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风电变流技术 储能系统 ★ 5.0

基于虚拟串联阻抗阻尼控制的MMC-HVDC与PMSG风电场互联次同步振荡抑制

Virtual Series Impedance Damping Control for SSR Suppression of MMC-HVDC Interconnected With PMSG-Based Wind Farm

Yunfeng Li · Tao Wen · Yijia Cao · Jiebei Zhu 等5人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2024年11月

永磁同步发电机风电场经柔性直流输电系统并网存在次同步振荡(SSR)风险。本文首先建立系统状态空间线性模型,结合根轨迹与模态分析法识别出风电场及MMC在q轴上的高功率变量主导振荡模态。其次推导简化阻抗模型,采用最小环路L<sup>dd</sup>和L<sup>qq</sup>进行参数计算,并提出基于交流电流反馈至MMC外环的虚拟串联阻抗主动阻尼控制策略。进一步设计三种虚拟阻抗结构,给出参数选取范围与原则。最后通过仿真验证了方法的有效性、正确性及参数鲁棒性,并推荐了可行的阻尼控制器结构。

解读: 该研究提出的虚拟串联阻抗阻尼控制策略对阳光电源的储能变流器和大功率光伏逆变器产品具有重要参考价值。特别是对ST系列储能变流器和PowerTitan系统的并网稳定性控制,可借鉴其q轴虚拟阻抗结构设计思路,优化系统阻尼特性。该方法可集成到iSolarCloud平台的智能诊断模块,实现储能电站次同步振荡的...

电动汽车驱动 ★ 5.0

释放区域间惯性灵活性:一种考虑不确定性的HVDC互联系统增强型紧急频率响应方案

Unlock the Inter-Area Inertia Flexibility: An Enhanced Emergency Frequency Response Scheme for HVDC-Interconnected Systems with Uncertainty

Sufan Jiang · Qinran Hu · Tao Qian · Yan Wen · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月

随着波动性可再生能源渗透率的提升,电力系统惯性不足对高压直流输电(HVDC)互联系统的频率稳定性构成严峻挑战。为此,本文提出一种增强型紧急频率响应(EEFR)方案,通过利用HVDC的灵活性激励跨区域频率响应资源,并设计了区域间惯性市场机制。该方案面向低概率极端事件提升系统韧性,利用直流换流器瞬时调节电磁功率以补偿突发功率失衡,实现区域间惯性的系统化分配。首次将EEFR嵌入机会约束机组组合(CCUC)模型,通过证明凸性并推导对偶形式获得Benders可行性割平面。为兼顾隐私保护与分布式求解,设计改...

解读: 该HVDC互联系统紧急频率响应技术对阳光电源储能与光伏产品具有重要应用价值。针对PowerTitan大型储能系统,可借鉴其机会约束机组组合模型优化储能参与频率响应的调度策略,通过ADMM分布式算法实现多站点协同控制;对于构网型GFM储能变流器,可参考其区域间惯性灵活性调配机制,增强虚拟同步机VSG的...

储能系统技术 储能系统 ★ 4.0

一种基于神经网络的高效图像处理方法用于透明质子交换膜燃料电池中的水量化

An efficient neural-network-based image processing method for water quantification in a transparent proton exchange membrane fuel cell

Sai-Jie Cai · Mu-Chen Wang1 · Jun-Hong Chen · Zhuo Zhang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.382

水管理和热管理对质子交换膜燃料电池的性能至关重要。本文设计了一种活性面积为25 cm²的透明单电池,用于在不同工况下表征水分布特性。在电池的设计与组装过程中,该方案克服了电池密封方面的技术挑战。通过神经网络对不同运行条件下录制的视频进行逐帧分析,实现了液态水的量化。为了进行对比分析,采用了阈值处理方法,并详细讨论了其优缺点。利用基于阈值处理结果生成的包含137帧的高质量训练集对神经网络进行训练。本研究探讨了温度、电压以及流场结构设计对水积累的影响。基于神经网络的语义分割方法在复杂工况下表现出优异...

解读: 该神经网络图像处理技术对阳光电源储能系统热管理具有重要借鉴价值。ST系列PCS和PowerTitan储能系统运行中的温度监测与水汽管理是关键挑战,文中基于语义分割的实时监测方法可应用于电池簇热失控预警。透明化设计理念启发iSolarCloud平台开发视觉诊断模块,通过热成像与AI识别实现储能柜内异常...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

数据驱动的多保真度拓扑设计方法用于相变储能管翅片结构设计

Data-driven multi-fidelity topology design of fin structures for latent heat thermal energy storage

Ji-Wang Luo · Kentaro Yaji · Li Chen · Wen-Quan Tao · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 本文提出了一种数据驱动的多保真度拓扑设计(MFTD)方法,用于相变热能储存管中翅片结构的设计。高保真度模拟采用焓法精确求解实际的固-液相变过程,而低保真度拓扑优化(TO)则仅考虑达西流动下的自然对流。上述MFTD方法被集成于进化算法框架中,并引入变分自编码器以生成新的后代个体。针对不同格拉晓夫数(Gr)下加速熔化与凝固过程的翅片结构进行了设计。研究发现,当翅片体积分数较低时,由于对流作用强烈,熔化设计呈现出显著的非均质性,而凝固设计则几乎呈各向同性。随着翅片体积分数的增加,翅片首先变长,随...

解读: 该数据驱动多保真度拓扑优化技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。针对PowerTitan等液冷储能产品,翅片结构优化可显著提升相变材料充放热效率,融化时间缩短27%、凝固时间缩短9%,直接改善ST系列PCS的热管理性能。该方法结合变分自编码器的演化算法框架,可应用于储能柜散热结构设计优化,提升功率...

电动汽车驱动 SiC器件 ★ 5.0

基于TPMS结构的电子设备散热冷板数值与实验研究

Numerical and experimental investigation of TPMS-structured cold plates for electronic device cooling

Junyu Chen · Xianhao Liu · Yuting Li · Xiangyou Feng 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

摘要 随着电子芯片功率的不断提升,冷板已成为冷却高热负荷电子器件的一种有前景的解决方案。增材制造技术的发展促进了复杂结构的加工成型,为先进结构设计提供了更广阔的可能性。三重周期性极小曲面(Triply Periodic Minimal Surface, TPMS)结构具有优异的热物理性能,因而成为传热应用中的重要候选结构。本研究通过数值方法系统分析了蛇形流道以及三种TPMS结构(Diamond、Gyroid和I-WP)冷板的传热能力与流动特性。基于数值模拟结果,从流动模式及导热与对流耦合传热的角...

解读: 该TPMS结构冷板技术对阳光电源SiC功率器件散热具有重要应用价值。Diamond结构可应用于ST系列PCS和电动汽车驱动系统的高功率密度模块,其256.9 W/cm²散热能力可支撑SiC器件高频开关损耗。梯度单元尺寸设计可优化三电平拓扑中不均匀热分布,提升PowerTitan储能系统功率密度3-6...

储能系统技术 储能系统 SiC器件 ★ 5.0

一种基于全纯嵌入的鲁棒方法用于快速追踪含极限点的P-V曲线

A Robust Holomorphic Embedding-Based Method for Fast Tracing of P-V Curves With Limiting Points

Wen Zhang · Yusi Zhang · Cuiqing Zhang · Hsiao-Dong Chiang 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月

针对现有连续潮流方法在处理约束极限时存在的收敛性差、速度慢及误判或忽略极限点等问题,本文提出一种结合弧长参数化的增强型全纯嵌入方法(E-HEAP),适用于大规模电力系统。该方法创新性地有效处理发电机物理硬约束与运行限制,并通过小规模伴随矩阵的特征值计算,高效鲁棒地定位首个硬约束越界点。将非线性方程求解转化为线性代数问题,显著提升数值稳定性与效率。算例验证了其在万节点级系统中准确捕捉所有潜在及首个极限点的能力,相较传统预测-校正等方法,在收敛性、计算效率和理论严谨性方面表现更优。

解读: 该全纯嵌入P-V曲线追踪技术对阳光电源大型储能系统(PowerTitan)及光伏逆变器(SG系列)的电网适应性设计具有重要价值。在储能系统并网规划中,该方法可快速准确评估系统接入对电网电压稳定性的影响,识别功率传输极限点,为ST系列储能变流器的功率调度策略提供理论依据。对于构网型GFM控制技术,该算...

氢能与燃料电池 强化学习 ★ 4.0

基于深度强化学习的氢燃料电池列车能量与热管理协同优化策略

Collaborative optimization strategy of hydrogen fuel cell train energy and thermal management system based on deep reinforcement learning

Kangrui Jiang · Zhongbei Tian · Tao Wen · Kejian Song 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393

摘要 轨道交通脱碳已成为轨道交通行业未来发展的主要方向。氢燃料电池(HFC)列车因其零碳排放和较低的改造成本,成为具有竞争力的潜在解决方案。然而,由于氢气在储存、运输和利用方面面临的挑战,其成本较高,仍是制约HFC列车商业化的主要因素。温度对HFC的能量转换效率和寿命具有显著影响,其热管理要求比内燃机更为严格。现有的HFC列车能量管理系统(EMS)通常忽略了HFC温度变化对能量转换效率的影响,难以根据环境动态条件实现能量与热管理的实时平衡控制。为解决这一问题,本文提出一种基于深度强化学习(DRL...

解读: 该深度强化学习能量-热管理协同优化技术对阳光电源氢能及储能系统具有重要借鉴价值。其MDP建模与双深度Q学习算法可应用于ST系列PCS的多能源协调控制,实现电池SOC动态平衡与温控优化。该方法在充电站EV Solutions中可优化充电功率分配,降低设备热应力;在PowerTitan储能系统中可提升变...