基于改进Pix2PixHD图像恢复的二级光伏发电预测

Second-Level Photovoltaic Power Forecasting Based on Improved Pix2PixHD Image Restoration

Xiangjian Meng · Xinyu Shi · Yanzheng Zhu · Feng Gao 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年7月

光伏（PV）发电厂输出剧烈波动的根本原因是云层覆盖导致的地面辐照度突变。为提高云层覆盖条件下光伏功率预测的准确性，本文提出一种基于改进Pix2PixHD图像修复算法的光伏发电厂秒级功率预测方法。首先，运用牛顿 - 拉夫逊法，根据实际布局构建光伏电站模型。其次，深入探究逆变器输出的光伏功率数据特征，分析光伏功率与辐照度之间的映射关系。通过描述云层的形状、厚度和移动方向，构建虚拟云图以表示云层覆盖（功率损失）情况。随后，使用Canny边缘检测器对虚拟云图进行预处理，再利用改进的Pix2PixHD图像...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于改进Pix2PixHD图像修复算法的秒级光伏功率预测技术具有重要的战略价值。该技术通过虚拟云图构建和深度学习算法，直击云层遮挡导致的功率波动这一行业痛点，为我们的智能光伏解决方案提供了新的技术路径。 对于阳光电源的逆变器业务而言，秒级预测精度的提升意味着可以在硬件...

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...