找到 5 条结果 · Energy Conversion and Management
STE-HOLNet：一种融合时空特征、动态概念漂移检测与自适应校正的风电功率预测新方法
STE-HOLNet: A new method for wind power prediction by integrating spatio-temporal features, dynamic concept drift detection and adaptive correction
Xiongfeng Zhao · Hai Peng Liu · Huaiping Jin · Xueping Shen 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年11月 · Vol.344
摘要 风电具有高度的不确定性和非线性，其时间序列通常表现出多周期性特征和概念漂移现象，这对实现高精度预测构成了重大挑战。本文提出了一种基于时空特征增强并结合动态在线校正机制的混合深度学习预测模型——时空增强型混合在线学习网络（Spatio-temporal Enhanced Hybrid Online Learning Network, STE-HOLNet），该模型通过改进的时间编码机制与深层网络结构紧密集成，实现了实时且高精度的风电功率预测。首先，引入一种改进的Time2Vec模块（E-Ti...
解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。STE-HOLNet模型的概念漂移检测与自适应在线学习机制,可直接应用于ST系列PCS的功率预测模块,提升储能系统对风电波动的响应能力。其时空特征增强方法能优化iSolarCloud平台的预测性维护算法,降低RMSE达36.93%的性能可显著改善...
多尺度融合图卷积网络用于多站点光伏功率预测
Multi-scale fused Graph Convolutional Network for multi-site photovoltaic power forecasting
Qi Sim · Xinze Zhang · Siyue Yang · Liang Shen 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年6月 · Vol.333
摘要 近年来，通过精细挖掘时空关系的多站点光伏功率预测因其在降低建模成本和提高预测精度方面的潜力而受到广泛关注。然而，现有方法通常忽略了在真实场景中多个站点之间跨不同时间尺度存在的复杂且动态变化的时空相关性。为解决这一局限性，本研究从多尺度视角提出了一种新颖且有效的模型：多尺度融合图卷积网络（Multi-Scale Fused Graph Convolutional Neural Network, MSF-GCN）。MSF-GCN引入了一个多图卷积（MGCN）模块，该模块结合预定义图与可自适应学...
解读: 该多尺度图卷积网络技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。MSF-GCN模型通过多图卷积捕获分布式光伏电站间空间依赖关系,结合多尺度时序分解,可显著提升SG系列逆变器集群的功率预测精度(MAE提升13.21%)。其自适应图学习机制能优化PowerTitan储能系统的充放电策...
用于建筑一体化光伏
BIPV）天窗降温的宽带光谱选择性聚合物薄膜
Jihong Pu · Dan Xu · Chao Shen · Lin Lu · Energy Conversion and Management · 2025年2月 · Vol.326
摘要 光谱选择性设计因其高度灵活性，在建筑一体化光伏（BIPV）技术中日益受到科学界的关注。本研究提出一种光谱选择性策略，旨在优化BIPV天窗，具备三个关键特性：（1）高带隙以上透射率，以确保发电性能；（2）高带隙以下反射率，以减少不利的太阳热增益；（3）在中红外波段具有高发射率，以促进辐射天空冷却。该策略涉及开发一种柔性PDMS/ITO/PET薄膜。在这种多层结构中，PDMS（聚二甲基硅氧烷）层在大气窗口内提供高发射率（0.93），ITO（氧化铟锡）层对太阳能电池的带隙以下太阳光（>1.1 μ...
解读: 该光谱选择性薄膜技术为阳光电源BIPV场景提供系统级优化方案。针对SG系列光伏逆变器应用,薄膜可降低组件温度2.6℃,虽发电量损失9%但显著改善热管理,延长逆变器寿命。结合iSolarCloud平台可实时监测光谱调控效果与发电效率平衡点。对于工商业储能系统,该技术减少建筑冷负荷18.3%,降低空调能...
一种具有等容与等温过程的新型耦合动力循环在内燃机中的性能优化与对比研究
Performance optimization and comparative study on a novel coupled power cycle featuring isochoric and isothermal processes in internal combustion engine
Ruizhao Gao · Kunteng Huang · Hongrui Li · Ruikai Zhao 等8人 · Energy Conversion and Management · 2025年5月 · Vol.332
开发具有更高热效率的热力循环是应对内燃机节能、环保和减排挑战的关键途径。然而，现有的内燃机优化循环仍受限于奥托循环、柴油循环和布雷顿循环等经典热力循环的基本局限性，导致循环性能提升遭遇瓶颈。得益于基于先进柔性材料的张力活塞技术，内燃机中的等温过程得以灵活实现。本文提出了一种新型循环——具有等容与等温过程的耦合动力循环，以提高平均吸热温度。基于热力学基本定律建立了热力学模型，并推导了理想气体的理想热效率方程。结果表明，热效率和可持续性指数均与压气机及活塞燃烧室的压力比呈正相关关系。相比之下，随着压...
解读: 该耦合动力循环技术通过等容-等温过程优化,热效率提升30%以上,为阳光电源储能系统热管理提供创新思路。ST系列PCS及PowerTitan在大功率运行时面临散热挑战,可借鉴其等温过程控制策略优化功率器件温度管理。该技术对压缩比的多目标优化方法,可应用于储能系统功率密度与效率的协同设计。结合SiC器件...
基于Sobol敏感性分析的足式机器人轻量化液压动力单元设计
Design of lightweight hydraulic power unit for legged robots based on the Sobol sensitivity analysis
Bin Yu · Huashun Li · Chengze Gu · Ao Shen 等10人 · Energy Conversion and Management · 2025年2月 · Vol.328
摘要 降低足式机器人的重量可提高其续航能力、机动性和承载能力，使其能够执行更为复杂的任务，例如从在平坦地形上行走过渡到完成具有挑战性的跳跃动作。作为液压驱动足式机器人的核心能源，液压动力单元（HPU）的重量占整个机器人总重的50%以上，具有显著的减重潜力。然而，HPU的设计与尺寸参数较为复杂，影响其重量的关键因素尚不完全明确，导致难以进行有针对性的优化。为解决上述问题，本文提出一种基于Sobol敏感性分析方法的足式机器人轻量化液压动力单元（LHPU）设计方案。首先，建立了LHPU关键部件的重量模...
解读: 该液压动力单元轻量化设计方法对阳光电源电动汽车驱动系统具有重要借鉴意义。文中基于Sobol敏感度分析的参数优化思路可应用于电机驱动器、车载充电机(OBC)等产品的轻量化设计,通过识别关键影响参数实现40%以上减重。该方法可指导阳光电源优化电驱动系统的电机-控制器匹配、散热结构集成化设计,提升新能源汽...