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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...
时空特征编码的深度学习方法用于屋顶光伏潜力评估
Spatiotemporal feature encoded deep learning method for rooftop PV potential assessment
Jian Xuab · Zhiling Guo · Qing Yuc · Kechuan Dongd 等7人 · Applied Energy · 2025年9月 · Vol.394
摘要 屋顶光伏（PV）系统是提升城市环境中可再生能源利用的一种有前景的解决方案。准确估算屋顶光伏系统的发电潜力受到复杂城市形态所引起的遮蔽效应的制约，这些效应显著降低了屋顶表面的太阳辐照度，从而导致预测误差。传统的遮蔽模拟方法计算成本高昂，凸显了在计算效率与评估精度之间实现精细平衡的必要性。本研究提出了一种创新的深度学习框架，能够有效编码多种时空数据源，以精确预测阴影投射并计算屋顶光伏潜力。具体而言，基于物理原理的真实数据，结合U-Net网络、三维（3D）建筑细节、太阳能资源数据以及气象参数，使...
解读: 该时空特征编码深度学习框架对阳光电源屋顶光伏系统规划具有重要价值。研究通过U-Net网络精准预测建筑阴影对发电量的影响(平均损失5.32%),可优化SG系列逆变器的MPPT算法在遮挡工况下的功率追踪策略。158倍的计算加速能力可集成至iSolarCloud平台,实现大规模城市屋顶光伏资源快速评估与选...
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