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基于联邦强化学习的多连接混合动力汽车集成热能与能量隐私保护管理
Privacy-preserving integrated thermal and energy management of multi connected hybrid electric vehicles with federated reinforcement learning
Arash Khalatbarisoltani · Jie Han · Muhammad Saee · Cong-zhi Liu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.385
摘要 深度强化学习（DRL）算法在针对预定义驾驶循环下开发单个混合动力电动汽车（HEV）最优能量管理策略（EMS）方面已展现出优异的性能。然而，在该研究领域中，热负荷及热管理（TM）的影响常被忽视。此外，HEV可能面临未见过的驾驶模式，从而影响EMS的整体性能。连接型HEV（C-HEV）提供了有前景的解决方案，但仍存在隐私、安全和通信负载等问题。本文提出一种基于联邦强化学习（FRL）的新型集成热能与能量管理（ITEM）方法，旨在实现多个C-HEV之间的通用化策略。该框架能够在拓展多环境学习能力的...
解读: 该联邦强化学习架构对阳光电源充电桩及储能系统具有重要价值。其隐私保护的分布式学习机制可应用于iSolarCloud平台,实现多站点充电桩协同优化而无需上传敏感数据。热管理与能量管理集成策略可迁移至ST系列PCS的温控优化,通过多储能站点联合学习提升功率变换效率和电池热管理性能。云端-边缘协同架构与阳...
一种结合数据驱动预测与超 twisting 控制的低碳微电网混合方法
A hybrid approach involving data driven forecasting and super twisting control action for low-carbon microgrids
Naghmash Ali · Xinwei Shen · Hammad Armgha · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.398
摘要 本文提出了一种基于两级密集残差神经网络的优化框架，旨在提升微电网中能量管理系统（EMS）的运行效率。该框架解决了传统数值优化方法在求解经济调度问题时存在的不足，这些传统方法通常优先考虑精度而牺牲了实时性能，并且未能充分最大化可再生能源的发电量。所提出的框架在上层控制中不仅能够求解经济调度问题，还能优化来自可再生能源的功率输出。在本地层面，采用超 twisting 滑模控制策略，以精确跟踪由能量管理系统生成的参考指令，并确保直流母线电压的精准调节。框架的稳定性通过李雅普诺夫稳定性准则进行了理...
解读: 该混合优化框架对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。论文提出的双层密集残差神经网络可优化微电网经济调度,超扭曲滑模控制实现精确直流母线调控,与阳光电源GFM/GFL控制技术高度契合。该方法在600V氢电混合微网的实时验证表明,可提升储能系统EMS响应速度和新能源消纳...
液态金属实现的热-电耦合电流传输性能分析
Performance analysis of coupled thermal-electric current transmission by liquid metal
Chuan-Ke Liu · Mao-Lin Li · Shun Ma · Xin-Yi Liu 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.327
摘要 高功率直流快充（DC-HPC）有望推动电动汽车（EV）向高能效与低碳可持续方向发展，但在极端高温冲击下存在热失控风险。传统的冷却方法将电流传输与散热过程分离，在超大充电电流条件下难以实现高效的热管理与结构灵活性。本文提出一种基于液态金属（LM）的热-电耦合电流传输策略，构建了用于电动汽车超充的柔性协同供电线（FSPL），即使在超过1000 A的电流下仍可稳定工作。该液态金属基FSPL（LM-FSPL）兼具载流导通与主动冷却散热的协同功能，能够快速消除超高充电电流所产生的超高热流密度，从而促...
解读: 该液态金属热电耦合传输技术对阳光电源充电桩产品线具有重要价值。针对1000A+超大功率直流快充场景,液态金属同步实现载流与主动冷却,可显著提升充电站热管理效率。技术启示:1)可优化现有DC充电模块的热设计,突破功率密度瓶颈;2)柔性可弯曲特性适配充电枪线缆轻量化需求;3)62.7%的散热能力提升可降...
基于共识的分布式电推进无人机动力巡航与偏航控制
Consensus-Based Powered Cruise and Yaw Controls for Unmanned Aerial Vehicle With Distributed Electric Propulsion System
Cong Yuan · Yuhua Du · Yigeng Huangfu · Chao Gong 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年8月
分布式电推进（DEP）系统在无人机应用中优于传统集中式推进系统，但现有推进管理技术多采用集中控制，难以充分发挥其分布特性。本文提出一种面向DEP无人机的新型分布式控制方法，通过协调各推进器实现飞行速度与航向角的协同调节，即动力巡航与偏航控制。为避免失速，巡航与偏航控制在设计上充分解耦。文中给出了控制器设计细节与稳定性分析，并在控制器硬件在环（C-HIL）平台上完成实验验证。结果表明，所提方法能有效抑制超调并快速修正速度偏差，实现稳定航向调节，而无解耦机制时系统在100秒后失稳并失速。
解读: 该分布式电推进共识控制技术对阳光电源储能与充电桩产品线具有重要借鉴价值。其核心思想与PowerTitan储能系统的多模块协同控制高度契合：通过分布式共识算法实现多个PCS单元的功率均衡与解耦控制，可有效避免环流和振荡。文中提出的解耦控制策略可应用于ST系列储能变流器的有功-无功独立调节，提升构网型G...
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