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基于自适应模糊-PID水冷技术提升光伏组件效率的实验研究
Experimental investigation on improving photovoltaic module efficiency using adaptive fuzzy-PID water cooling
Mohamad Shukorbin Abdul Rahim · Mohammad Faridun Naim bin Tajuddin · Mohd Sazli Saadb · Md Hasanuzzaman 等7人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.300
摘要 光伏(PV)组件是太阳能系统中的关键组成部分,但由于强烈的太阳辐照,尤其是在马来西亚等赤道气候条件下,会产生大量热量,显著限制其效率。这种过热不仅降低了电能转换效率,还加速了光伏组件的老化,导致使用寿命缩短以及维护成本上升。本研究提出一种基于正弦余弦算法(Sine Cosine Algorithm, SCA)优化的自适应自整定模糊-PID控制器,用于调控主动式水冷系统,以提升光伏系统的性能。正弦余弦算法因其在搜索过程中具备良好的探索与开发平衡能力,能够有效避免陷入局部最优,并收敛至全局最优...
解读: 该自适应模糊PID温控技术对阳光电源SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。研究验证的12.2%功率提升与温度管理直接关联MPPT优化效率,可启发逆变器热管理设计改进。动态冷却策略可集成至iSolarCloud平台实现预测性维护,通过实时温度监测延长组件寿命。该算法的探索-开发平衡机制对PowerTit...
用于光伏输出预测的混合机器学习模型:结合随机森林与LSTM-RNN实现鱼菜共生系统的可持续能源管理
Hybrid Machine learning models for PV output prediction: Harnessing Random Forest and LSTM-RNN for sustainable energy management in aquaponic system
Tresna Dewi · Elsa Nurul Mardiyat · Pola Risma · Yurni Oktarin · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.330
准确预测光伏发电(PV)系统输出对于优化可持续鱼菜共生系统中的能源管理至关重要,其中太阳辐照度的波动带来了重大挑战。本研究提出了一种结合长短期记忆循环神经网络(LSTM-RNN)与随机森林(RF)的混合模型,以有效应对这些挑战。该模型融合了LSTM-RNN在建模时间依赖性方面的优势以及RF在特征选择和处理非线性数据方面的能力,从而在电压、电流、功率和辐照度等参数上展现出优越的预测精度。通过采用包括归一化和序列转换在内的先进预处理步骤,使数据集与时间模式对齐,提升了模型的学习效率。评估指标如均方根...
解读: 该混合机器学习模型对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。LSTM-RNN与随机森林结合的预测方法可集成至SG系列光伏逆变器的MPPT优化算法,提升发电预测精度(RMSE<0.08)。模型对辐照度和温度的特征优先级分析(贡献度45%和22%)可优化ST系列储能PCS的充放电策略...
全球145个区域100%可再生能源系统中跨年度储能与发电过剩容量的技术经济分析
Techno-economic analysis of inter-annual energy storage and overcapacity in 100 % renewable energy systems for 145 regions globally
Mohammad Hasibul Hasan · Dominik Keiner · Christian Breyer · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 本研究针对全球划分为145个区域的地区,对100%可再生能源系统中的跨年度储能需求进行了全面分析。该研究首次在全球范围内评估了太阳能和风能资源在多个部门(包括电力、热力、交通和海水淡化)的应用情况。跨年度储能选项包括氢气、甲烷和液体燃料。基于美国国家航空航天局(NASA)1984年至2005年的高分辨率气象数据,分析了不同区域的储能需求、可再生电力发电的过剩容量以及相关的经济影响。结果表明,各区域在储能需求方面存在显著差异,其中氢气再发电系统的储能需求在全球不同区域之间的变化范围最广。本文...
解读: 该研究揭示跨年度储能在全球100%可再生能源系统中的关键作用,对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要战略价值。研究发现提高光伏风电装机过容量(5%)比大规模储能更经济,这验证了阳光电源SG系列逆变器与储能系统协同优化的技术路线。氢储能再电气化需求(417.4 TWh)为公司开...
一种基于改进直流解的物理信息图卷积网络用于交流最优潮流
A Physics-Informed Graph Convolution Network for AC Optimal Power Flow Via Refining DC Solution
Yundi Liu · Yuanzheng Li · Shangyang He · Yang Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
求解大规模电力系统的交流最优潮流(AC - OPF)问题对于整合可再生能源的电力系统运行至关重要。然而,随着系统规模的增大,传统的交流最优潮流数值方法面临计算成本高和收敛困难等挑战。为应对这些挑战,现有研究采用直流最优潮流(DC - OPF)或数据驱动方法。直流最优潮流通过考虑电力系统的固有物理特性(如电压变化)对交流最优潮流问题进行线性化处理,从而提供近似解。同时,数据驱动方法利用其强大的端到端学习能力有效求解交流最优潮流。尽管这两种方法速度都足够快,但直流最优潮流由于其简化假设(忽略了无功功...
解读: 该物理信息图卷积网络技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ST系列储能变流器的能量管理系统具有重要应用价值。通过快速求解AC-OPF问题,可显著提升储能系统在电网侧的实时调度响应速度,优化多台储能变流器并联运行时的功率分配策略。该方法融合物理约束的特性与阳光电源构网型GFM控制技术高度契合...
基于多策略α进化优化的质子交换膜燃料电池约束参数估计
Multi-strategy alpha evolution optimization for constrained parameter estimation in Proton Exchange Membrane Fuel Cells
Salih Berkan Aydemir · Funda Kutlu Onaya · KorhanÖkten · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.339
质子交换膜燃料电池(PEMFCs)是当前广泛应用于氢能源发电和储能系统中的装置。PEMFC参数估计对于优化燃料电池性能、降低成本以及确保系统可靠性至关重要。精确的参数估计有助于提升建模与仿真的准确性,并减少对昂贵且耗时实验的依赖。本研究聚焦于一种多策略α进化算法(MSAE),旨在提高PEMFC中参数估计的精度。MSAE在传统α进化算法的基础上进行了多项改进,例如采用Halton序列生成初始种群,并引入适应度-距离平衡技术以选择更优的候选解。为评估MSAE的一致性与可靠性,本文在三种不同情形下将其...
解读: 该PEMFC参数估计优化技术对阳光电源氢储能系统具有重要应用价值。MSAE算法的高精度参数辨识能力可应用于ST系列储能变流器与燃料电池的协同控制,通过精准建模减少实验成本,提升系统可靠性。其适应性约束优化方法可借鉴用于PowerTitan储能系统的多参数协同优化,结合iSolarCloud平台实现燃...
基于深度强化学习的氢燃料电池列车能量与热管理协同优化策略
Collaborative optimization strategy of hydrogen fuel cell train energy and thermal management system based on deep reinforcement learning
Kangrui Jiang · Zhongbei Tian · Tao Wen · Kejian Song 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393
摘要 轨道交通脱碳已成为轨道交通行业未来发展的主要方向。氢燃料电池(HFC)列车因其零碳排放和较低的改造成本,成为具有竞争力的潜在解决方案。然而,由于氢气在储存、运输和利用方面面临的挑战,其成本较高,仍是制约HFC列车商业化的主要因素。温度对HFC的能量转换效率和寿命具有显著影响,其热管理要求比内燃机更为严格。现有的HFC列车能量管理系统(EMS)通常忽略了HFC温度变化对能量转换效率的影响,难以根据环境动态条件实现能量与热管理的实时平衡控制。为解决这一问题,本文提出一种基于深度强化学习(DRL...
解读: 该深度强化学习能量-热管理协同优化技术对阳光电源氢能及储能系统具有重要借鉴价值。其MDP建模与双深度Q学习算法可应用于ST系列PCS的多能源协调控制,实现电池SOC动态平衡与温控优化。该方法在充电站EV Solutions中可优化充电功率分配,降低设备热应力;在PowerTitan储能系统中可提升变...
基于相变材料的环形流动以增强光伏/热能装置的热管理
PCM-based annular flow for enhanced thermal management of PV/T units
M.Moein-Jahrom · J.Aboueia · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.344
本文提出并分析了一种用于光伏/热能(PV/T)装置的新型混合散热器设计,该设计采用环形管结构,在环形空间内设有水流通道,并在内管中填充相变材料(PCM)。研究了两种环形散热器结构,分别为同心环形管(CAT)和偏心环形管(EAT)。在两种供液条件下对所研究的散热器进行了比较:(i)相同的压头损失;(ii)相同的泵送功率。在两种太阳聚光比下,考察了内管是否存在PCM时散热器的性能表现。建立了三维瞬态计算流体动力学模型,并结合能量-㶲分析对模拟结果进行后处理。结果表明,内管的偏心布置能够激活PCM对光...
解读: 该PCM相变冷却技术对阳光电源光伏逆变器及储能系统热管理具有重要价值。偏心环形管设计实现被动降温4.3-9.08°C,可应用于SG系列大功率逆变器散热优化,提升功率器件可靠性。相变材料的储热特性与PowerTitan储能系统温控需求高度契合,可降低主动冷却能耗。该技术使光伏组件电效率提升至14.18...
基于低成本高能量密度深共熔溶剂的季节性热化学储能
Seasonal Thermochemical Energy Storage with Affordable and High-Energy-Density Deep Eutectic Solvents
Yunren Sui · Zhixiong Ding · Zengguang Sui · Haosheng Lin 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.386
摘要 季节性热能储存技术在解决能源需求与供给在不同季节之间的时间和强度不匹配方面具有巨大潜力。吸收式热能储存因其高储能密度(ESD)和极低的能量损失,适用于长期储能,但面临结晶、较高的平准化成本以及放电速率下降等挑战。为克服这些局限,本研究首次提出一种采用新型深共熔溶剂(DESs)的多单元吸收式热能储存系统(MATES),以实现无结晶、低成本且稳定的能量储存。针对跨季节应用场景,该装置采用多单元结构并结合一次通过式放电策略,以确保稳定的输出;所提出的基于DES的工作流体具有较低的结晶温度和成本,...
解读: 该季节性热化学储能技术对阳光电源储能系统具有重要启示价值。研究提出的多单元吸收式储能(MATES)与深共熔溶剂方案,能量密度达549.6 kJ/kg,平准化成本仅0.032-0.040美元/kWh,可为ST系列PCS和PowerTitan系统提供跨季节储能方案设计参考。其低温(<50°C)太阳能利用...
意大利全境基于光伏并网制氢厂的氢气平准化成本最新研究视角
An up-to-date perspective of levelized cost of hydrogen for PV-based grid-connected power-to-hydrogen plants across all Italy
A.Ademoll · M.Calabres · Carlo Carcasci · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.379
摘要 绿色氢能在能源部门脱碳方面具有巨大潜力,但高昂的生产成本仍是主要障碍。本研究对基于光伏的并网制氢厂进行了全面的技术-经济-金融-环境分析,目标是满足意大利全境具有持续氢气需求的难减排行业。利用真实小时级数据,采用自主开发的基于规则的多能系统模拟器(MESS),并结合遗传算法进行电站最优规模设计。研究旨在最小化氢气平准化成本(LCOH),同时满足绿色氢气激励政策的监管框架要求。关键结果表明,在供给侧灵活性方面,氢气储存比电池储能更具优势;最优光伏与电解槽容量比在意大利南部为1.8,在北部为2...
解读: 该研究对阳光电源光储制氢系统集成具有重要参考价值。研究表明光伏-电解槽最优配比为1.8-2.1,氢储能优于电池储能,这为SG系列逆变器与电解槽协同优化提供依据。研究中的多能源系统仿真器(MESS)与遗传算法优化思路,可融入iSolarCloud平台,实现光储氢一体化智能调度。时序关联性分析显示严格时...
面向风力机结构载荷与功率评估的机器学习应用:工程视角
Towards machine learning applications for structural load and power assessment of wind turbine: An engineering perspective
Qiulei Wang · Junjie Hu · Shanghui Yang · Zhikun Dong 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.324
摘要 近几十年来,日益增长的能源需求加速了风电场的建设,对风力机性能中精确的载荷与功率评估提出了更高的要求。传统方法依赖于解析尾流模型和性能曲线,在复杂入流条件下往往难以适应,导致在预测风机载荷和功率输出时存在显著的不准确性。本研究以NREL 5MW基准风力机为案例,提出一种新颖的两阶段框架,用于应对风电场规划与开发各个阶段中的上述挑战。第一阶段是在初步设计阶段推导简化推力调制因子的推荐值,从而快速评估对风电场优化至关重要的最大推力载荷和疲劳推力载荷。第二阶段聚焦于详细设计阶段的机器学习模型的设...
解读: 该机器学习框架对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要价值。通过LightGBM模型实现风机负载与功率的高精度预测(R²>0.98),可优化ST系列PCS的功率调度策略和PowerTitan储能系统的充放电控制。推荐推力调制因子方法可应用于iSolarCloud平台的预测性维护模块,结合GFM控制技术...
考虑日前风浪预测的多港口海上风电场维护调度与船舶路径规划
Maintenance scheduling and vessel routing for offshore wind farms with multiple ports considering day-ahead wind-wave predictions
Guojin Si · Tangbin Xi · Dong Wang · Nagi Gebraeel 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.379
摘要 风能持续成为增长最快的可再生能源来源,其中海上风电的开发在全球范围内发挥着关键作用。然而,一个重要的挑战是海上风电港口容量不足,可能导致安装和维护计划的延误。现有的运维(OAM)框架通常忽略了港口和船舶可用性受限所带来的约束,主要关注资源无限制条件下对维护调度的影响。为解决这一问题,本文提出一种新颖的以资源为中心的维护策略(RCMS),该策略纳入了多种资源条件对机会性维护调度及多类型船舶路径规划的影响。与传统的以设备健康状态为中心的维护策略不同,RCMS通过量化动态风速变化带来的机会来优化...
解读: 该资源中心维护策略对阳光电源海上风电储能系统(PowerTitan/ST系列PCS)具有重要借鉴价值。文中基于气象预测的动态调度优化思路可应用于iSolarCloud平台,通过整合风-光-储多资源协同调度,优化储能系统充放电策略与运维计划。特别是多端口协同调度方法可启发分布式储能集群的灵活资源配置,...
需求侧管理背景下可再生能源来源对储能系统优化方案的敏感性研究:表后案例分析
Sensitivity of energy storage system optimization program to the source of renewable energy in the presence of demand side management: A behind-the-meter case study
Yogesh Manoharan · Keith Olson · Alexander John Headley · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.388
摘要 安装表后(behind-the-meter, BTM)可再生能源的趋势日益增强,以支持能源转型。节能方法如储能系统(ESS)和需求侧管理(DSM)可用于增强可再生能源的利用并最大化其效益。本研究探讨了不同可再生能源来源对节能策略、系统安装及长期规划决策的影响。本文提出了一种优化框架,用于确定储能系统(ESS)容量和需求侧管理(DSM)策略。通过比较太阳能和风能可再生能源对优化方案结果的影响,有助于为特定用电负荷曲线选择合适的可再生能源和节能方法。研究基于可再生能源类型及其渗透率,分析其对电...
解读: 该研究对阳光电源表后储能解决方案具有重要指导意义。文章验证了ESS与DSM协同优化在降低购电成本和削峰方面的价值,与我司PowerTitan储能系统和ST系列PCS的应用场景高度契合。研究强调电池成本、往返效率等参数对系统配置的敏感性,可为我司储能系统容量优化算法提供参考。针对海水公用事业的多区域负...
基于叠加收益模型
含能源社区)的并网电池最优容量配置与控制
Tudor Octavian Pocolaab · Valentin Robuac · Jip Rietveld · Sonam Norbu 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.397
近年来,间歇性可再生能源发电快速增长,亟需新型电池储能系统(BESS)解决方案。一个新趋势是大型并网电池的兴起,这类电池可通过叠加收益模型进行调控,以提供多种储能和灵活性服务。另一个新兴发展方向是可再生能源社区(REC),其中产消者投资建设自身的可再生能源发电设施,但也需要电池储能来提升灵活性。本文研究了能源社区通过“电池即服务”(BaaS)模式向电池运营商租赁电池容量的情景。我们提出一种方法,用于确定可租赁电池容量的规模与定价,使其在参与电力市场的过程中为社区和电池运营商均带来经济效益。我们分...
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。论文提出的电池即服务(BaaS)模式与多重收益堆叠策略,可指导我们优化储能系统容量配置算法。其线性优化控制方法和正则化函数可集成到iSolarCloud平台,提升能源社区场景下的储能调度效率。特别是针对动态电价和风电波动的...
用于评估光伏系统可靠性的开放数据集
Open data sets for assessing photovoltaic system reliability
Xin Chen · Baojie Lia · Jennifer L.Braid · Brandon Byford 等11人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.395
摘要 光伏(PV)系统已成为可再生能源战略的基石,特别是由于过去十年中太阳能发电成本显著降低。然而,光伏装置的长期可靠性仍是一个持续存在的挑战,需要发展先进的监测和预测性维护策略。为评估光伏系统的健康状况,使用了多种类型的数据,包括环境条件、电气性能以及巡检图像等。这些数据支持诸如用于寿命预测的机器学习(ML)模型和用于缺陷检测的计算机视觉技术等方法。然而,高质量且全面的数据获取十分困难,尤其是在长期一致性与数据多样性方面尤为突出。公开可用的数据集是应对这些挑战的宝贵资源,但它们往往存在碎片化问...
解读: 该开源数据集研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要价值。论文系统梳理的环境数据、电气性能、缺陷图像等多维数据类型,可直接应用于SG系列逆变器和PowerTitan储能系统的预测性维护算法优化。特别是机器学习模型与计算机视觉技术结合,能提升我司光伏电站全生命周期健康管理能力。建议将论...
数据驱动的电-氢-炼油耦合系统多阶段分布鲁棒调度
Data-driven multi-stage distributionally robust scheduling for coupled electricity-hydrogen-refinery systems
Chao Ninga · Aokai Maa · Zhaoyang Dongb · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 通过电解水制取绿色氢气为炼油厂的脱碳提供了动力,揭示了电力-氢气-炼油一体化发展的前景。本文针对可再生能源出力不确定性下的电-氢-炼油耦合系统,提出了一种新颖的多阶段分布鲁棒调度框架。该框架将电力系统、氢能设备与炼油工艺单元无缝集成,实现了炼油过程的整体优化,兼顾经济性与可持续性效益。为有效应对因调度阶段增多和不确定类型多样化所带来的高维不确定性问题,本文构建了一种创新的基于结构化矩-Wasserstein的模糊集,并给出了相应的集合包含关系及概率保障的理论分析。基于该模糊集,将炼油调度问...
解读: 该电-氢-炼化耦合调度技术对阳光电源ST系列储能变流器及氢能系统集成具有重要价值。多阶段鲁棒优化框架可应用于PowerTitan储能系统的能量管理策略,通过分布鲁棒决策应对新能源不确定性。电解制氢与储能协同调度思路可拓展至iSolarCloud平台的源网荷储氢一体化优化,提升系统经济性3.77%、降...
关于退化建模在包含可再生能源与储能的混合能源系统鲁棒设计中的重要性
On the importance of degradation modeling for the robust design of hybrid energy systems including renewables and storage
Francesco Superchi · Antonis Moustakis · George Pechlivanoglou · Alessandro Bianchini · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 由于额外的复杂性和计算成本,迄今为止大多数关于混合能源系统的经济技术分析都忽略了组件的长期性能衰减。本研究提出了一种新颖的模拟方法,该方法在考虑退化效应的同时保持了合理的计算成本,相较于完整的基于物理机制的模型实现了88.5%的时间节省,而在估计长期影响时仅引入0.015%的误差。所提出的方法通过一个实际案例研究——即提洛斯岛混合能源系统的升级改造,以实现完全能源自给——进行了验证,该系统依靠光伏和风能发电,并由锂离子电池与氢链系统(电解槽、压缩机、储氢罐和燃料电池)组合提供支持。该新型模...
解读: 该退化建模研究对阳光电源储能系统设计具有重要价值。研究揭示忽略退化会导致电解槽低估103%、储氢罐低估31.5%、电池低估59.6%,这直接关系到PowerTitan储能系统和ST系列PCS的容量配置准确性。建议将该快速退化仿真方法集成到iSolarCloud平台,结合实际运行数据优化光储氢混合系统...
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...
采用氢燃料的回热式旋翼机动力装置探索与性能评估
Exploration and performance assessment of recuperated rotorcraft powerplant utilizing hydrogen as fuel
Chengyu Zhang · Guopeng Yub · Youcai Liang · Guorui Linga · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.336
摘要 为应对不断上升的燃油成本以及航空排放带来的环境问题,本文提出了一种集成的多学科研究框架,用于探索以氢为燃料的回热式旋翼机动力装置概念。整体方法涵盖了一系列分析,包括旋翼机飞行动力学、涡轴发动机仿真、氢气储存以及回热器性能评估。此外,在改装旋翼机的背景下开展了设计空间探索和重量 penalty 评估,以考察系统集成性与整体性能。针对多种推进构型进行了对比研究,包括以煤油或氢为燃料的简单循环与回热循环,重点关注燃油经济性与有效载荷能力。分析表明,储氢罐重力效率和回热器热有效性是影响系统重量 p...
解读: 该氢燃料旋翼机动力系统研究对阳光电源氢能储能及充电站产品具有重要参考价值。研究中热回收器效率提升23-44%的能效优化思路,可应用于ST系列储能变流器的热管理系统设计。氢储能罐重量效率评估方法,可借鉴至PowerTitan储能系统的能量密度优化。多学科集成分析框架对阳光电源开发氢能充电站及氢-电混合...
基于Mn-Fe颗粒的高温储能系统热化学反应动力学
Thermochemical reaction kinetics of Mn-Fe based particles for High-Temperature energy storage systems
Jiasong Li · Peiwang Zhu · Haoran Xu · Yiming Bao 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.285
摘要:结合储热技术(TES)的聚光太阳能发电(CSP)系统对于提升可再生能源的稳定性至关重要。然而,CSP技术在效率和成本方面仍面临持续挑战。提高热量收集与储存温度被视为提升效率并降低成本的有效策略。本研究探讨了Mn-Fe颗粒在CSP系统中用于储热的应用,突出了其优异的循环稳定性和适用于高温环境(>900 °C)的特性。我们对氧化动力学进行了详细分析,确定了氧化过程的平衡氧分压(pO₂,eql(Tₒₓ)),发现其起始温度超过850 °C,在较低氧分压下存在明显滞后现象,而在较高氧分压下该滞后则减...
解读: 该Mn-Fe高温储热技术为阳光电源光热储能系统提供创新方向。研究的>900°C高温储热特性和氧化动力学模型,可启发ST系列储能变流器在光热电站的热电耦合优化设计。精确的反应动力学控制模型(R²=0.9993)与阳光电源智能控制技术协同,有助于提升PowerTitan等大型储能系统在光热发电场景的能量...
评估浮式光伏驱动的绿色氢能在内河渡轮运营中的环境与经济可行性:以土耳其为例
Assessing the environmental and economic viability of floating PV-powered green hydrogen: A case study on inland ferry operations in Türkiye
Denizhan Guven1 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
本文对用于土耳其一条渡轮航线的浮式光伏(FPV)驱动的绿色氢气生产系统进行了全面分析,采用生命周期评估(LCA)和生命周期成本评估(LCCA)方法,评估其相关的环境影响和成本。该方法包括将来自13个全球气候模型(GCMs)的日数据重采样至统一的1° × 1°网格,利用多种统计方法将其与ERA5数据集进行比较,并筛选出表现最优的四个GCMs。随后,利用这些模型预测2023–2052年间的环境温度、风速和太阳辐射。基于这些预测结果,确定FPV系统的各组件规模。根据GREET 2022数据库进行的LC...
解读: 该研究对阳光电源浮式光伏制氢系统具有重要参考价值。FPV发电端可采用SG系列1500V逆变器配合MPPT优化技术,提升海面/水面复杂环境发电效率;制氢储能环节适配ST系列PCS与PowerTitan储能系统,通过VSG虚拟同步机技术保障电解槽供电稳定性;研究揭示PV生产占氢能全生命周期碳排放62%以...
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