找到 18502 条结果

排序:
储能系统技术 储能系统 可靠性分析 ★ 5.0

级联抽水蓄能系统与直流输电协调日前调度的分布鲁棒优化

Distributionally robust coordinated day-ahead scheduling of Cascade pumped hydro energy storage system and DC transmission

Mao Liu · Xiangyu Kong · Jijian Lian · Jimin Wang 等5人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 大规模风电和光伏电力的接入给电力系统的运行带来了显著的不确定性。为提升系统的经济性和可靠性,本文研究了包含级联抽水蓄能(CPHES)系统和直流输电的多能源电力系统的协调日前调度问题。本文提出了一种联合优化模型,旨在最小化系统总运行成本及可再生能源弃电惩罚,显式考虑了CPHES的灵活调节能力、直流输电的功率损耗以及各类运行约束。为有效应对风电和光伏发电预测中的不确定性,本文构建了一种基于矩信息的新型两阶段分布鲁棒优化(DRO)调度方法。该方法通过构造包含均值、方差和偏度信息的矩型模糊集,有效...

解读: 该分布式鲁棒优化调度技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。论文中梯级抽水蓄能与直流输电协调调度的思路,可直接应用于ST系列PCS与PowerTitan储能系统的多场站协同控制策略。基于矩信息的两阶段DRO方法能有效处理光伏出力不确定性,可集成到iSolarCloud平台的日前调度模块,提升SG系列...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

基于改进长短期记忆网络与数据驱动预测控制的电动汽车能量管理

Energy management of electric vehicles based on improved long short term memory network and data-enabled predictive control

Bin Chen · Guo He · Lin Hu · Heng Li 等7人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 作为混合储能系统(HESS)电动汽车中一种流行的能量管理策略(EMS),模型预测控制(MPC)易受现有参数建模方法在模型精度和参数敏感性方面的影响。本文提出了一种基于分层数据驱动预测控制的新型EMS。上层采用优化的长短期记忆(LSTM)网络进行轨迹预测,从而为下层获取具有成本效益的负载功率需求。在下层,针对HESS提出了一种数据驱动预测控制(DeePC)方法,以实现电池与超级电容器之间的最优功率分配,并最小化电池容量衰减。与传统的MPC不同,DeePC基于仅从HESS的输入-输出数据构建的...

解读: 该分层数据驱动预测控制技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。论文提出的DeePC方法无需精确参数建模,仅依赖输入输出数据即可实现电池-超级电容混合储能的最优功率分配,相比传统MPC降低运行成本22.68%。该技术可直接应用于ST系列PCS的能量管理策略优化,通过LSTM网络预测负荷需求,结合Dee...

储能系统技术 储能系统 SiC器件 ★ 5.0

一种基于物理与数据辅助的抽水蓄能电站瞬态过程预测框架

A physics-based and data-aided transient prediction framework for sustainable operation of pumped-storage hydropower systems

Weichao Maa · Zhigao Zhao · Chengpeng Liu · Fei Chen 等8人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 实现对抽水蓄能电站(PSHSs)瞬态过程的准确预测仍是一个关键挑战,主要由于现场参数存在不确定性,特别是泵-水轮机特性曲线(PTCCs)的不确定性,以及物理模型自身存在的局限性。为解决这一问题,本研究提出了一种以现场测量数据为核心的抽水蓄能电站瞬态预测框架,该框架融合了基于物理模型的校准与数据驱动的修正方法。本文提出了一种利用点分布模型(PDMs)重构PTCC的方法,其中PDM作为先验模型,通过在PTCC上定义多个特征点以适应可能发生的非刚性变形,并进行了创新性开发。该方法采用曲面重构算法...

解读: 该物理-数据混合瞬态预测框架对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。抽水蓄能电站的特性曲线重构方法可应用于ST系列PCS和PowerTitan储能系统的动态建模,通过现场实测数据校准物理模型,结合NARX神经网络修正预测误差,可显著提升储能系统在电网调频、削峰填谷等瞬态工况下的控制精度。该方法与iSol...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

不同地理区域运行的钒氧化还原液流电池的详细系统建模

Detailed system modeling of a vanadium redox flow battery operating at various geographical locations

Bence Szi · Martin János Mayer · Viktor Jozs · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 为了避免电解液发生热致沉淀,钒氧化还原液流电池的电解液温度应维持在5–40 °C之间。因此,必须配备在线热管理系统,而这会影响电池的效率。本文进行了详细的热分析,考虑了集装箱结构、内部热辐射、全球辐照度以及系统与环境之间的热交换关系,并在全球八个不同气候条件的气象站开展了研究。为满足安全运行阈值要求,采用了一种混合式热管理系统以最小化加热和冷却的能量消耗,该系统包括控制风门、冷却风扇、空调设备以及电解液的加热与冷却回路。仿真分别在一年中最冷和最热的连续10天内进行,以确定所需的保温层厚度以...

解读: 该钒液流电池热管理研究对阳光电源PowerTitan储能系统具有重要参考价值。文章提出的混合热管理策略(风冷+空调+电解液温控)可应用于ST系列PCS的温控优化,特别是极端气候下的能效管理。研究显示热管理系统在极热条件下消耗达11%输入功率,这为阳光电源储能系统在全球不同气候区的部署提供了热设计依据...

光伏发电技术 ★ 5.0

热光伏性能指标与技术经济性:效率与功率密度的权衡

Thermophotovoltaic performance metrics and techno-economics: Efficiency vs. power density

Shomik Verm · Kyle Buznitsk · Asegun S. Henry · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 热光伏(TPV)是一种将热能转化为电能的新兴有前景的技术。其性能主要由两个指标来表征:效率和功率密度。尽管近期的研究已实现了较高的效率,但随着该技术商业化进程的推进,理解这两个指标如何共同影响TPV系统的技术经济性显得尤为重要。在本研究中,我们首次将效率和功率密度统一为一个基于平准化度电成本(LCOE)的综合技术经济指标。我们发现,LCOE可分解为两部分:供热成本,包括为TPV电池提供热能所需的基础设施和投入;以及电池成本,即TPV电池的资本支出。我们指出,在供热成本较高的系统中,应优先提...

解读: 该热光伏(TPV)技术经济性分析对阳光电源储能系统具有重要参考价值。研究揭示的效率与功率密度权衡原则可应用于ST系列PCS和PowerTitan储能方案的成本优化:高基础设施成本场景应优先提升转换效率,高设备成本场景则应提升功率密度。其光谱控制、背反射率优化等方法可启发SG系列光伏逆变器的MPPT算...

储能系统技术 ★ 5.0

基于两种决策准则的退役电动汽车电池梯次利用网络规划

Planning a robust echelon utilization network for used electric vehicle batteries based on two decision-making criteria

Qi Wang · Yankui Liu · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 电动汽车动力电池的梯次利用为缓解废旧电池带来的污染问题以及降低储能系统和低速电动车的成本提供了重要机遇。本文基于两种决策准则,研究了退役电池的梯次利用网络规划问题,旨在规划设施选址与电池运输路径,以满足二级市场对电池质量的多样化需求。首先,针对二级市场需求及高质量退役电池数量的不确定性,构建了一个风险中性的自适应分布鲁棒优化(ADRO)模型。所提出的模型被重构为一个混合整数二阶锥规划(SOCP)模型,并通过加速Benders分解法(BD)进行求解。其次,进一步提出基于均值-条件风险价值(C...

解读: 该研究的梯次利用网络规划模型对阳光电源储能业务具有重要价值。文中分布鲁棒优化方法可应用于PowerTitan储能系统的退役电池管理,通过优化回收网络布局降低3.7%运营成本。ST系列PCS可集成梯次电池形成经济型储能方案,结合iSolarCloud平台实现电池质量分级与全生命周期追踪。该模型的风险决...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

一种用于港口耦合氢-电储能系统容量配置与能量管理的分层多目标协同优化框架

A hierarchical multi-objective co-optimization framework for sizing and energy management of coupled hydrogen-electricity energy storage systems at ports

Pingxu Ge · Daogui Tang · Yuji Yuan · Josep M. Guerrero 等5人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 氢电一体化综合多能系统是减少港口碳排放的有前景的技术途径。然而,可再生能源出力的随机性以及港口内可再生能源发电与负荷需求之间的不平衡性,迫切需要设计合适的耦合氢-电储能系统(CHEESS)。本文针对随机不平衡的港口综合多能系统(PIMES),提出了一种CHEESS配置的多目标优化模型,旨在通过容量配置与能量管理的协同优化,最小化系统的全生命周期成本和碳排放。为此,本文提出了一种分层两阶段求解框架以应对该多目标优化问题。所提出的优化框架被应用于宁波舟山港的一个实际PIMES案例中。结果表明,...

解读: 该港口氢电耦合储能系统优化框架对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。论文提出的分层多目标协同优化方法可直接应用于港口场景的储能系统配置,结合阳光电源GFM/GFL控制技术和iSolarCloud平台的预测性维护功能,能够实现可再生能源波动性管理和负荷需求平衡。宁波舟...

储能系统技术 机器学习 ★ 5.0

基于智能电表数据的低碳技术配电网络近实时机器学习框架

Near real-time machine learning framework in distribution networks with low-carbon technologies using smart meter data

Emrah Dokur · Nuh Erdogan · Ibrahim Sengor · Ugur Yuzg 等5人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 随着光伏、电动汽车、热泵和储能装置等低碳技术的广泛应用,配电网络面临日益突出的拥塞和电能质量问题,尤其是对电压稳定性带来了显著挑战。增强低压配电网中的电压可观测性对于主动电网管理变得愈发重要,因此高效准确的电压预测工具显得尤为关键。本研究提出了一种新颖的数据驱动方法,用于在低碳技术高渗透率的低压配电网中进行节点电压预测。该方法利用来自智能电表数据的功率时间序列,将极限学习机(Extreme Learning Machine)与单候选优化器(Single Candidate Optimize...

解读: 该近实时电压预测技术对阳光电源智慧能源管理系统具有重要价值。可集成至iSolarCloud平台,结合智能电表数据实现配电网电压预测,为ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器提供前瞻性调控依据。极限学习机算法的17倍计算效率提升,可优化PowerTitan储能系统的实时响应策略,在高渗透率低碳场景下实...

光伏发电技术 SiC器件 工商业光伏 ★ 5.0

利用集成管状热电发电机的新型半透明混合光伏太阳能板放大绿色氢气生产

Amplification of green hydrogen production using an innovative new hybrid semi-transparent photovoltaic solar panel integrated with tubular thermoelectric generators

A.Habchi · Bouchaib Hartiti · Hicham Labrim · Philippe Thevenin 等5人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 绿色氢气生产因其在清洁能源方面的优势以及在汽车和工业等多个应用领域的高效性,已成为全球关注的焦点。本文提出并分析了一种新型半透明光伏面板,该面板与混合太阳能集热器和电解槽集成。电解槽由半透明面板和热电发电机共同产生的电能驱动,确保了完全清洁的能源生产。为了评估当前混合系统的热性能和电性能,本文基于传热计算建立了一个新的数学模型。此外,还分析并讨论了辐射强度和太阳聚光比对混合系统性能及氢气生产过程的影响。在数值模型得到验证后,关键结果表明,半透明光伏面板和管状热电发电机分别产生的最大电功率为...

解读: 该半透明光伏-热电混合制氢技术对阳光电源具有重要启示价值。系统集成思路可应用于SG系列逆变器的多能互补场景,通过MPPT优化算法协调光伏与热电发电的功率输出。制氢电解器的电力管理策略可借鉴至PowerTitan储能系统的能量调度模块。特别是其高浓缩比(200倍)下的功率转换技术,对阳光电源开发工商业...

光伏发电技术 强化学习 ★ 5.0

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4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...

储能系统技术 储能系统 可靠性分析 深度学习 ★ 5.0

用于评估中压电网可靠性的图神经网络

Graph neural networks for assessing the reliability of the medium-voltage grid

Charlotte Cambier van Nooten · Tomvan de Poll · Sonja Füllhas · Jacco Heres 等6人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 随着向可再生能源转型以及传统发电容量的减少,确保电力系统可靠性正变得日益具有挑战性。配电系统运营商(Distribution System Operators, DSOs)通过验证n-1安全准则来实现电网可靠性,即利用开关策略重新配置电网并恢复供电。尽管DSOs通常运行辐射状电网,但政府法规和诸如平均停电分钟数等可靠性指标要求尽可能通过重构实现供电连续性。尽管可靠性评估在电网运行中具有关键作用,但当前的方法(如数学优化方法)往往计算成本高昂,难以适用于大规模电网。本文针对这些局限性,提出了...

解读: 该图神经网络可靠性评估技术对阳光电源储能系统和微电网解决方案具有重要价值。可应用于PowerTitan储能系统的n-1容错设计,通过GNN快速评估ST系列PCS在配电网重构中的可靠性,预测时间提升1000倍。结合iSolarCloud平台可实现实时故障预测和拓扑优化,增强分布式光储系统的供电连续性。...

光伏发电技术 储能系统 ★ 5.0

中国废弃光伏分布的时空演化及能源-经济-环境-社会可持续效益综合评估

Spatiotemporal evolution of decommissioned photovoltaic distribution and integrated energy-economic-environmental-social sustainable benefit assessment in China

Jianli Zhou · Zihan Xu · Juan He · Dandan Liu 等8人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 准确而详细地掌握中国废弃光伏(PV)系统在时间和空间上的分布特征,并结合对回收再利用这些废弃光伏组件所带来可持续性效益的全面评估,对于有效应对我国即将迎来的大规模光伏退役潮具有重要意义。目前,关于中国废弃光伏在时空分布及其回收利用方面的研究仍显不足。本研究采用随机森林与BP神经网络方法构建预测模型,刻画了2024年至2050年八种情景下废弃光伏的时空演化趋势,并从能源、经济、环境和社会四个维度对其可持续效益进行了综合评估。通过模糊层次分析法(FAHP)、基于指标间相关性的权重确定法(CRI...

解读: 该研究对阳光电源光储回收业务具有战略价值。2050年退役光伏将达670-1600GW,形成万亿级市场。阳光电源可结合iSolarCloud平台建立退役组件全生命周期追踪系统,为山东、河北等重点区域提前布局储能替代方案。ST系列储能系统可利用梯次利用组件降低成本,SG逆变器产品线需考虑模块化设计以延长...

光伏发电技术 ★ 5.0

一种用于大型光伏电站中精确高效辐射传输建模的新型参数化方案

A novel parameterization scheme for accurate and efficient radiation transfer modeling in large-scale PV power plants

Xinyao Zhang · Kun Yang · Changkun Shao · Haochong Chen · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 随着技术的进步,双面光伏(PV)组件已在大型光伏电站中广泛应用。准确且高效地计算双面组件背面吸收的太阳辐射仍是一个关键挑战。基于视角因子的二维简化方法为这类大规模应用提供了高速计算途径,但忽略了组件安装高度的影响,从而导致模拟偏差。本研究提出了一种用于大型光伏电站中太阳辐射传输建模的新型参数化方案(PVRT)。该PVRT方案考虑了组件高度因素,能够在多种辐射情景和系统配置下,对光伏组件正反两面以及地表表面的辐射吸收进行高效且精确的计算。通过与采用Helios光线追踪模型的高精度模拟结果进行...

解读: 该双面组件辐射传输参数化方案对阳光电源SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。PVRT方案将背面辐射吸收计算误差从30%降至8%以内,可显著提升MPPT算法对双面组件的追踪精度。建议将该模型集成至iSolarCloud平台,结合实际地形和组件高度参数,优化大型电站的发电量预测和智能运维策略。该技术还可为...

风电变流技术 ★ 5.0

用于海上风电与波浪能联合选址的多准则决策工具开发

Development of a multi-criteria decision-making tool for combined offshore wind and wave energy site selection

Ajab Gul Majidi · Victor Ramos · Paulo Rosa Santos · Adem Akpinar 等6人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384

摘要 海上风能与波浪能的联合开发具有多项优势,包括提高并稳定电力输出,以及共享基础设施和运维成本,从而增强经济可行性和运行效率。然而,集成型风-浪能电站的最优选址是一项复杂的任务,涉及多种因素,如资源可获得性与互补性、极端条件下技术设备的生存能力、运维作业的物流条件(气象作业时间窗口、距电网连接点和港口的距离)以及 seabed 特征(水深、坡度和地质条件)。基于上述背景,本文提出了复合适宜性指数(Composite Suitability Index, CSI),这是一种新颖的多准则决策(MC...

解读: 该风波联合选址决策工具对阳光电源海上新能源布局具有重要参考价值。其多维度评估框架(资源互补性、运维时间窗口、电网接入)与我司PowerTitan储能系统的海上应用场景高度契合,可优化ST系列PCS在风波互补电站的配置策略。文中提出的资源波动性分析方法可增强iSolarCloud平台的预测性运维能力,...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

一种新型液态空气与抽热式组合储能系统的能量、㶲及经济性分析

Energy, exergy, and economic analyses of a novel liquid air and pumped thermal combined energy storage system

Junxian Li · Zhikang Wang · Yihong Li · Guqiang Wei 等9人 · Energy Conversion and Management · 2025年4月 · Vol.330

摘要 液态空气储能(LAES)和抽热式储能(PTES)不受地理条件限制且环境友好,具有大规模储能的巨大潜力。LAES与PTES之间的一个关键共性在于两者均需要冷能储存单元,这些单元通常采用易燃易爆的液相烷烃介质或效率较低的固相岩石介质,从而在安全性、环境保护以及能源效率方面带来挑战。本研究提出了一种将LAES与PTES集成的新型储能系统(PT-LAES),有效消除了各自独立冷能储存单元的需求。在储能阶段,PTES中气体膨胀产生的冷能用于LAES的空气液化过程;而在释能阶段,LAES中液态空气所携...

解读: 该PT-LAES混合储能技术对阳光电源PowerTitan液冷储能系统具有重要启示。其通过冷能互补消除独立冷储单元的创新思路,可借鉴于ST系列PCS的热管理优化,将充放电过程产生的冷热能梯级利用,提升系统能量密度至167.53kWh/m³。56.57%的往返效率和7年回收期验证了技术经济性,为阳光电...

光伏发电技术 储能系统 机器学习 深度学习 ★ 5.0

用于光伏输出预测的混合机器学习模型:结合随机森林与LSTM-RNN实现鱼菜共生系统的可持续能源管理

Hybrid Machine learning models for PV output prediction: Harnessing Random Forest and LSTM-RNN for sustainable energy management in aquaponic system

Tresna Dewi · Elsa Nurul Mardiyat · Pola Risma · Yurni Oktarin · Energy Conversion and Management · 2025年4月 · Vol.330

准确预测光伏发电(PV)系统输出对于优化可持续鱼菜共生系统中的能源管理至关重要,其中太阳辐照度的波动带来了重大挑战。本研究提出了一种结合长短期记忆循环神经网络(LSTM-RNN)与随机森林(RF)的混合模型,以有效应对这些挑战。该模型融合了LSTM-RNN在建模时间依赖性方面的优势以及RF在特征选择和处理非线性数据方面的能力,从而在电压、电流、功率和辐照度等参数上展现出优越的预测精度。通过采用包括归一化和序列转换在内的先进预处理步骤,使数据集与时间模式对齐,提升了模型的学习效率。评估指标如均方根...

解读: 该混合机器学习模型对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。LSTM-RNN与随机森林结合的预测方法可集成至SG系列光伏逆变器的MPPT优化算法,提升发电预测精度(RMSE<0.08)。模型对辐照度和温度的特征优先级分析(贡献度45%和22%)可优化ST系列储能PCS的充放电策略...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

以单位里程成本最小化为目标的燃料电池混合动力重型牵引车最优容量配置

Optimal sizing of fuel cell hybrid electric Heavy-Duty tractor with minimum of unit mileage cost

Xiaoyu Wang · Shouwen Yao · Pengyu Li · Yuyang Chen 等7人 · Energy Conversion and Management · 2025年4月 · Vol.330

摘要 本文提出了一种针对由燃料电池系统(FCS)、电池(B)和超级电容器(SC)组成的混合储能系统(HESS)的燃料电池混合动力重型牵引车(FCHHT)的最优混合能源容量配置方法。为此,提出了一种以单位里程(10^4 km)成本(UMC)为目标函数的评价指标,用于综合评估系统的初始成本、退化成本以及氢气消耗成本。此外,提出了一种基于平均功率与荷电状态(APS)的能量管理系统(EMS),其中给出了FCS与HESS之间的功率分配策略,并通过驱动循环功率需求的平均功率、FCS最高效率点功率、FCS最大...

解读: 该燃料电池混合动力重卡优化技术对阳光电源储能及充电业务具有重要借鉴价值。论文提出的电池+超级电容混合储能系统(HESS)架构与阳光电源ST系列PCS的多源协调控制理念高度契合,其基于平均功率和SOC的能量管理策略可应用于PowerTitan储能系统的功率分配优化。单位里程成本(UMC)优化方法为储能...

储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

CMLLM:一种用于风电功率预测的新型跨模态大语言模型

CMLLM: A novel cross-modal large language model for wind power forecasting

Guopeng Zhu · Weiqing Ji · Zhitai Xing · Ling Xiang 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年4月 · Vol.330

准确的短期风电功率预测对于保障电网稳定性以及优化风电场-储能系统的运行至关重要。然而,风能固有的随机性和高度波动性给风电功率预测带来了显著挑战。为了利用大语言模型强大的推理能力与高层知识,以精确提取非平稳风电数据中的特征,本文提出了一种用于风电功率预测的跨模态大语言模型(CMLLM)。该模型采用数据跨模态方法并结合预训练的大语言模型,能够高效兼容多种大语言模型,并适应具有不同特性的数据。在CMLLM中,通过引入跨模态迁移学习方法对数据进行综合处理,将数据转换为文本模态,从而避免了对大语言模型进行...

解读: 该跨模态大语言模型风电预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。可集成至ST系列PCS和PowerTitan储能系统的智能调度模块,通过精准短期风电功率预测优化风储协同运行策略,提升电网稳定性。该模型的跨模态迁移学习方法和先验知识提示机制,可启发iSolarCloud平台的预测性维护算法升级,增强...

储能系统技术 储能系统 可靠性分析 ★ 5.0

浮式液化天然气平台双级放电卡诺电池系统的能效、㶲、经济与环境评估及性能优化

Energy, exergy, economic, and environmental assessment and performance optimization of dual-stage discharge Carnot battery systems for floating liquefied natural gas

Zhe Wang · Han Liu · Changhao Jiang · Sijun Liu 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年4月 · Vol.330

摘要 浮式液化天然气平台为海上天然气的生产、储存和转运提供了灵活的解决方案,但其高能耗运行需要可靠的电力供应。本研究探讨了利用卡诺电池提升浮式液化天然气平台供电可靠性与能源利用效率的可行性,通过有效利用液化天然气固有的冷能实现这一目标。提出了一种双级放电策略,即首先将液化天然气的冷能进行储存,随后利用低温海洋废热对其进行再加热,从而实现第二阶段的放电过程。建立了浮式液化天然气-卡诺电池系统的热力学模型,并开展了全面的能量、㶲、经济性和环境影响分析,以评估关键参数对系统性能的影响。采用基于遗传算法...

解读: 该双级放电卡诺电池技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要启示。研究中的冷能梯级利用与多阶段放电策略,可应用于我司储能系统的热管理优化,特别是在海上平台等极端环境下提升系统往返效率。论文提出的遗传算法多目标优化方法,可集成到iSolarCloud平台的智能调度算法中,实现储...

储能系统技术 储能变流器PCS 储能系统 控制与算法 ★ 5.0

面向可调容量差异抑制的电池储能系统分布式均衡分组功率控制

Distributed Balanced Grouping Power Control for Battery Energy Storage Systems to Mitigate Adjustable Capacity Discrepancy

Yang Yu · Boxiao Wang · Menglu Li · Tingyan Lv 等5人 · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2025年4月 · Vol.40

针对电池储能系统(BESS)中电池组间可调容量差异(ACD)导致响应慢、精度低等问题,本文提出基于二部图分组的分布式功率控制策略,构建ACD评估模型,设计新型分组分配机制,并改进二部共识算法(IBCA)以压缩通信延迟、提升迭代速度与SOC均衡性。仿真与实验验证其有效性。

解读: 该研究高度契合阳光电源ST系列PCS及PowerTitan大型储能系统的多簇协同控制需求,尤其适用于多PACK并联场景下的功率动态均衡与SOC一致性管理。IBCA算法可嵌入iSolarCloud智能运维平台实现边缘侧实时协同控制,提升PowerStack系统在调峰调频工况下的响应精度与寿命。建议在下...

第 141 / 926 页