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面向低碳供热的先进相变材料-热能储存：材料、可靠性及面向工业、建筑与数据中心的AI驱动系统集成
Advanced phase change material-thermal energy storage for low-carbon heat: materials, reliability, and AI-driven system integration for industry, buildings, and data centers
Ravikumar Jayabal · S. Sekar · G.M. Lionus Leo · Manikandan Ayyar 等8人 · Applied Energy · 2026年4月 · Vol.409
本文综述相变材料（PCM）热能储存（TES）在低碳供热中的前沿进展，涵盖材料开发、长期循环可靠性评估，并重点探讨AI驱动的系统级集成策略，适用于工业余热回收、建筑供暖及数据中心废热管理。
解读: 该研究对阳光电源PowerTitan和ST系列储能变流器在热电协同场景的应用具重要参考价值。PCM-TES可作为低温侧热缓冲单元，与PCS构成光储热一体化系统，提升工商业及数据中心用户侧储能的综合能效与调度灵活性。建议在iSolarCloud平台中嵌入AI热管理模块，结合BMS与PCS数据实现多能流...
整合可再生能源与电动汽车：一种用于直流微电网有效能量管理的方法
Integrating renewable resources and electric Vehicles: An approach for effective energy management in DC microgrid
M.Manikandan · R.Saravanan · G.Kannayeram · M.Saravanan · Solar Energy · 2025年10月 · Vol.299
摘要 直流微电网（DCMGs）在减少碳排放和应对全球变暖方面具有重要作用。然而，维持稳定的直流母线电压并确保高效的能量流动仍面临挑战。本文提出了一种结合鹦鹉优化算法（Parrot Optimization, PO）与量子自注意力神经网络（Quantum Self-Attention Neural Networks, QSANN）的混合方法，命名为PO-QSANN，旨在提升集成电动汽车（EVs）和光伏发电（PV）的直流微电网能量管理系统（EMS）性能。本研究的目标是通过稳定直流母线电压来降低运行成...
解读: 该PO-QSANN混合优化算法对阳光电源直流微网产品具有重要应用价值。其DC母线电压稳定控制技术可直接应用于ST系列储能变流器的母线管理,量子自注意力神经网络的负荷预测能力可增强iSolarCloud平台的智能运维功能。论文中PI控制器参数优化方法与阳光电源三电平拓扑控制策略高度契合,0.4$/kW...