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用于高电流密度充电锂金属电池的高强度弹性体隔膜
High-strength elastomer separator for high-current-density-charging lithium metal batteries
Shufeng Song · Fengkun Wei · Ren Zhang · Anji Reddy Polu 等5人 · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.126
河北工业大学机械工程学院、可靠性与智能电气装备国家重点实验室及国家技术创新方法与工具研究中心联合研究了一种适用于高电流密度充电条件下的锂金属电池用高强度弹性体隔膜。该隔膜具有优异的机械强度和弹性恢复能力，可有效抑制锂枝晶生长，提升电池循环稳定性与安全性。实验表明，在高电流密度下，采用该隔膜的锂金属电池表现出较低的界面阻抗和稳定的电化学性能，为高能量密度快充电池的设计提供了关键技术支撑。
解读: 该高强度弹性体隔膜技术对阳光电源储能系统和充电桩产品具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，高电流密度快充能力可显著提升电网调频响应速度和功率密度，该隔膜的抗锂枝晶特性能延长电池循环寿命，降低ST系列储能变流器配套电池的维护成本。在新能源汽车充电桩领域，支持高电流密度充电的锂金属电池...
一种考虑参数扰动的CLLC型DAB变换器ANN辅助参数设计方法
An ANN-Aided Parameter Design Method for CLLC-Type DAB Converters Considering Parameter Perturbation
Ning Wang · Yongbin Jiang · Weihao Hu · Yanbo Wang 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年9月
电力电子元件参数的分散性会影响CLLC型双有源桥（DAB）变换器的期望输出电压，尤其在预算有限的大规模生产中。为了在大规模应用中使CLLC型DAB变换器在制造公差影响下的不一致性降至最低，本文提出了一种基于人工神经网络（ANN）的新型谐振元件参数设计方法。此外，首次开发了基于人工神经网络的数据驱动概率密度函数模型，以描绘元件参数在允许公差范围内的分布情况。此外，为了提高参数设计过程中的数据处理效率，提出了一种批量归一化方法，可自动将原始数据集分批转换为归一化数据集。通过将MATLAB与LTspi...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于人工神经网络的CLLC型双有源桥变换器参数设计方法具有重要的工程应用价值。CLLC-DAB变换器作为储能系统和光伏逆变器中关键的DC-DC变换拓扑，其性能一致性直接影响产品的可靠性和规模化生产成本。 该技术的核心价值在于解决大规模生产中的关键痛点。在阳光电源的储能...
近零碳能源系统的优化与评估：光伏、热泵及电热联合储能方案的集成
Optimization and evaluation of a near-zero carbon energy system: Integration of photovoltaics, heat pumps, and combined thermal and electrical storage solutions
Hu Chen · Xin Ji · He Wang · Ye Ning 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.327
摘要 随着建筑领域对“零碳”能源解决方案需求的不断增长，光伏技术与储能技术日益受到关注。然而，实现这些系统协调且实用的“零碳”运行仍面临重大挑战。本研究提出一种新型综合能源系统，集成了光伏组件、跨季节热能储存、电能储存和热泵技术。该系统旨在解决大规模光伏发电与建筑用能需求在时间上的不匹配与不稳定性问题，以实现“零碳”运行目标。采用TRNSYS软件建立了该综合能源系统的能耗模型，模拟了典型日及典型年份的运行数据。针对一栋建筑面积为25,000 m²的公共建筑，优化后的系统配置包括一台2.6 MW的...
解读: 该近零碳能源系统对阳光电源ST系列储能变流器与SG光伏逆变器的协同应用具有重要价值。研究中96.24%净碳减排率验证了光储耦合系统的技术可行性,其85.21%光伏电力直接利用率为我司MPPT优化技术与PowerTitan储能系统的能量管理策略提供了实证参考。跨季节储能与热泵集成方案启发我司在综合能源...
基于最优传输理论的光伏电池异常检测精确分类
Precision classification for anomaly detection in photovoltaic cells via optimal transport theory
Ning Kang · Wenju Hu · Dan Wang · Rongji Xu · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.298
摘要 太阳能，特别是光伏发电（PV）系统，在应对气候变化中发挥着至关重要的作用。然而，由于环境因素导致的光伏电池异常，如黑心和裂纹，会显著降低其性能。传统的检测方法通常效率低下且存在风险，而现有的YOLO模型（如YOLOv9）在检测形状或尺寸不规则的异常时也面临挑战。这些异常导致预测置信度低以及分类结果不准确。本文提出了一种用于光伏电池异常检测的精确分类框架，该框架利用最优传输（OT）理论实现。该框架分为两个阶段：在第一阶段，通过在真实标注框内使用k-means聚类特征构建异常原型池；根据异常原...
解读: 该光伏组件异常检测技术对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。基于最优传输理论的精确分类框架可集成至iSolarCloud预测性维护系统,实现黑核、裂纹等异常的自动识别,mAP@0.5达95.8%,误报率降至1.1%。该技术可优化MPPT算法对异常组件的功率追踪...