找到 2 条结果 · 光伏发电技术
电磁感应加热陶瓷颗粒装置的实验研究
Experimental study of electromagnetic induction heating ceramic particles device (EIHCPD)
Tengyue Wang · Fengwu Bai · Pan Yao · Xin Yi Li 等7人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.345
高效快速电热转换技术的发展是消纳光伏与风能等不稳定电源发电的重要途径。结合电磁感应加热原理与陶瓷颗粒耐高温的特性，提出一种高温电磁感应加热陶瓷颗粒装置（EIHCPD）。在石英管内部自由堆叠铁磁性小球，形成多孔通道结构，电磁感应加热线圈缠绕于石英管外壁。铁磁性小球在电磁感应作用下可实现快速升温，陶瓷颗粒流经多孔通道时与铁磁性小球进行热交换，从而实现高温加热。研究表明，相较于泡沫铁结构，堆叠式铁磁性颗粒的电磁感应加热具有更优的温度均匀性。在输入电功率为2049 W、陶瓷颗粒质量流量为5.0 g/s的...
解读: 该电磁感应加热陶瓷颗粒技术为阳光电源储能系统提供了新型热储能方案思路。其97.6%的高效电热转换效率和快速响应特性,可与ST系列PCS结合,将光伏/风电不稳定电力转化为高温热能存储。技术中的电磁感应加热原理与功率电子变换技术高度契合,可借鉴其多孔介质传热结构优化PowerTitan储能系统的热管理设...
基于跨域自适应生成对抗网络的多退化水平光伏阵列故障诊断
Fault diagnosis of photovoltaic arrays with different degradation levels based on cross-domain adaptive generative adversarial network
Peijie Lin · Feng Guo · Yaohai Lin · Shuying Cheng 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.386
摘要 近年来，由于光伏电站运行与维护的重要性，光伏（PV）阵列故障诊断（FD）取得了令人瞩目的进展。然而，由于运行工况复杂，光伏阵列不可避免地会发生渐进式退化，导致输出数据出现域偏移，这对故障诊断性能产生显著的负面影响。为解决上述问题，本研究提出了一种两阶段跨域自适应生成对抗网络深度学习方法，用于不同退化水平下的光伏阵列故障诊断。在第一阶段，利用源域（即无性能退化的光伏阵列）中的正常数据进行训练；随后，在对抗训练过程中将最大均值差异（MMD）损失引入故障生成器，以生成源域故障数据的高层特征表示。...
解读: 该跨域自适应GAN故障诊断技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。针对光伏阵列性能衰减导致的数据域偏移问题,该方法通过MMD损失函数实现跨域特征对齐,仅需健康状态数据即可生成故障样本进行诊断,准确率达98.34%。可集成至iSolarCloud平台的预测...