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解锁建筑一体化光伏与电池
BIPVB）系统深度强化学习中的预测洞察力与可解释性
Yuan Gao · Zehuan Hu · Shun Yamat · Junichiro Otomo 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 可再生能源的部署以及智能能源管理策略的实施对于建筑能源系统（BES）的脱碳至关重要。尽管数据驱动的深度强化学习（DRL）在优化BES方面已取得近期进展，但仍存在显著挑战，例如缺乏针对时间序列数据观测空间的研究以及模型可解释性的不足。本文首次将未来预测信息引入DRL算法中，以构建时间序列数据的观测空间，并采用门控循环单元（GRU）和Transformer网络与DRL算法相结合，用于建筑一体化光伏与电池（BIPVB）系统的运行控制。此外，通过将前沿的Shapley加性解释（SHAP）技术与所开...
解读: 该深度强化学习优化技术对阳光电源光储一体化系统具有重要应用价值。研究中的GRU/Transformer时序预测与DRL决策框架可直接应用于ST系列储能变流器的智能调度策略,结合电价预测信息实现成本降低10%以上。SHAP可解释性分析方法可增强iSolarCloud平台的AI决策透明度,为PowerT...
通过Li离子诱导的0.6Na0.5Bi0.5TiO3–0.4Sr0.7Bi0.2TiO3弛豫铁电陶瓷在低电场下形成束腰型P–E回线实现增强的能量存储性能
Enhanced energy storage properties achieved by Li ion-induced 0.6Na0.5Bi0.5TiO3–0.4Sr0.7Bi0.2TiO3 relaxor ferroelectric ceramics generating beam-waisted _P_– _E_ loop at low field strengths
Juan Hu · Journal of Materials Science: Materials in Electronics · 2025年1月 · Vol.36.0
作为脉冲功率系统的关键材料，无铅介电陶瓷因其优异的功率密度和快速充放电特性而受到广泛关注。本研究通过将(Bi0.5Li0.5)TiO3（BLT）掺杂到0.6Na0.5Bi0.5TiO3–0.4Sr0.7Bi0.2TiO3（NBST）基体中制备了介电陶瓷，并对样品的晶体结构、表面形貌及电学特性进行了详细分析。结果表明，Li⁺的引入能有效促进A位离子的离心位移，不仅增加了极性纳米区（PNRs）的密度和尺寸，还增强了其与外加电场的相互作用，从而显著提高了最大极化强度。得益于束腰型P–E回线的形成，改性...
解读: 该无铅弛豫铁电陶瓷技术对阳光电源储能系统具有重要价值。其在低电场(180kV/cm)下实现2.74J/cm³能量密度和75.75%效率,配合253ns快速放电特性,可优化ST系列PCS的脉冲功率处理能力。材料的宽温域稳定性(40-160°C)和高功率密度(53MW/cm³)特性,为PowerTita...