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电网连接型多能系统的整体优化:生物质与灵活储能的集成
Holistic optimization of grid-connected multi-energy systems: Biomass and flexible storage integration
Jie Ji · Yinqi Xi · Yibai Wang · Jia Xiao 等9人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.327
摘要 本研究针对苏北地区多能系统(MES)容量及灵活储能优化中的关键挑战,重点探讨了生物质能、风能与光伏发电源的集成问题。该研究对于提升绿色可再生能源的高效与可持续利用具有重要意义,是应对能源危机和环境问题的关键途径。本研究采用了一种生物质与灵活储能(BMFS)策略,涵盖风力涡轮机、光伏发电机、生物质供电单元以及储能系统的集成。通过运用集合经验模态分解-共生生物搜索-径向基函数(EMD-SSA-RBF)优化算法,在多种负荷条件下对系统性能进行了仿真模拟,旨在实现电网供需之间的平衡。该算法结合了E...
解读: 该多能源系统优化研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。研究中的EMD-SSA-RBF算法可启发iSolarCloud平台的预测性维护优化,提升储能系统在风光生物质混合场景下的调度精度。GBGT稳定供电策略可借鉴至VSG虚拟同步发电机控制技术,增强电网稳定性。研究...
基于镓掺杂实现高阈值稳定性的GeSe基选择器专用存储器
High-Threshold-Stability GeSe-Based Selector-Only Memory Enabled by Gallium Doping
Yaru Zhang · Jinyu Wen · Chuanqi Yi · Lun Wang 等6人 · IEEE Electron Device Letters · 2025年8月
仅选择器存储器(SOM)利用 Ovonic 阈值开关(OTS)器件中的阈值电压($V_{th}$)漂移来存储数据,因其低延迟、高密度和成本效益高,已成为一种颇具前景的存储级存储器(SCM)候选方案。然而,$V_{th}$的不稳定性,包括可变性和漂移,仍然是一个主要的可靠性挑战。在此,我们提出一种镓(Ga)掺杂策略来增强$V_{th}$的稳定性。在双势阱 OTS 模型的指导下,我们采用从头算分子动力学(AIMD)计算,分析了各种掺杂剂对 SOM 材料中决定$V_{th}$稳定性的配位数(CNs)和...
解读: 从阳光电源的业务视角来看,这项基于镓掺杂GeSe的选择器存储器技术虽属半导体存储领域,但其底层技术原理对我司储能系统和智能化产品具有重要参考价值。 该技术的核心突破在于通过镓掺杂显著提升了阈值电压的稳定性,这与我司储能系统中电池管理系统(BMS)和功率控制单元面临的挑战存在相似性。储能系统要求在宽...
不同两相流关联式下高温热泵系统换热器设计与性能评估:4E分析
Heat exchanger design and performance evaluation for a high-temperature heat pump system under different two-phase correlations: 4E analysis
Ding Wu · Bo Ma · Xiaohui Huang · Xian Wu 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 为区域供热并促进可再生能源电力的消纳,高温热泵技术预计将在由可再生能源驱动的热能储存系统中发挥关键作用。然而,目前关于高温热泵性能预测的研究通常基于特定的换热器传热关联式,难以指导在高温热泵系统的换热器设计和系统性能评估中对两相流关联式的选择与组合。本研究聚焦于不同两相流关联式的影响,针对用于部件设计和系统性能预测的8种关联式(4种流动冷凝关联式和4种流动沸腾关联式)开展了对比研究。结果表明,对于设计工况下的冷凝器或蒸发器,其尺寸、成本及碳排放均显著受到不同两相流关联式的影响。在16组两相...
解读: 该高温热泵4E分析技术对阳光电源储能系统热管理具有重要参考价值。PowerTitan等大型储能系统面临显著热管理挑战,研究揭示的两相流换热关联式选择对换热器设计、成本及碳排放的影响,可直接应用于ST系列PCS和集装箱式ESS的冷却系统优化。特别是非设计工况下9.88%的制热量波动和6.76%的火用效...
基于知识与数据驱动融合Koopman方法的双馈感应发电机风电场频率支撑能力在线评估
Online assessment of frequency support capability of the DFIG-based wind farm using a knowledge and data-driven fusion Koopman method
Yimin Ruan · Wei Yao · Qihang Zong · Hongyu Zhou 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 随着可再生能源在电力系统中渗透率的不断提高,系统的频率稳定性有所下降。因此,风电场(WFs)等可再生能源电站必须具备足够的频率支撑能力。为了最大化风电场的频率支撑能力,准确确定其频率支撑能力边界(FSCB)至关重要。由于风资源分布不均以及风电机组运行状态复杂,精确评估风电场FSCB具有挑战性。针对这一问题,本文提出一种基于知识与数据驱动融合的Koopman方法,用于评估基于双馈感应发电机(DFIG)的风电场的FSCB。本文分析了FSCB的特性,并构建了一个多维指标体系,从理论和实际两个层面...
解读: 该Koopman融合方法对阳光电源风储协同系统具有重要价值。可应用于ST系列储能变流器与风电场的协调调频控制,通过在线评估风电场频率支撑能力边界,动态优化PowerTitan储能系统的调频响应策略。该方法评估误差小于2%且速度提升10倍,可集成至iSolarCloud平台实现预测性调频资源管理。结合...
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