找到 31 条结果 · 光伏发电技术
基于加速对偶上升的高比例光伏配电网协调电压控制
Accelerated Dual Ascent-Based Coordinated Voltage Control for PV-Rich Distribution Network
Yong Li · Xiren Zhang · Yanjian Peng · Can Wang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年9月
随着分布式光伏（PV）在配电网中的渗透率不断提高，时变的光伏发电可能会导致严重的电压问题。利用光伏逆变器的无功容量进行电压调节，为缓解传统无功补偿装置的局限性提供了一种可行的解决方案。本文针对高光伏渗透率的配电网，提出了一种基于在线加速对偶上升法（ADAM）的电压控制策略。首先，将电压控制问题表述为一个凸二次优化问题，在考虑电压和无功输出容量运行约束的条件下，维持光伏节点的电压在允许范围内。然后，提出采用ADAM以分布式方式求解该优化问题。通过在传统对偶上升法（DAM）中加入加速算法，所提方法能...
解读: 该加速对偶上升协调电压控制技术对阳光电源SG系列光伏逆变器的无功调节功能具有重要应用价值。研究提出的分布式凸优化求解方法可直接集成到逆变器的本地控制器中，通过快速响应算法实现多台逆变器间的协调无功调控，有效解决高比例光伏接入导致的电压越限问题。该技术可与阳光电源现有MPPT算法协同工作，在保证最大功...
基于自适应峰值电压跟踪控制的减少冗余功率处理无频闪LED驱动器
Reduced Redundant Power Processing Flicker-Free LED Driver With Adaptive Peak Voltage Tracking Control
Xueshan Liu · Kun Lei · Yujie Feng · Hongyan Wang 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年8月
单级交流供电LED驱动器存在固有的双倍工频纹波问题，易引发电流频闪。本文提出一种基于减少冗余功率处理（R2P2）原理的无频闪LED驱动器，采用自适应峰值电压跟踪（APVT）控制策略，结合单级功率因数校正（PFC）电路与III型R²P²纹波抵消电路（RCC）。相比传统平均电压控制，APVT控制拓宽了LED负载的工作电压范围，进一步降低RCC单元的处理功率，使其更接近系统纹波功率，从而提升整体效率。实验搭建70W样机验证，结果表明相较传统方法效率提升2.5%，并具备宽LED负载适应能力。
解读: 该R²P²无频闪LED驱动技术对阳光电源储能与充电产品线具有重要借鉴价值。其自适应峰值电压跟踪控制策略可应用于ST储能变流器的直流母线纹波抑制，通过减少冗余功率处理降低辅助电路损耗，提升系统效率2-3%。III型RCC纹波抵消原理可移植到充电桩OBC模块，优化单级PFC架构下的二次纹波抑制，减小电解...
一种面向带宽受限网络控制系统的语义感知多包并行传输方案
A Semantic-Aware Multipacket Parallel Transmission Scheme for Bandwidth-Constrained Networked Control Systems
Hongchenyu Yang · Chen Peng · Engang Tian · Zhiru Cao · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年7月
本文采用基于自编码器的编解码框架，研究了一种用于网络控制系统（NCSs）的语义感知多数据包并行传输（MPPT）方案。首先，基于自编码器技术提出了语义编码和解码方案，旨在有效提高网络控制系统多数据包并行传输过程中数据包的信息密度，降低带宽使用。通过抽象语义表示，将原始数据映射到低维空间进行语义编码。随后，传输这些语义表示并用于语义解码，实现原始数据的重构。综合考虑语义解码误差、延迟和干扰等多种因素，基于李雅普诺夫稳定性理论，探索了语义感知多数据包并行传输方案下网络控制系统的稳定性分析和 <inli...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于语义感知的多包并行传输技术对我们在新能源领域的网络化控制系统具有重要应用价值。 在光伏电站和储能系统的集中监控场景中，海量逆变器、储能变流器等设备需要实时上传运行数据并接收控制指令。该技术通过自编码器将原始数据映射到低维语义空间，能够显著降低带宽占用，这对于我们在...
电荷传输层电容对硅太阳能电池光电特性的贡献研究
Charge Transport Layer Capacitance Contribution to Si Solar Cell Optoelectronic Properties Investigated Using Photocarrier Radiometry
Alexander Melnikov · Andreas Mandelis · Peng Song · Junyan Liu · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年7月
本文采用非接触式激光光载流子辐射测温法（PCR），研究了开路条件下硅太阳能电池中主导电容的识别问题。结合理论与实验，分析PCR信号对电荷传输层（CTL）及p-n结基底层电容的依赖性，揭示了由这些电容与串联电阻构成的RC扩散时间常数可通过PCR频率扫描灵敏检测。研究表明，重组寿命及CTL扩散寿命τ_RC主导了三类光伏硅电池中非平衡光生载流子密度波的动力学行为与提取过程。τ_RC与薄上层CTL及其相关复合寿命密切相关，显著影响自由光生载流子穿越p-n结、表面分布及电极收集，因此CTL电容应成为提升太...
解读: 该PCR非接触检测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT算法优化具有重要价值。研究揭示的电荷传输层电容与RC时间常数对载流子收集效率的影响机制，可指导逆变器输入级电容设计与阻抗匹配优化，提升最大功率点追踪精度。CTL电容特性的频域分析方法可应用于iSolarCloud智能运维平台，通过非接触式光...
考虑风电和光伏预测的嵌入双规则分布式近端策略优化
Distributed Proximal Policy Optimization with Embedded Dual Rules for Power Systems Considering Wind and Photovoltaic Forecasting
Peng Lu · Yuanbao Wu · Junhao Li · Ning Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月
针对风电与光伏功率预测误差导致的最优调度偏差问题，本文提出一种嵌入双规则的分布式近端策略优化（DPPO）模型。该模型将预测及误差校正信息嵌入DPPO状态空间，并以正则形式在神经网络中融入电网功率平衡与潮流约束，结合预设规则实现状态评估与动作执行的协同优化。基于某省电网实际数据在改进IEEE-30节点系统上的仿真结果表明，所提方法能有效应对可再生能源预测不确定性，在提升风电消纳、降低运行成本及增强调度适应性方面优于三种先进方法。
解读: 该嵌入双规则DPPO调度技术对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。其预测误差校正机制可直接集成到ST系列储能变流器的EMS能量管理策略中，通过实时修正风光预测偏差优化充放电决策，提升储能系统在新能源消纳场景下的经济性。分布式优化架构与阳光电源多站...
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...
基于上下文集成语言-图像多模态网络的少样本光伏薄膜缺陷检测
Few-Shot Photovoltaic Film Defect Detection With Contextual Ensemble Language-Image Multimodal Network
Huiyan Wang · Ruihao Peng · Yiheng Zhu · Jiachen Li 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年5月
工业光伏薄膜缺陷的自动检测对于确保光伏组件的可靠性至关重要。主要挑战包括缺陷样本有限、类别间特征相似以及复杂背景的干扰。现有的基于深度学习的方法需要大规模数据集，且仅关注视觉数据，这限制了它们在少样本缺陷检测（FSDD）中的有效性。为应对这些挑战，我们提出了上下文集成语言 - 图像多模态网络（CELIN），该网络通过提示调优融入文本信息，提升了光伏薄膜的少样本缺陷检测能力。与依赖单一固定文本提示的传统语言 - 图像模型不同，CELIN采用位置感知上下文集成策略来整合特定位置的提示向量，使模型能够...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于语言-图像多模态网络的光伏薄膜缺陷检测技术具有重要的战略价值。作为光伏组件可靠性保障的关键环节，该技术直接关系到我们光伏逆变器、储能系统等核心产品的上游供应链质量控制。 该技术的核心创新在于解决了工业场景中的三大痛点：小样本学习、相似缺陷区分和复杂背景干扰。传统深...
基于时频马尔可夫排列转移场的含电力电子设备光伏系统串联电弧故障检测方法
A Series Arc Fault Detection Method Based on Time-Frequency Markov Permutation Transition Field for Photovoltaic Systems With Power Electronic Devices
Zhendong Yin · Shuang Peng · Chunyu Xiao · Li Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年3月
串联电弧故障（SAFs）是光伏系统火灾事故的主要原因。在电力电子设备干扰下准确、快速地检测串联电弧故障仍是一项重大挑战。本文提出了一种基于时频马尔可夫排列转移场（TFMPTF）的串联电弧故障检测方法。首先，利用变分模态分解将电流信号分解为包含不同频率成分的模态，以防止不同频带信息之间的干扰。然后，使用时频马尔可夫排列转移场将这些模态转换为二维矩阵。创新性地提出了时频马尔可夫排列转移场中的时频排列模式状态转移分析概念，通过该概念可以有效描绘电流信号的独特结构信息。随后，采用奇异值分解从矩阵中提取故...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于时频马尔科夫排列转移场（TFMPTF）的串联电弧故障检测技术具有重要的战略价值。光伏系统的串联电弧故障是导致火灾事故的主要原因，而该技术在电力电子设备干扰环境下实现了98.97%的检测准确率，这对提升我司光伏逆变器和储能系统的安全性能具有直接意义。 该方法的核心优...
考虑多因素动态效应的光伏功率预测：一种基于动态局部特征嵌入的广义学习系统
Photovoltaic Power Prediction Considering Multifactorial Dynamic Effects: A Dynamic Locally Featured Embedding-Based Broad Learning System
Ziwen Gu · Yatao Shen · Zijian Wang · Yaqun Jiang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月
精确的光伏功率预测是新型电力系统高效稳定运行的前提。现有研究多关注温度、辐照度等全局因素与光伏功率的关系，常忽略其局部动态影响，导致预测精度下降。为此，本文考虑多因素间的动态关联，提出一种基于动态局部特征嵌入的广义学习系统（DLFE-BLS）。首先设计动态相空间重构方法（DPSR）刻画多变量数据的动态特性，进而引入动态局部特征嵌入（DLFE）算法提取局部动态特征，并将其融入广义学习系统框架，构建DLFE-BLS模型以提升预测精度。实验结果表明，该模型在多种场景下均优于对比模型，尤其在迁移预测中表...
解读: 该DLFE-BLS光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。其动态相空间重构方法可优化MPPT算法在复杂气象条件下的功率追踪精度，局部动态特征提取能力可提升PowerTitan储能系统的充放电策略优化。该模型在迁移预测场景的优异表现，可直接应用...
一种用于数据中心脱碳的高效太阳能光伏/热协同制冷与发电系统
A novel high-efficiency solar photovoltaic/thermal cooling and power synergistic system for decarbonizing data centers
Baifan Wanga · Baoliang Zhang · Shikun Fua · Peng Gaoa 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.345
摘要：太阳能光伏发电（PV）为数据中心脱碳提供了有前景的解决方案。然而，在炎热夏季，光伏组件温度急剧上升，显著降低了其发电效率。通过利用光伏组件产生的废热驱动化学吸附冷能储存单元，可在提升光伏性能的同时为数据中心提供冷却能力。然而，化学吸附冷能储存单元所需的高驱动温度与光伏组件废热温度偏低的特点不相匹配。本文提出了一种新型高效的太阳能光伏/热（PV/T）协同制冷与发电系统，该系统将PV/T模块与化学吸附冷能储存循环及蒸气压缩制冷循环深度集成。为积极适应较低的废热温度，研制了一种复合吸附剂BaCl...
解读: 该光伏/热协同系统对阳光电源ST储能系统和SG光伏逆变器产品线具有重要启示。通过化学吸附冷储能技术降低组件温度,可提升13%发电效率,这与我们MPPT优化技术形成互补。系统的异步启停控制策略可借鉴至PowerTitan储能系统,实现昼夜能量协调管理。特别适用于数据中心场景,可与iSolarCloud...
一种基于种群分割的多变异差分进化算法用于光伏模型参数提取
An improved population segmentation-based multi-mutation differential evolution algorithm for parameter extraction of photovoltaic models
Yin Xiong · Yimo Luo · Jinqing Peng · Qiangzhi Zhang 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.327
准确建立光伏（PV）电池的模型对于光伏系统的仿真、评估、控制和优化至关重要。在现有的光伏模型中，二极管电路模型和桑迪亚阵列性能模型（Sandia Array Performance Model）应用较为广泛。然而，这些模型具有非线性、多模态和多变量的特性，使得精确获取模型参数变得十分困难。为解决这一问题，本研究提出了一种基于种群分割的多变异差分进化算法（PSMDE），用于光伏模型的参数提取。该算法采用所提出的分割方法，将种群动态划分为三个子种群，每个子种群采用不同的变异策略进行更新，从而有效应对...
解读: 该光伏模型参数提取算法对阳光电源SG系列逆变器的MPPT优化具有重要应用价值。精准的光伏电池建模可提升逆变器在复杂工况下的最大功率点跟踪精度,特别是动态光照条件下的功率预测能力(误差3.74-5.91%)。该算法可集成至iSolarCloud平台,用于电站建模仿真与预测性维护,优化ST储能系统的充放...
基于动态双面率的双面光伏组件新型发电模型研究
Development of a novel power generation model for bifacial photovoltaic modules based on dynamic bifaciality
Qiangzhi Zhang · Jinqing Peng · Yimo Luo · Meng Wang 等7人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.324
摘要 双面率显著受到辐照强度和背面辐照不均匀性（NUF）的影响。因此，在模拟双面光伏（bPV）组件的动态发电过程时，若采用静态双面率将导致较大的误差。本研究提出了一种新的动态双面率模型，同时考虑了上述两个因素。首先，通过电流-电压（I-V）特性测试获得了不同辐照强度下的基础双面率；其次，建立了三维（3D）视角因子模型，用于研究安装参数、太阳辐照度和太阳位置对NUF的影响，并构建了预测NUF的回归模型，其拟合优度（R²）达到0.914；第三，建立了考虑背面辐照非均匀分布的bPV组件电气模型，提出双...
解读: 该动态双面率建模技术对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT优化具有重要价值。研究揭示背面辐照不均匀性(NUF)对双面组件发电的显著影响,可指导逆变器算法升级:通过集成3D视角因子模型和双面率修正因子,SG逆变器可实时修正最大功率点追踪策略,将功率预测误差从8%降至1.4%。该技术可与iSolarCl...
双面光伏组件在局部遮阴条件下复合发电模型的开发
Development of a compound power generation model for bifacial photovoltaic modules under partial shading conditions
Qiangzhi Zhang · Yimo Luo · Tao Mac · Shuhao Wanga 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 双面光伏（bPV）组件由于自遮挡、相互遮挡以及外部遮挡，导致其正面和背面接收到的太阳辐照度分布不均，从而影响其性能与可靠性。因此，在局部遮阴条件（PSC）下建立精确的功率模型至关重要。现有的bPV组件发电模型通常基于双面因子，未能考虑被遮挡与未被遮挡太阳电池区域之间的电流失配问题，以及正背面电气性能的动态变化，这两方面因素均会导致发电量的高估。为克服上述局限性，本文提出了一种新型复合发电模型，该模型构建了双电流源子模型（DCSM）以考虑太阳电池的失配效应，并采用并联等效电路子模型（PECM...
解读: 该双面组件复合功率模型对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT优化具有重要价值。传统模型在遮挡工况下误差超60%,新模型通过双电流源子模型和并联等效电路精准捕捉电池失配与动态特性,误差降至5%以内。可应用于iSolarCloud平台的发电预测算法,优化1500V系统在复杂遮挡场景下的多路MPPT策略,...
基于深度学习的分布鲁棒联合机会约束配电网光伏承载能力评估
Deep learning-based distributionally robust joint chance constrained distribution networks PV hosting capacity assessment
Zihui Wanga1 · Yanbing Jiaa2 · Xiaoqing Hana3 · Peng Wangb4 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.394
摘要 随着分布式光伏（PV）在配电网（DNs）中的渗透率不断提高，评估光伏承载能力（PVHC）以确保配电网安全运行变得至关重要。本文提出了一种数据驱动的分布鲁棒联合机会约束（DRJCC）配电网光伏承载能力评估框架。首先，引入基于时空注意力、投影、监督和Transformer架构的生成对抗模块，构建一种增强型时间序列生成对抗网络（ATS-GAN）。该网络通过在联合训练过程中融合监督学习与无监督学习，能够更好地捕捉光伏与负荷功率的时空特征。随后，利用ATS-GAN构建以生成器神经网络所诱导分布为中心...
解读: 该分布鲁棒联合机会约束光伏承载力评估技术对阳光电源SG系列逆变器和ST储能系统的配置优化具有重要价值。论文提出的ATS-GAN时空特征捕捉方法可应用于iSolarCloud平台,提升多点分布式光伏出力预测精度。分布鲁棒优化框架能指导PowerTitan储能系统在配电网中的容量配置,通过联合机会约束降...
通过神经网络方法加速钙钛矿太阳能电池的器件表征
Accelerating device characterization in perovskite solar cells via neural network approach
Xinhai Zhaoab1 · Chaopeng Huangae1 · Erik Birgersson · Nikita Suprun 等11人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 钙钛矿太阳能电池是下一代高效光伏器件的有力候选者，尤其适合作为叠层结构中的顶部电池。基于物理机制的光电模型，我们采集了十万量级的大数据样本，用于训练神经网络模型，以高效预测器件性能和复合损耗。在数据准备、模型训练和神经网络优化过程中，分别采用了拉丁超立方采样、贝叶斯正则化和贝叶斯优化方法。最优的神经网络模型在预留的测试数据集上实现的均方误差低于4 × 10⁻⁴。神经网络的计算速度比传统光电模型快一千倍以上。因此，器件快速校准可在24秒内完成。显著降低的计算成本使得高效的器件表征、参数研究、...
解读: 该神经网络加速钙钛矿电池表征技术对阳光电源光伏逆变器产品线具有重要借鉴价值。研究采用的深度学习方法将器件仿真速度提升千倍以上,可应用于SG系列逆变器的MPPT算法优化和iSolarCloud平台的预测性维护功能。通过贝叶斯优化和敏感性分析快速标定器件参数的思路,可迁移至SiC/GaN功率器件的损耗分...
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...
利用SHAP值理解传统与非传统建筑群中乡村形态与光伏发电潜力之间的关系
Understanding the relationship between rural morphology and photovoltaic (PV) potential in traditional and non-traditional building clusters using shapley additive exPlanations (SHAP) values
Jiang Liu · Changhai Peng · Junxue Zhang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 农村地区拥有大量适合安装光伏板的屋顶和立面。然而，乡村形态对光伏发电潜力的影响尚不明确，制约了其有效利用。为应对这一挑战，本研究选取南京市300个传统与非传统农村建筑群作为研究对象，识别出17项形态学指标，涵盖地块形状、建筑密度、建筑形式及地形变化等方面。通过模拟各集群的年光伏发电量和均化度电成本（LCOE），并采用可解释的机器学习框架（XGBoost算法结合SHAP值），探讨了乡村建筑形态与光伏发电潜力之间的关系。结果表明，平均建筑高度（BH）和容积率（FAR）是影响发电量的关键因素，而...
解读: 该研究揭示农村建筑形态对光伏潜力的影响机制,对阳光电源SG系列逆变器在农村分布式光伏市场具有重要指导价值。研究发现建筑高度和容积率是关键因素,可优化我司MPPT算法在复杂遮挡场景下的追踪策略。针对三类技术潜力分区(低高低FAR、高低FAR、高高FAR),可差异化配置1500V系统方案,结合iSola...
不同光伏/热电联用热电发电模块热电性能的比较：一项实验研究
Comparison of the thermoelectric performance of different photovoltaic/thermal hybrid thermoelectric generation modules: An experimental study
Tao Li · Junyong Yu · Xinyu Peng · Wenjie Zhou 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
为了提高光伏/热电联用热电发电模块（PV/T-TEG）的热电性能，设计了一种新型的光伏/双层热相变材料热电组件（PV/2 T-PCM-TEG），该组件由PV-PCM-TEG以及热电模块热端和冷端两侧的双层蛇形铜管构成。在本研究中，我们设计并搭建了包含五种组件的实验平台，分别为PV、PV/T、PV/T-PCM、PV/T-PCM-TEG和PV/2 T-PCM-TEG，并完成了其性能的对比分析。结果表明，PV/2 T-PCM-TEG不仅更有效地提升了光伏电池的发电性能，还获得了更多的热㶲，其总平均㶲效...
解读: 该PV/2T-PCM-TEG混合发电技术对阳光电源光伏逆变器产品线具有重要参考价值。研究通过相变材料和热电模块将光伏组件温度最大降低10.8°C,发电效率提升至12.97%,这与SG系列逆变器的MPPT优化和温度管理策略高度契合。双层蛇形铜管热管理方案可启发iSolarCloud平台的温度监测算法优...
基于贝叶斯优化算法与二次分解的误差校正深度Autoformer模型在光伏发电预测中的应用
An error-corrected deep Autoformer model via Bayesian optimization algorithm and secondary decomposition for photovoltaic power prediction
Jie Chen · Tian Peng · Shijie Qian · Yida Ge 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
准确的光伏发电功率预测对于电网的稳定运行和合理调度至关重要。然而，由于光伏发电具有不稳定性，其功率预测仍面临巨大挑战。为此，本文提出一种结合二次分解、贝叶斯优化与误差校正机制的Autoformer模型用于光伏发电功率预测。为降低数据复杂性并充分提取特征，采用了两种分解方法：首先利用经验模态分解（EMD）对光伏功率序列进行初级分解；然后引入样本熵（SE）衡量各分量的复杂度，并对复杂度最高的分量采用变分模态分解（VMD）进行二次分解。其次，构建基于贝叶斯优化算法优化的Autoformer模型，分别预...
解读: 该基于深度学习的光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过EMD-VMD二次分解和Autoformer模型可显著提升预测精度,可集成至SG系列逆变器的MPPT优化算法中,实现更精准的发电功率预测。结合ST系列储能PCS,该预测模型能优化储能系统充放电策略,提升...
评估集成晶体硅电池与电致变色薄膜的智能光伏窗在能源效率和电网友好性方面的性能
Assessing the energy efficiency and grid friendliness of smart photovoltaic windows incorporating crystalline silicon cells and electrochromic film
Yutong Tan · Jinqing Peng · Zhengyi Luo · Yimo Luo 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
建筑一体化光伏（BIPV）技术在实现零能耗建筑方面发挥着重要作用。然而，由于太阳辐射的不确定性和间歇性，其大规模应用对电网的稳定运行带来了挑战。为解决这一问题，本研究提出了一种智能光伏（SPV）窗及其运行控制策略，旨在同时提升建筑能源效率和电网友好性。该SPV窗结合了电致变色薄膜与均匀排布的条状太阳能电池，兼具主动利用与调控太阳辐射的双重优势。为明确SPV窗的性能表现，基于实测数据在WINDOW软件中建立了其模型，并计算了相应的光学与热工特性；随后将该模型导出至EnergyPlus软件，并与一栋...
解读: 该智能光伏窗技术对阳光电源BIPV解决方案具有重要启示。其电致变色膜与晶硅电池结合的主动调控机制,可与我司ST系列储能PCS协同优化:通过热流密度控制策略削峰填谷54.7-65.8%,显著改善电网友好性,契合我司VSG虚拟同步发电机技术的并网稳定目标。建议将该动态光热调控理念融入iSolarClou...
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