找到 2 条结果
基于能量流与碳流耦合的火电厂动态碳排放因子计算方法
Calculation method for dynamic carbon emission factors of thermal power plants based on coupling of energy flow and carbon flow
Zhan Su · Yujing Huang · Wei Gu · Linghong Chen 等5人 · Energy Conversion and Management · 2026年4月 · Vol.353
本文提出一种融合能量流与碳流的动态建模方法，用于实时计算火电厂碳排放因子，支撑电力系统低碳调度与源网荷储协同优化。
解读: 该研究对阳光电源光储一体化及风光储系统在电力市场中参与碳感知调度具有支撑价值。动态碳排放因子可嵌入iSolarCloud平台，优化ST系列PCS和PowerTitan系统的充放电策略，提升绿电消纳与碳减排效益；建议在PowerStack项目中集成碳流模型接口，增强电网侧储能项目的低碳认证能力。...
基于物理信息神经网络的IPT系统多参数与线圈偏移联合估计
Physics-Informed Neural Networks for Joint Estimation of Multiparameters and Coil Misalignment in IPT Systems
Zhan'anxin Tong · Jianhui Su · Gang Yang · Asif Ali 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
针对感应电能传输（IPT）系统，本文提出了一种基于物理信息神经网络（PINN）的多参数联合辨识方法。通过将阻抗角、互感及负载关系的物理约束嵌入神经网络，实现了对互感和负载参数的实时感知，有效提升了系统运行调节与状态监测的精度。
解读: 该技术主要针对无线充电（IPT）领域，与阳光电源的电动汽车充电桩业务具有潜在协同效应。随着大功率无线充电技术的发展，利用PINN实现高精度的参数辨识和偏移检测，可显著提升充电桩的效率与安全性。建议研发团队关注该算法在车载无线充电模块中的应用，通过将物理模型与AI算法融合，优化充电控制策略，提升用户体...