找到 13 条结果 · 光伏发电技术
一种集成多源数值天气预报的短期非参数概率光伏功率预测两阶段集成学习框架
A Two-Stage Ensemble Learning Framework for Short-Term Nonparametric Probabilistic Photovoltaic Power Forecasting Integrating Multi-Source Numerical Weather Predictions
Hanting Zhao · Yao Zhang · Wei Huo · Fan Lin 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
利用数值天气预报（NWP）进行短期太阳能功率概率预测（SSPPF）已被证明是一种提高太阳能整合与利用效率的有效方法。然而，大多数现有的SSPPF研究仅采用单源NWP，忽略了多源NWP在提高概率预测准确性和稳健性方面的潜在优势。本文提出了一种用于SSPPF的改进两阶段集成学习预测框架（ITS - ELFF）。ITS - ELFF将多源NWP作为关键的外部协变量，以生成多步分位数预测。在第一阶段，一组稳健且多样的基学习器提供初始分位数预测。在第二阶段，一个元学习器整合所有基学习器的分位数预测，以生成...
解读: 该两阶段集成学习框架对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。通过融合多源NWP数据的非参数概率预测，可显著提升光伏电站功率预测精度，优化MPPT算法的前瞻性控制策略。在PowerTitan储能系统中，高精度概率预测能改进充放电调度决策，提升削峰填谷效果和电网...
基于先验知识的大规模超高清光伏板分割数据集增强框架
A large-scale ultra-high-resolution segmentation dataset augmentation framework for photovoltaic panels in photovoltaic power plants based on priori knowledge
Ruiqing Yang · Guojin He · Ranyu Yin · Guizhou Wang 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.390
摘要 当前大多数提升模型精度的研究主要集中在模型本身的优化上，往往忽视了数据集质量的关键作用，尤其是在遥感大数据背景下。许多关于光伏发电（PV）的大规模提取研究通常仅关注光伏电站边界的粗略勾画，这限制了更深入的下游分析潜力。本文提出了一种针对光伏电站内部光伏板进行细粒度提取的框架，而非仅仅捕捉电站的外部轮廓。通过聚焦于单个光伏板级别的分割，该方法为下游应用（如发电量估算和空间布局优化）提供了更为精确的评估基础。该框架融合了先验知识，以应对地表覆盖、成像条件以及背景干扰所带来的挑战。一种创新的标签...
解读: 该超高分辨率光伏板分割框架对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。通过面板级精细识别,可显著提升SG系列逆拟器的MPPT优化策略精度,实现组串级故障诊断与发电量评估。数据集质量提升(78%→92%)为预测性维护算法提供可靠训练基础,结合先验知识的标注效率提升75%可加速电站数字...
基于虚拟光伏样本构建的考虑表后光伏的净负荷非监督分解方法
Unsupervised disaggregation of aggregated net load considering behind-the-meter PV based on virtual PV sample construction
Ziyu Qu · Xinxin Ge · Jinling Lu · Fei Wang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.381
摘要 大多数分布式光伏发电系统（PV）采用表后安装（behind-the-meter, BTM）方式，仅配备单个电表的部署方案使得配电系统运营商只能监测净负荷，而无法获取表后光伏的发电量。因此，表后光伏装置的日益普及对配电系统规划以及局部供需平衡产生了负面影响。然而，现有的净负荷分解方法主要依赖昂贵的监测设备和高分辨率传感器，在实际应用中面临隐私问题、数据多样性不足以及通信障碍等挑战。本文提出一种针对聚合净负荷的非监督分解方法，仅利用净负荷数据和外生变量即可实现表后光伏出力与实际负荷的精确分离。...
解读: 该BTM光伏解耦技术对阳光电源iSolarCloud平台及SG系列逆变器具有重要应用价值。通过无监督算法实现净负荷分解,可增强智慧运维平台对分布式光伏实际发电量的监测能力,无需额外传感器即可优化MPPT策略。该方法可集成至iSolarCloud的预测性维护模块,提升电表后端光伏资产的可观测性,为ST...
混合光伏-热电系统在可再生能源中的进展与挑战
Advances and challenges in hybrid photovoltaic-thermoelectric systems for renewable energy
Raza Moshwan · Xiao-Lei Shi · Min Zhang · Yicheng Yu 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
将热电发电机（TEGs）与光伏（PV）器件相结合，是一种有效提升光伏电池发电能力的策略，从而显著促进太阳能的广泛应用。通过同时利用太阳光中的光子能量和热能，该集成方式能够最大化能量捕获，提高整个系统的整体效率，进而推动太阳能发电的可行性与规模化发展。本文及时综述了混合光伏-热电发电机（PV-TEG）技术在基础原理、热阻、接触电阻和负载电阻对性能的影响、多种集成方案（如结合光谱分束器、相变材料及热力系统的混合PV-TEG系统）、热管理、可行性分析以及经济与环境影响、长期效率提升等方面的最新进展与面...
解读: 该PV-TEG混合发电技术对阳光电源光伏逆变器产品线具有重要启示价值。热电联合发电可提升组件侧能量利用率,与SG系列逆变器的MPPT优化技术形成协同:通过精准追踪光伏-热电双模式功率点,配合三电平拓扑降低损耗,可进一步提升系统效率。该技术的热管理方案可为PowerTitan储能系统的温控设计提供参考...
建筑一体化光伏系统自主设计框架
Autonomous design framework for deploying building integrated photovoltaics
Qingxiang Li · Guidong Yang · Chenhang Bian · Lingege Long 等11人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 钙钛矿太阳能电池技术的进步为建筑一体化光伏系统（BIPV）的广泛应用提供了广阔的前景。寻找一种高效且准确的方法对于提供部署策略以支持决策至关重要。本研究开发了一种用于BIPV的自主决策设计框架，涵盖数据采集、三维建模和部署策略制定。在数据采集方面，构建了一个开源的无人机平台，用于执行一种创新的“先探索后利用”算法，以生成观测视角并进行路径规划。随后，采用一种独特的基于深度学习的多视角立体视觉网络生成建筑物的点云模型，并将其转换为多边形表面模型。此外，开发了一种新型Grasshopper插件...
解读: 该BIPV自主设计框架对阳光电源SG系列光伏逆变器及智能运维平台具有重要应用价值。研究提出的建筑光伏部署优化方法可与我司iSolarCloud平台深度融合,通过3D建模和全生命周期成本分析,为城市建筑光伏系统提供精准的容量配置和MPPT优化策略。该框架可延伸至光储充一体化场景,结合ST系列储能变流器...
基于静止卫星数据的太阳能发电临近预报Transformer方法
Transformer approach to nowcasting solar energy using geostationary satellite data
Ruohan Li · Dongdong Wang · Zhihao Wang · Shunlin Liang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
到达光伏面板的全球水平辐照度（GHI）在空间和时间上的不可预测性，给区域尺度上稳定且经济高效地将太阳能电力接入电网带来了挑战。因此，亟需一种及时且准确的大规模GHI临近预报方法，而现有大多数研究在此方面仍显不足。本研究提出了SolarFormer模型，该模型利用卫星数据并结合门控循环单元，实现近实时的GHI估算；同时引入时空Transformer模块，以15分钟为间隔提供最长3小时的预报，且在较长的预报时效内仍能保持较高的预报精度而不出现显著退化。SolarFormer仅需GOES-16与Him...
解读: 该SolarFormer卫星辐照度预测技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。3小时提前量、15分钟间隔的GHI精准预测可优化储能充放电策略,提升电网友好性。结合iSolarCloud平台可实现区域级光储协同调度,降低预测偏差导致的弃光率。其近实时特性可增强S...
一种融合多模态扩散生成与轻量化分割的光伏缺陷智能诊断框架
A PV defect intelligent diagnosis framework integrating multimodal diffusion generation and lightweight segmentation
Lei Xu · Jiale Xiao · Xiaoyu Ji · Yibo Zhang 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301
摘要 确保光伏（PV）系统长期可靠性和效率需要精确且智能化的缺陷监测策略。为解决这一问题，本研究提出了一种创新的缺陷图像生成方法——CAM-Diffuse，该方法结合二值掩码约束与基于文本-视觉的多模态特征融合技术，能够生成高保真且可控的缺陷图像，有效扩充训练数据集，并提升模型的泛化能力。此外，本研究还提出了一种轻量级实例分割网络LightSegDETR。该网络集成了DGBlock模块，通过深度可分离卷积（DWConv）与幽灵卷积（GhostConv）相结合的方式优化计算效率；在网络的颈部结构中...
解读: 该轻量化光伏缺陷诊断框架对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台及SG系列逆变器具有重要应用价值。CAM-Diffuse多模态数据增强技术可优化我司MPPT算法的故障识别准确率,LightSegDETR网络在Jetson Nano边缘设备上实现28FPS实时检测,参数量降低50%,非常适合集成到...
分布式光伏电站耦合集成电解系统的全生命周期经济性比较：直接与间接耦合模式的优化
A life-cycle economic comparison of distributed photovoltaic power stations coupled with integrated electrolysis systems: optimization of directly and indirectly coupled modes
Zunbo Wang · Yong Heab · Wanzhen Wangc · Zhongtao Liaoc 等7人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.299
摘要 将分布式光伏发电系统与制氢技术相结合以提高太阳能利用效率并增强能源存储能力，近年来受到越来越多的研究关注。然而，针对不同光伏驱动电解制氢技术路径的经济性评估仍然较为有限。本研究通过评估分布式光伏电站耦合集成电解系统（IES）的全生命周期经济可行性，填补了这一研究空白。本文的主要贡献在于对光伏发电与电解系统之间的直接耦合和间接耦合两种模式进行了全面分析，为太阳能驱动制氢技术的成本效益及其长期发展潜力提供了新的见解。对于光伏发电与质子交换膜（PEM）电解槽的直接耦合系统，采用MATLAB/Si...
解读: 该研究对阳光电源光伏制氢系统集成具有重要参考价值。直接耦合模式下PEM电解槽的LCOH为2.93-2.99欧元/kg,显示出经济优势,可指导SG系列逆变器优化直流耦合拓扑设计。间接耦合模式中,ST系列储能变流器可通过改进MPPT算法和功率调度策略,降低间接耦合PEM的制氢成本(当前4.47-4.65...
钠诱导的掺钨氧化铟薄膜及异质结太阳能电池在湿热环境中的退化
Sodium-induced degradation of tungsten doped indium oxide film and HJT solar cells in damp-heat environment
Yunren Luo · Jianhua Shi · Shuyi Chen · Haodong Chen 等14人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.296
摘要 硅异质结（HJT）太阳能电池的可靠性是延长其光伏系统寿命的关键。钠被认为是使用钠钙玻璃封装的光伏组件性能衰减的主要因素之一。本研究探讨了在湿热条件（DH，85 °C和85%相对湿度）下，未封装HJT太阳能电池因NaHCO₃引起的退化行为。Na⁺和H₂O在IWO薄膜晶界处的化学吸附可促进氧化铟向氢氧化铟的转化，导致载流子迁移率下降以及晶界势垒升高。此外，Na⁺穿过IWO薄膜扩散至HJT太阳能电池的钝化层，会恶化nc-Si:H的钝化效果，从而引起HJT太阳能电池效率的降低。研究发现，具有大晶粒...
解读: 该研究揭示HJT电池在湿热环境下钠离子诱导的IWO薄膜降解机制,对阳光电源SG系列光伏逆变器系统可靠性设计具有重要参考价值。研究发现大晶粒IWO薄膜可显著降低效率衰减(从71.4%降至36.6%),为iSolarCloud平台的组件衰减预测模型提供理论依据。建议在逆变器MPPT算法中加入组件湿热老化...
基于深度学习与稀疏风洞数据的长跨柔性光伏结构时空风压场预测
Spatiotemporal wind pressure field prediction for long-span flexible photovoltaic structures using deep learning and sparse wind tunnel data
Hehe Ren · Haoyue Liu · Boyang Wang · Shitang Ke · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.286
摘要 长跨柔性光伏（PV）结构是应对“光伏+”发展挑战的关键解决方案之一。然而，由于其跨度大、自重轻、刚度柔、离地高度高等特点，易产生显著的风致振动响应，属于典型的风敏感结构，因此风荷载成为其结构设计中的控制性荷载。目前，针对柔性光伏结构的风荷载尚无明确的设计标准，相关研究主要依赖风洞试验获取风荷载数据。但由于试验尺度限制，风压测点只能在结构表面稀疏布置。为此，本文将风洞试验数据与深度学习方法相结合，提出一种仅基于有限数量监测点即可预测柔性光伏结构表面风压时空场的方法。考虑到风压具有显著的时空波...
解读: 该风压场时空预测技术对阳光电源大型地面光伏电站及柔性支架系统具有重要应用价值。针对SG系列逆变器配套的大跨度柔性光伏支架，该深度学习模型可优化抗风设计，降低结构成本。对于PowerTitan储能系统的户外集装箱布局，可通过风压预测优化散热通道设计，提升系统可靠性。建议将该技术集成至iSolarClo...
基于可重构有机光伏器件的视觉突触
Visual synapse based on reconfigurable organic photovoltaic cell
Xiangrong Pu1Fan Shu2Qifan Wang1Gang Liu2Zhang Zhang1 · 半导体学报 · 2025年1月 · Vol.46
受大脑分层协同处理视觉信息的启发，本文利用PM6:Y6体系优异的光响应特性，构建了一种垂直结构的光可调有机忆阻器，系统研究了其阻变特性、光电探测能力及光突触行为模拟。该器件实现了稳定的渐进式电阻调控，成功模拟了电压控制的长时程增强/抑制（LTP/LTD）及多种光电协同调节的突触可塑性，并仿真实现了人类视觉神经系统的图像感知与识别功能。以非易失性Au/PM6:Y6/ITO忆阻器作为人工突触与神经元模型，构建了分层协同处理的SLP-CNN级联神经网络，利用其线性可调光电导特性实现网络权重更新，图像识...
解读: 该有机光伏忆阻器技术为阳光电源智能运维系统提供创新思路。其光电协同突触可塑性机制可应用于iSolarCloud平台的边缘智能诊断：利用光伏组件自身光响应特性实现分布式故障识别，无需额外传感器。分层协同SLP-CNN架构可优化ST储能系统的BMS电池状态预测，通过模拟神经突触的渐进式权重调节实现自适应...
宽禁带无重金属量子点用于蓝光发光二极管
Wide-bandgap and heavy-metal-free quantum dots for blue light-emitting diodes
Xin Gu1Wen-Long Fei1Bao-Quan Sun1Ya-Kun Wang1Liang-Sheng Liao2 · 半导体学报 · 2025年1月 · Vol.46
胶体量子点（CQDs）因其优异的光电特性，如高色纯度、稳定性、高光致发光量子产率（PLQY）、窄发射谱带及溶液加工便利性而备受关注。自1994年量子点发光二极管（QLEDs）问世以来，尽管取得显著进展，但蓝光QLED在效率与寿命方面仍落后于红光和绿光器件。基于镉/铅的量子点存在毒性问题，推动了无重金属量子点的发展，如Ⅱ-Ⅵ族（ZnSe基）、Ⅲ-Ⅴ族（InP、GaN基）及碳点（CDs）。本文综述了量子点的关键特性与发展历程、合成方法、表面配体作用及核/壳结构设计要点，并展望了蓝光QLED面临的挑战...
解读: 该宽禁带无重金属量子点技术对阳光电源产品显示系统具有潜在价值。虽然文章聚焦蓝光LED显示领域，但其核心的GaN基量子点材料与阳光电源功率器件中应用的GaN功率半导体存在材料体系关联。量子点的表面配体工程、核壳结构设计思路可为SiC/GaN功率模块的界面优化提供借鉴。此外，该技术在ST储能系统、SG逆...
考虑时空特征的自适应编解码模型用于分布式光伏电站短期功率预测
Adaptive Encoder-Decoder Model Considering Spatio-Temporal Features for Short-Term Power Prediction of Distributed Photovoltaic Station
Xun Dou · Yehang Deng · Shunjiang Wang · Tianfeng Chu 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年1月
考虑到运维成本和技术的影响，分布式光伏电站群内部通常缺乏足够的气象观测设备。所采集气象数据的偏差以及软硬件限制导致的光伏功率数据误差，将直接导致模型预测精度降低。为解决这一问题，本文提出一种具有自适应时空编解码结构的分布式光伏功率短期预测方法，该方法能够适应不同数据输入和不同天气条件下的预测需求，提高预测精度。首先，利用随机森林算法（RF）和皮尔逊相关系数（PCC）对特征重要性进行排序，选取关键输入数据。其次，提出一种基于长短期记忆网络（LSTM）和时空注意力机制（STA）的时空特征编解码模型，...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于自适应时空编解码器的分布式光伏短期功率预测技术具有显著的战略应用价值。 **业务协同价值：**该技术直击分布式光伏电站运维痛点——气象观测设备不足导致的预测精度下降问题。对于阳光电源的智慧能源管理系统而言，精准的功率预测是实现光储协同优化的基础。通过LSTM与时空...