找到 2 条结果 · 光伏发电技术

排序:
光伏发电技术 SiC器件 ★ 5.0

用于建筑一体化光伏

BIPV)天窗降温的宽带光谱选择性聚合物薄膜

Jihong Pu · Dan Xu · Chao Shen · Lin Lu · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.326

摘要 光谱选择性设计因其高度灵活性,在建筑一体化光伏(BIPV)技术中日益受到科学界的关注。本研究提出一种光谱选择性策略,旨在优化BIPV天窗,具备三个关键特性:(1)高带隙以上透射率,以确保发电性能;(2)高带隙以下反射率,以减少不利的太阳热增益;(3)在中红外波段具有高发射率,以促进辐射天空冷却。该策略涉及开发一种柔性PDMS/ITO/PET薄膜。在这种多层结构中,PDMS(聚二甲基硅氧烷)层在大气窗口内提供高发射率(0.93),ITO(氧化铟锡)层对太阳能电池的带隙以下太阳光(>1.1 μ...

解读: 该光谱选择性薄膜技术为阳光电源BIPV场景提供系统级优化方案。针对SG系列光伏逆变器应用,薄膜可降低组件温度2.6℃,虽发电量损失9%但显著改善热管理,延长逆变器寿命。结合iSolarCloud平台可实时监测光谱调控效果与发电效率平衡点。对于工商业储能系统,该技术减少建筑冷负荷18.3%,降低空调能...

光伏发电技术 ★ 5.0

基于最优传输理论的光伏电池异常检测精确分类

Precision classification for anomaly detection in photovoltaic cells via optimal transport theory

Ning Kang · Wenju Hu · Dan Wang · Rongji Xu · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.298

摘要 太阳能,特别是光伏发电(PV)系统,在应对气候变化中发挥着至关重要的作用。然而,由于环境因素导致的光伏电池异常,如黑心和裂纹,会显著降低其性能。传统的检测方法通常效率低下且存在风险,而现有的YOLO模型(如YOLOv9)在检测形状或尺寸不规则的异常时也面临挑战。这些异常导致预测置信度低以及分类结果不准确。本文提出了一种用于光伏电池异常检测的精确分类框架,该框架利用最优传输(OT)理论实现。该框架分为两个阶段:在第一阶段,通过在真实标注框内使用k-means聚类特征构建异常原型池;根据异常原...

解读: 该光伏组件异常检测技术对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。基于最优传输理论的精确分类框架可集成至iSolarCloud预测性维护系统,实现黑核、裂纹等异常的自动识别,mAP@0.5达95.8%,误报率降至1.1%。该技术可优化MPPT算法对异常组件的功率追踪...