找到 5 条结果 · 光伏发电技术
通过锑掺杂提高柔性Cu2ZnSn(S,Se)4太阳能电池效率与机械稳定性的研究
Insights into enhanced efficiency and mechanical stability of flexible Cu2ZnSn(S,Se)4 solar cells through antimony doping
Luanhong Sun · Hao Hu · Wei Wang · Qing Lin 等6人 · Solar Energy · 2025年7月 · Vol.294
在保持柔性太阳能电池机械耐久性的同时确保其光伏效率，是柔性CZTSSe太阳能电池面临的一项重大挑战。本文提出了一种创新的Sb掺杂方法，用于调控缺陷，从而减轻由缺陷引起的显著开路电压损失，并提升柔性太阳能电池的机械稳定性。当SbCl3浓度为0.8 mol/L时，CZTSSe吸光层的晶体质量得到显著改善，且未改变原有的锡锌矿结构。其孔隙率和残余应力分别从8.19%显著降低至2.18%，残余应力则从−10.11 GPa减小至−3.84 GPa。因此，在此基础上制备的CZTSSe/CdS异质结表现出最优...
解读: 该柔性CZTSSe太阳能电池技术通过Sb掺杂提升光电转换效率和机械稳定性,对阳光电源SG系列光伏逆变器和分布式光伏系统具有重要应用价值。其异质结能带优化(CBO=-0.23eV)和缺陷调控机制可为我司MPPT算法优化提供理论依据,500次弯曲循环后保持90%效率的机械耐久性,适配建筑一体化BIPV场...
解锁建筑一体化光伏与电池
BIPVB）系统深度强化学习中的预测洞察力与可解释性
Yuan Gao · Zehuan Hu · Shun Yamat · Junichiro Otomo 等9人 · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.384
摘要 可再生能源的部署以及智能能源管理策略的实施对于建筑能源系统（BES）的脱碳至关重要。尽管数据驱动的深度强化学习（DRL）在优化BES方面已取得近期进展，但仍存在显著挑战，例如缺乏针对时间序列数据观测空间的研究以及模型可解释性的不足。本文首次将未来预测信息引入DRL算法中，以构建时间序列数据的观测空间，并采用门控循环单元（GRU）和Transformer网络与DRL算法相结合，用于建筑一体化光伏与电池（BIPVB）系统的运行控制。此外，通过将前沿的Shapley加性解释（SHAP）技术与所开...
解读: 该深度强化学习优化技术对阳光电源光储一体化系统具有重要应用价值。研究中的GRU/Transformer时序预测与DRL决策框架可直接应用于ST系列储能变流器的智能调度策略,结合电价预测信息实现成本降低10%以上。SHAP可解释性分析方法可增强iSolarCloud平台的AI决策透明度,为PowerT...
一种具有光热、储热和电化学性能的新型集成碳化木电极用于太阳能驱动的热化学电池
A novel integrated carbon-wood electrode with photothermal, heat storage, and electrochemical properties for solar-driven thermochemical cells
Jun Zhang · Xiaotian Li · Jili Zheng · Yanan Zou 等8人 · Energy Conversion and Management · 2025年2月 · Vol.326
摘要 热化学电池为太阳能利用提供了一种可持续且环保的解决方案，但其性能常受到太阳辐射波动的限制。传统方法是将储热系统整合到热化学电池中，然而这些方法受限于较低的传热速率以及传统电极较小的电化学活性表面积。本研究创新性地提出一种碳化木电极设计，集成了增强的光热转换、储热和电化学性能，可实现太阳能驱动热化学电池中的连续发电。与传统的石墨电极相比，碳化木结构使光热转换效率提高了67%，电化学活性表面积增加了28%，单位体积（每立方厘米）的放热时间延长至16.67分钟。采用此类电极的热化学电池在太阳辐射...
解读: 该碳木一体化电极的光热-储热-电化学集成技术为阳光电源储能系统提供创新思路。其光热转换效率提升67%、电化学活性面积增加28%的设计理念,可应用于ST系列PCS的热管理优化和PowerTitan储能系统的温控策略改进。特别是其应对间歇性光照的稳定输出能力,与SG系列光伏逆变器的MPPT优化技术形成协...
基于I-V曲线成像与双流深度神经网络的光伏系统遮挡类型及严重程度诊断
Shading type and severity diagnosis in photovoltaic systems via I-V curve imaging and two-stream deep neural network
Zengxiang Hea · Hong Cai Chen · Shuo Shan · Yihua Hu 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.324
摘要 遮挡是光伏（PV）系统中最常见的异常现象之一，会导致功率损失和热点效应。目前大多数研究仅能实现遮挡检测，而无法进一步诊断遮挡的类型和严重程度。本文提出了一种结合I-V曲线成像与双流深度神经网络（DNN）的有效方法，用于诊断遮挡类型，并估计实际运行光伏系统中五种常见遮挡类型的严重程度。该方法首先对光伏组串的I-V曲线进行重采样，并转换至标准测试条件（STC），以消除数据尺度和环境因素对遮挡诊断结果的影响。随后，采用一种称为格拉米安角和场（Gramian angular summation f...
解读: 该阴影诊断技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud平台具有重要应用价值。通过I-V曲线成像与双流深度神经网络,可实现阴影类型识别与严重程度量化评估,弥补现有MPPT优化技术仅能检测异常但无法精准诊断的不足。建议将GASF时序成像与LSTM-CNN融合算法集成至智能运维平台,结合组串级...
通过升华法中锂掺杂提升Sb2(S,Se)3薄膜太阳能电池的效率
Enhancing the efficiency of Sb2(S,Se)3 thin-film solar cells via Li doping in close-spaced sublimation
Zhi-Ping Huanga1 · Hui-Lib1 · Wei-Ze Wang · Hu Li 等8人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.285
Sb2(S,Se)3是一种具有广阔前景的光伏材料，因其带隙可调、热稳定性高以及具备低成本制备潜力。然而，通过近距离升华法（CSS）制备的薄膜通常存在较多缺陷，从而降低器件效率。本研究引入锂（Li）掺杂以改善晶体质量、载流子浓度和电导率。通过熔盐处理将锂掺入升华源中，成功制备出均匀的Li-Sb2(S,Se)3薄膜。所制备的ITO/CdS/Li-Sb2(S,Se)3/PbS/碳基太阳能电池实现了6.18%的功率转换效率，显著优于未掺杂器件。本研究进一步系统分析了材料的光电性能，结果表明，锂掺杂能有效...
解读: 该Li掺杂Sb2(S,Se)3薄膜技术通过优化载流子浓度和能级匹配,将光伏转换效率提升至6.18%,为阳光电源SG系列光伏逆变器的上游组件技术提供创新思路。其降低非辐射复合、改善载流子提取的机制,可启发我司MPPT算法优化和弱光响应改进。碱金属掺杂提升薄膜导电性的方法,对PowerTitan储能系统...