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光伏发电技术
★ 5.0
用于储层计算的具有时序动力学的两端口光伏神经形态器件
Two-terminal photovoltaic neuromorphic device with temporal dynamics for reservoir computing
| 作者 | Hong Fang · Jie Wang · Shuanger Ma · Le Zhao · Zhiping Liu · Fang Nie |
| 期刊 | Applied Physics Letters |
| 出版日期 | 2025年1月 |
| 卷/期 | 第 126 卷 第 12 期 |
| 技术分类 | 光伏发电技术 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 光伏神经形态器件 时间动态 储层计算 两端器件 应用物理快报 |
语言:
中文摘要
提出了一种基于光伏效应的两端口神经形态器件，具备类脑突触的时序动力学特性，可用于储层计算。该器件利用光生载流子的动力学响应模拟神经元的时间依赖行为，无需传统三端结构即可实现非线性激活与记忆功能。实验结果表明，该器件在处理时间序列任务中表现出良好的性能，为低功耗、高集成度的神经形态计算系统提供了新思路。
English Abstract
Hong Fang, Jie Wang, Shuanger Ma, Le Zhao, Zhiping Liu, Fang Nie, Weiming Lü, Limei Zheng; Two-terminal photovoltaic neuromorphic device with temporal dynamics for reservoir computing. _Appl. Phys. Lett._ 24 March 2025; 126 (12): 122106.
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SunView 深度解读
该光伏神经形态器件技术为阳光电源智能化产品提供了创新思路。其两端口结构和时序动力学特性可应用于：1）SG系列逆变器的MPPT算法优化，利用储层计算实现更快速的光照变化响应和功率预测；2）ST储能系统的智能能量管理，通过时间序列处理提升负荷预测和充放电策略优化能力；3）iSolarCloud平台的边缘计算节点，实现低功耗实时故障诊断。该器件的光伏效应驱动特性与阳光电源光伏技术天然契合，其非线性激活和记忆功能可嵌入功率电子控制器，为构建高集成度、低功耗的神经形态控制系统提供硬件基础，推动产品向智能化、自适应方向演进。