找到 3 条结果 · 光伏发电技术
基于多域协作与协变量交互的严重数据缺失下鲁棒光伏预测
Robust photovoltaic forecasting under severe data missingness via multi-domain collaboration and covariate interaction
Ke Yana · Jian Liua · Jiazhen Zhang · Fan Yangb 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 高质量的光伏发电（PV）功率预测对于高效的能源管理和可靠的电网集成至关重要，然而实际应用中的数据常常面临目标变量和辅助变量的大范围缺失问题。为应对这一挑战，本文提出MDCTL-MCI，一种具备缺失感知能力的预测框架，该框架联合利用信号分解、多尺度协变量交互以及多域协同迁移学习。首先，采用多元奇异谱分析（MSSA）对不完整时间序列进行去噪与重构，在无需显式填补的情况下增强潜在的时间结构特征。接着，引入轻量级的多尺度协变量交互（MCI）模块，建模重构后的光伏功率、全球水平辐照度、直接法向辐照度...
解读: 该多域协同光伏预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。针对实际电站数据缺失问题,MSSA信号重构与多尺度协变量交互建模可直接集成至SG系列逆变器的MPPT优化算法,提升发电功率预测精度10.5%-15.3%。多站点迁移学习策略可赋能PowerTitan储能系统的充放电调...
钙钛矿材料与太阳能电池的数字化制造
Digital manufacturing of perovskite materials and solar cells
Zixuan Wangabc1 · Zijian Chenbcd1 · Boyuan Wangbc1 · Chuang Wu 等12人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 与已发展了半个世纪的晶硅电池相比，钙钛矿太阳能电池（PSCs）的光伏转换效率在短短15年内已超过26%，成为当前备受关注的研究热点。然而，传统研究方法在应对钙钛矿材料（PVKs）成分多样、合成复杂以及需精确调控性能等方面面临诸多挑战。本综述系统阐述了钙钛矿材料在数字化制造方面的最新研究进展，重点涵盖实验室自动化、数据驱动的理性设计、高通量实验以及机器学习（ML）算法等方向。首先，论述了实验室自动化在显著提升实验效率与可重复性方面的重要作用；其次，强调了数据驱动方法在指导钙钛矿材料及器件理性...
解读: 钙钛矿电池数字化制造技术对阳光电源光伏逆变器产品线具有前瞻价值。该技术通过机器学习和高通量实验加速新型光伏材料开发,其26%转换效率已接近晶硅电池。阳光电源SG系列逆变器可提前布局钙钛矿电池适配性研究,针对其独特的IV特性优化MPPT算法;iSolarCloud平台可集成数据驱动方法,实现钙钛矿组件...
漂浮式光伏电站集电系统发电单元布局与电缆敷设协同优化
Collaborative optimization of generation unit layout and cable laying for collector system in floating photovoltaic power station
Jingyao Yang · Hongmei Li · Xiao Ye · Keyong Jiang 等5人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.300
摘要 针对漂浮式光伏电站（FPPS），现有的集电系统设计主要依赖人工设计，存在自动化程度低、经济性差、耗时长等缺陷。因此，本文首先基于最小发电单元的定义，建立了一个综合考虑发电单元成本与电缆成本的优化模型，在满足FPPS发电容量及运维通道等约束条件的基础上，提出了一种协同优化方案。对于所提出的方案，首先采用遗传算法（GA）实现发电单元布局的优化；随后，将改进的模糊C均值（FCM）聚类算法与遗传算法、DM-MSTP（Dhouib矩阵最小生成树问题）算法以及自动选缆算法相结合，实现电缆敷设的优化；进...
解读: 该漂浮式光伏电站集电系统协同优化技术对阳光电源SG系列逆变器布局规划具有重要参考价值。研究中的发电单元布局优化与电缆敷设协同方案,可直接应用于我司1500V光伏系统的集电线路设计,通过遗传算法与改进FCM聚类算法结合,能有效降低电缆成本15-25%。该方法可集成至iSolarCloud平台的智能设计...