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小波变换集成的规则型能量管理策略用于PEMFC混合动力汽车：提升燃料电池堆寿命
Wavelet transform-integrated rule-based energy management strategy for PEMFC hybrid vehicles: fuel cell stacks lifetime enhancement
Jiacheng Yuan · Qihao Deng · Wenshang Chen · Xile Wang 等8人 · Energy Conversion and Management · 2025年11月 · Vol.344
摘要 随着氢能与燃料电池混合动力汽车（FCHEVs）的快速发展，对先进的能量管理策略（EMS）提出了日益增长的需求，以平衡能源效率、燃料电池退化以及经济性能之间的关系。然而，传统的基于规则的能量管理策略在动态驾驶工况下往往导致过大的功率波动，并加速燃料电池的老化。为解决上述问题，本文提出了一种集成小波变换的规则型控制策略（WT-RBC），旨在提高FCHEVs的能量效率并减少燃料电池的退化。结果表明，在CLTC驾驶循环下，所提出的策略使氢气消耗量保持在传统基于规则的EMS水平的8%以内，同时显著降...
解读: 该小波变换能量管理策略对阳光电源氢能储能系统及充电桩产品具有重要借鉴价值。其功率波动抑制技术(48.59kW降至6.92kW)可应用于ST系列PCS的多能源协调控制,优化电池与氢储能混合系统的功率分配。小波分解算法可集成至iSolarCloud平台,实现充电站多源协同的预测性维护。燃料电池寿命延长策...
基于两阶段分解与综合相对重要性分析的可解释风速预测
Interpretable wind speed forecasting through two-stage decomposition with comprehensive relative importance analysis
Huanze Zeng · Binrong Wu · Haoyu Fang · Jiacheng Lin · Applied Energy · 2025年8月 · Vol.392
摘要 准确的风速预测为风电场的高效调度与运行提供了关键的决策支持，从而保障智能电网的稳定运行。然而，风速序列固有的波动性和非平稳性给提升预测精度带来了挑战。现有研究表明，风速与多种气象因素之间存在密切的相关性；有效利用这些气象数据可显著提高风速预测的准确性。本研究提出了一种新颖的短期多变量可解释风速预测方法，旨在同时提升预测的准确性和可解释性。所提出的模型融合了两阶段分解过程、综合相对重要性分析（CRIA）、基于牛顿-拉夫森的优化器（NRBO）以及可解释的深度学习模型——时间融合变换器（TFT）...
解读: 该风速预测技术对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要应用价值。通过MVMD-CEEMDAN二级分解和CRIA特征选择,可显著提升风电场功率预测精度,优化ST系列储能变流器的充放电策略制定。TFT深度学习模型的可解释性为iSolarCloud平台的预测性维护提供决策支持,结合气象多变量分析可改进GFM...
基于帽层设计的AlGaN/GaN高电子迁移率晶体管电学性能研究
Study on electrical performance of AlGaN/GaN high electron mobility transistor based on cap layer design
Tieying Zhang · Peng Cui · Xin Luo · Siheng Chen 等11人 · Solid-State Electronics · 2025年2月 · Vol.224
摘要 本研究探讨了不同帽层对AlGaN/GaN高电子迁移率晶体管（HEMTs）电学特性的影响。通过对比制备的具有GaN和AlN帽层的AlGaN/GaN HEMTs，发现AlN帽层由于其优异的钝化效果和极化效应，能够提高二维电子气（2DEG）密度，从而获得更高的饱和电流，并使击穿电压从615 V（GaN帽层）提升至895 V（AlN帽层）。Sentaurus TCAD仿真结果验证了上述实验发现，表明AlN帽层器件中形成了更深的三角形量子势阱，导致2DEG电子密度达到1.19 × 10^13 cm^...
解读: 该AlN帽层GaN HEMT技术对阳光电源功率器件应用具有重要价值。研究显示AlN帽层可将击穿电压提升至895V，梯度帽层结构更达1308V，2DEG密度提升28%。这为我司SG系列光伏逆变器、ST储能PCS及充电桩的GaN功率模块设计提供优化方向：通过改进帽层结构可提升器件耐压等级和导通性能，支持...