找到 4 条结果 · 光伏发电技术
自校正引导的广义对比学习框架用于云边协同小样本光伏故障诊断
Self-Correcting-Guided Generalized Contrastive Learning Framework for Small-Sample PV Fault Diagnosis With Cloud-Edge Collaboration
Qi Liu · Bo Yang · Mingxuan Cai · Yuxiang Liu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年6月
小样本场景下光伏（PV）阵列的智能故障诊断由于模型精度和泛化能力较差，仍然具有挑战性。现有方法无法同时解决运行工况多变和样本不足的问题，导致少样本学习构建的模型适用性有限。此外，数据传输和计算成本等因素也需要考虑。因此，本文提出了一种用于小样本光伏故障诊断的云边协同自校正引导广义对比学习框架。首先，提出了一种端到端自校正模型，以消除可变环境的影响。然后，将自校正方案与对比学习相结合以实现模型泛化，并设计了一种类型筛选方法来提高模型精度。此外，提出了一种快速故障过滤机制，通过云边协同提高算法效率。...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于云边协同的小样本光伏故障诊断技术具有重要的应用价值和战略意义。 在产品层面，该技术直接契合阳光电源光伏逆变器和电站运维的核心需求。传统故障诊断方法依赖大量标注数据，而实际运维中故障样本稀缺且环境条件多变，导致诊断模型泛化能力不足。该论文提出的自校正引导对比学习框架...
基于深度强化学习的考虑网络重构的多时间尺度电压/无功控制
Deep Reinforcement Learning Based Multi-Timescale Volt/Var Control in Distribution Networks Considering Network Reconfiguration
Hexiang Peng · Kai Liao · Jianwei Yang · Bo Pang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月
针对配电网中不同响应特性的设备带来的多时间尺度电压/无功控制（VVC）难题，本文提出一种新型双层数据驱动的多时间尺度VVC方法。该方法将光伏等连续型设备的短时间尺度控制与电容器组及网络重构等离散型设备的长时间尺度控制相协调，构建双层部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）模型。内层采用TD3算法控制连续变量，外层利用DDQN算法处理离散动作与网络重构。通过统一奖励信号并传递内层动作为外层状态实现协同训练，并引入图神经网络（GNN）识别代表性拓扑以缩减重构空间，抑制过度探索。在IEEE 33节点和...
解读: 该多时间尺度Volt/Var控制技术对阳光电源配电侧产品具有重要应用价值。在SG系列光伏逆变器中，可利用TD3算法实现连续无功功率的快速调节，优化现有MPPT算法与无功控制的协同；在ST系列储能变流器及PowerTitan大型储能系统中，可通过DDQN算法协调储能充放电与电容器组的离散控制决策。该方...
用于高效光伏热管理的水泥基复合材料增强被动辐射冷却
Enhanced passive radiative cooling of cementitious composites for efficient photovoltaic thermal management
Yang Hua · Tong Guoa · Xingyu Qua · Tengfei Xub 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.344
摘要 在建筑一体化光伏（BIPV）系统中，热管理仍然是一个关键挑战，运行温度的升高会显著降低光电转换效率。本研究系统地探讨了掺入单组分（α-Al₂O₃、BaSO₄ 或 CaCO₃）和双组分被动日间辐射冷却（PDRC）颗粒的水泥基复合材料，其替代水泥的比例分别为30%和60%。材料表征与性能分析结果表明，当α-Al₂O₃和BaSO₄以各30%的比例共同替代水泥时，该双组分体系表现出最优的被动冷却性能，太阳反射率达到94.54%，中红外发射率达到96.41%。当该复合材料与光伏面板集成使用时，可使光...
解读: 该被动辐射冷却水泥复合材料技术对阳光电源BIPV光伏系统具有重要应用价值。通过α-Al2O3和BaSO4双组分体系可降低组件运行温度16.54K,提升发电效率7.87%,与我司SG系列逆变器的MPPT优化技术形成协同效应。该无源冷却方案可集成到分布式光伏电站建筑载体中,配合iSolarCloud平台...
一种集成的工业光伏面板清洁推荐系统以实现最优除尘
An integrated industrial PV panel cleaning recommendation system for optimal dust removal
Chao Zhang · Yunfeng Ma · Guolin Yang · Tao Chen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 基于前期研究，本文对光伏枢纽清洁推荐系统（PNCRS）的有效性进行了全面研究。PNCRS是一种智能清洁推荐系统，旨在针对不同环境条件下优化光伏（PV）面板的清洁调度。传统的固定时间间隔和基于性能退化的光伏面板维护策略往往难以奏效，主要原因是其无法适应不断变化的环境影响，特别是在极端天气条件下。这些传统方法虽然简单直接，却未能捕捉到环境变化与面板效率之间的复杂相互作用，导致清洁计划次优以及能量输出下降。该智能清洁推荐系统通过实时环境适应性、数据驱动的决策机制以及综合利润优化，在确定光伏面板清...
解读: 该智能清洁推荐系统对阳光电源iSolarCloud平台具有重要应用价值。系统采用的VMD-CGAN数据增强和WPETF特征优化技术,可与SG系列逆变器的MPPT优化算法协同,通过实时环境数据动态调整清洁策略,在工商业光伏场景下提升29-34%收益。其贝叶斯优化的利润曲线模型可集成至预测性运维系统,为...