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无翅片仿肠结构装置实现高功率密度与高能量密度的相变储热
Finless intestine-mimic devices for high power density and high energy density latent heat storage
Yang Tian · Xianglei Liu · Qiao Xu · Qinyang Luo 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.382
摘要 相变储热（LHS）技术为解决间歇性热能供应与连续需求之间的不匹配问题提供了一种可行方案，但其充热/放热过程缓慢，导致功率密度较低。尽管已有多种翅片结构被提出以应对这一挑战，但通常以牺牲能量密度和增加系统复杂性为代价。受肠道内部结构与功能的启发，本文提出一种新型无翅片双梯度LHS装置，并集成氧化镁纳米颗粒（MgO NPs），以同时实现高能量密度和高功率密度。通过协同降低界面热阻并增加纳米颗粒周围原子密度，在LiNO3-KCl共晶盐中添加4 wt%的MgO纳米颗粒，使其导热系数和储能密度分别提...
解读: 该仿肠道无翅片相变储热技术对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。其通过纳米颗粒增强导热性和结构优化提升功率密度114.2%的思路,可应用于PowerTitan液冷储能系统的热管理优化,特别是电池簇温控设计。双梯度结构与涡流增强机制启发ST系列PCS散热方案改进,有助于提升功率器件热传导效率,降低系统热...
光伏/光热一体化辅助除湿蒸发冷却系统的多变量超平面优化
Multivariate hyperplane optimization of integrated photovoltaic/thermal – Assisted desiccant evaporative cooling system
Yanling Zhang · Yi Chen · Hongxing Yang · Hao Zhang 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.325
摘要 建筑物对可持续空调系统日益增长的需求推动了绿色高效替代空气处理系统的发展，例如光伏/光热再生式除湿冷却系统（PV/T-DCS）。本研究探讨了一种针对高密度、高温高湿城市环境定制的PV/T-DCS多变量优化策略。通过将光伏/光热（PV/T）系统与基于液体除湿剂的蒸发冷却系统相结合，所提出的系统构型与优化方案旨在最大化制冷能力、最小化能耗并减少排放。本研究采用一种新颖的运行策略，在当地气候条件下测试，执行多变量超平面优化，以平衡技术、环境、能源和经济目标。结果表明，与传统系统相比，PV/T-D...
解读: 该PV/T-DCS系统的多变量优化策略对阳光电源光储一体化方案具有重要参考价值。研究中光伏光热协同及能效优化思路可应用于SG系列逆变器的MPPT算法改进,58.1%的节能率验证了储能系统配合的必要性,ST系列PCS可通过GFM控制实现冷热电联供场景的能量优化调度。论文涉及的SiC器件高效转换特性与公...
基于三模谐振器的多功能多路滤波功分器设计
Design of Multifunctional Multiway Filtering Power Dividers Based on Tri-Mode Resonators
Chi-Feng Chen · Yu-Sheng Zeng · Yi-Chen Yeh · Tsang-Ning Tien 等6人 · IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology · 2024年11月
本文提出了一种用于多路滤波功率分配器的创新设计方法，该方法可在紧凑封装中同时实现功率分配和滤波功能。在这种方法中，采用三模谐振器来实现电路小型化和宽阻带。为验证该方法的有效性，设计并制作了基于三模加载短截线谐振器的四路、六路和八路滤波功率分配器；它们的电路面积较小，分别小于<inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-m...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于三模谐振器的多路滤波功分器技术在射频电路设计领域具有显著创新性，对我司光伏逆变器和储能系统的电磁兼容性能提升具有潜在应用价值。 该技术的核心优势在于将功率分配与滤波功能集成于紧凑封装中，实现了电路小型化（面积小于0.11λg²）和宽阻带特性。对于阳光电源的产品线而...
基于特征谱与扩张因果卷积及Squeeze-Excitation ShuffleNet轻量级深度学习的区域风电场日前低功率输出事件预测
Prediction of Day-Ahead Low-Power Output Events in Regional Wind Farms Using Feature Spectrums with Dilated Causal Convolution and Squeeze-Excitation ShuffleNet Lightweight Deep Learning
Zimin Yang · Xiaosheng Peng · Xiaobin Zhang · Guoyuan Qin 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
区域风电场低功率输出事件的准确预测对电力系统的电网调度至关重要。然而，传统的风电预测方法主要侧重于提高整体预测精度，因此很少单独讨论风电低功率输出事件。本文提出了一种创新的区域风电场日前低功率输出事件预测方法，该方法利用特征频谱，结合扩张因果卷积（DCC）和挤压 - 激励（SE）改进的ShuffleNet网络。首先，将时间序列区域特征转换为频谱图像，在特征创建和选择后，引入并讨论了三种可能的特征排列方式。其次，提出了DCC - SE - ShuffleNet轻量级深度学习神经网络作为低功率输出事...
解读: 该研究的深度学习预测方法对阳光电源的新能源发电及储能产品具有重要应用价值。特征谱分析与轻量级深度学习模型可集成到ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的控制系统中,提升功率预测精度。具体应用包括:(1)优化储能系统的充放电调度策略,提高PowerTitan等大型储能系统的经济性;(2)改进光伏/风电...
空间环境中热电发电机的结构与运行参数优化及性能提升
Structure and operation parameter optimization and performance improvement of thermoelectric generator in outer space
Yuan Hea · Chun Yang · Yu-Bing Tao · Ya-Ling He · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.334
摘要 热电发电机（TEG）在废热利用和清洁能源发电中发挥着重要作用。然而，目前对TEG结构与其安全温度之间的关系关注不足，且尚未有关于TEG在外层空间应用的研究报道。本研究建立了在外层空间运行的TEG三维热-电-力耦合模型，并对其电学与力学性能进行了分析。首先，对比了三种不同结构和工作温差下的典型TEG工况，阐明了TEG应用于外层空间时所具有的优势（高效率与高功率密度）以及面临的问题（高热应力）。随后，系统分析了TEG的结构参数与运行参数对其电学和力学性能的影响，确定了关键设计变量并揭示了变量间...
解读: 该热电发电机热-电-机械耦合优化研究对阳光电源SiC功率器件热管理具有重要参考价值。文中铜排应力集中问题与我司ST系列储能变流器、SG光伏逆变器的母排设计高度相关。其多参数协同优化方法可应用于电动汽车驱动系统功率模块散热设计,特别是SiC器件在高功率密度工况下的热应力控制。三维耦合建模思路可移植至充...
基于深度学习的光伏组件红外、电致发光和红绿蓝图像自动缺陷检测
Deep learning-based automatic defect detection of photovoltaic modules in infrared, electroluminescence, and red–green–blue images
Yi-Sheng Laia · Chien-Chun Hsieh · Ting-Wei Liaoa · Chao-Yang Huang 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.332
摘要 本研究提出了一种结合图像处理技术与深度学习模型的光伏组件自动化缺陷检测系统。该系统利用三种成像方法——红外成像、红绿蓝成像和电致发光成像，识别21种类型的缺陷。红外成像通过安装在无人机上的热成像仪获取，用于检测热点和开路等热异常现象；红绿蓝成像用于识别玻璃破裂、污渍污染和植被遮挡等表面缺陷；电致发光成像则在受控暗室环境中使用电荷耦合器件相机采集，可揭示微裂纹、电池片性能退化和主栅腐蚀等内部缺陷。通过交叉比对红外图像与红绿蓝图像的结果，可有效识别缺陷成因，而电致发光成像进一步确认内部问题，并...
解读: 该深度学习缺陷检测技术对阳光电源智能运维体系具有重要价值。可集成至iSolarCloud平台,通过无人机红外成像实现光伏电站巡检自动化,结合EL成像诊断组件内部微裂纹与电池衰减,为SG系列逆变器的MPPT优化提供精准数据支持。系统99%以上检测精度和0.1秒处理速度,可显著提升PowerTitan储...