动汽车（EVs）的有前景解决方案。然而，当前研究仍局限于台架试验和仿真，未能全面评估其在真实车辆运行场景下的动态应用效果，因而难以有效延长续航里程。本研究构建了能量流动态测试系统，并在电动汽车环境试验实验室中开展了实车实验。采用动态能量流动态分析方法，总结了环境温度、热管理需求、车速及行驶时间对能量流分布的具体影响。通过逐步细化时间尺度的分析过程，获得了更为丰富的电动汽车能量流动信息，揭示了R744 TMS的...
解读: 该R744热管理系统动态能流分析技术对阳光电源电动汽车充电站及储能系统具有重要借鉴价值。研究揭示的温度、车速对能耗分布的影响规律,可应用于充电站智能调度策略优化,通过iSolarCloud平台实现充电功率动态调节。其区间次优控制方法可启发ST系列PCS的热管理优化,在环境温度波动时保持系统稳定性。动...
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...
热电制冷器用于自适应个人热管理的数值建模与性能优化
Numerical modeling and design performance optimization of thermoelectric coolers for adaptive personal thermal management
Dhoni Nagaraj · Arshad Javed · Satish Kumar Dubey · Sanket Goel · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.342
摘要 热电制冷器（TECs）利用珀尔帖效应实现高效冷却，为热管理提供了一种紧凑且可靠的解决方案。本研究通过在COMSOL Multiphysics中进行数值建模，系统地研究了关键设计参数和运行参数对器件性能的影响。分析的关键输入参数包括热电臂高度、臂间间距、输入电流以及传热系数（h）。评估的性能指标包括制冷量（Qc）、功耗、性能系数（COP）和温差（ΔT），重点在于实现最大效率。采用先进的统计方法，包括实验设计（DOE）和方差分析（ANOVA），以量化这些参数的重要性并优化TEC的性能。结果表明...
解读: 该热电制冷器多物理场优化技术对阳光电源电动汽车驱动系统及储能热管理具有重要价值。研究中的电流-热耦合建模方法可直接应用于SiC功率器件散热设计,DOE/ANOVA统计优化思路可指导ST系列PCS和充电桩的热管理系统参数整定。特别是电流输入与传热系数对COP的协同影响分析,为PowerTitan储能系...
太阳能电池电流-电压特性的近似解析解：一种具有两种新方法的四二极管模型
Approximate analytical solutions for solar cell current-voltage characteristics: A four-diode model with two novel approaches
Martin P. Calasan · Snežana Vujošević · Ivana RadonjićMitić · Energy Conversion and Management · 2025年6月 · Vol.334
在现有文献中，存在三种基本的太阳能电池模型——单二极管模型（SDM）、双二极管模型（DDM）和三二极管模型（TDM）。最近，为了进一步改进对太阳能电池中复合和损耗过程的描述，提出了四二极管模型（FDM）。然而，该模型尚未从电流-电压（I-V）特性解析建模的角度进行分析。在本研究中，提出了两种基于Lambert W函数的近似解析模型，用于描述太阳能电池的I-V特性。为确保参数估计的准确性和高效性，采用了先进的优化技术。对所提出的建模方法及所采用优化算法的全面评估表明，这些方法非常有效，在参数精度方...
解读: 该四二极管光伏电池解析建模技术对阳光电源SG系列逆变器的MPPT算法优化具有重要价值。通过Lambert W函数实现的I-V特性精确建模,参数精度提升超50%,可显著改进逆变器在极端工况下的最大功率点追踪效率。该解析方法计算效率高,适合集成到iSolarCloud平台的预测性维护模块,实现组件性能实...
基于深度强化学习并考虑电驱动系统热特性的混合动力汽车能量管理策略
Energy management strategy for hybrid electric vehicles based on deep reinforcement learning with consideration of electric drive system thermal characteristics
Juhuan Qin · Haozhong Huang · Hualin Lu · Zhaojun Li · Energy Conversion and Management · 2025年5月 · Vol.332
摘要 深度强化学习已成为实现混合动力汽车在线优化能量管理的有力候选方法。然而，以往的研究尚未考虑混合电驱动系统中关键部件整体热特性对系统性能的影响。本文针对插电式混合动力汽车，提出一种基于深度确定性策略梯度算法并考虑电驱动系统热特性的能量管理策略，旨在将电池和电机的温度控制在安全范围内，同时提升车辆的整体性能。首先，构建了电池与电机的温度模型，并将其引入能量管理策略框架中；其次，采用基于深度确定性策略梯度的智能算法调节权重系数，以实现多目标之间的协调优化。基于多种典型循环工况开展了仿真实验，结果...
解读: 该深度强化学习热管理策略对阳光电源电动汽车驱动系统及储能产品具有重要价值。在电机驱动器方面,可借鉴其温度预测模型优化功率器件(SiC/IGBT)热管理,降低损耗并延长寿命;在储能PCS(ST系列)中,可应用DDPG算法实现电池热状态动态调控,提升PowerTitan等系统循环寿命;在充电桩OBC产品...