找到 6 条结果 · 光伏发电技术
基于动态图网络与形状-幅值准则的分布式光伏超短期功率确定性与概率预测
A Distributed PV Ultra-short-term Power Deterministic and Probabilistic Forecasting Based on Dynamic Graph Network with Shape-amplitude Criteria
Yuqing Wang · Zhen Zhao · Fei Wang · Shumin Sun 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年9月
准确预测分布式光伏发电功率对于确保有源配电网的安全稳定至关重要。然而，目前大多数关于分布式光伏发电功率预测的研究存在一定局限性，主要包括：1）对各发电站点之间动态相关性的考虑不足；2）缺乏能够同时使预测值的幅值和形状与真实值相匹配的训练损失函数。因此，本文提出一种基于形状 - 幅值损失函数的动态图网络分布式光伏超短期功率预测方法。首先，采用数据驱动的方法挖掘动态相关性，并生成动态图数据，以确保对分布式光伏之间的相关性进行有效表征。其次，构建动态图网络作为功率预测模型，以实现对时空相关特征的有效利...
解读: 该动态图网络预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及SG系列逆变器群控系统具有重要应用价值。其形状-幅值准则可优化分布式光伏电站的功率预测精度，直接提升主动配电网调度能力。可应用于：1）iSolarCloud平台的超短期功率预测模块，通过挖掘多站点时空关联提升预测准确性；2）SG逆变器...
基于自适应特征提取与时间迁移建模的分布式光伏超短期功率预测
Ultra-Short Term Power Forecasting for Distributed PV Based on Adaptive Feature Extraction and Temporal Transfer Modeling
Boyu Liu · Yuqing Wang · Fei Wang · Ziqi Liu 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年8月
准确的分布式光伏发电功率预测对于优化电网运行、提高经济效益以及促进新能源融合至关重要。然而，现有的分布式光伏发电功率预测方法面临着若干挑战：1）卫星云图可为缺乏专业气象测量的分布式光伏提供数据支持，但云图特征建模方法往往会忽略重要特征；2）季节变化和多变的气候条件会导致光伏输出特性在时间分布上产生变化，当数据分布发生变化时，训练好的预测模型表现不佳，导致泛化能力不足。为解决这些问题，本文提出了一种基于自适应特征提取和时间迁移建模的分布式光伏区域超短期功率预测方法。该方法将卷积神经网络的空间特征捕...
解读: 该自适应特征提取与时间迁移建模技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。超短期功率预测可直接集成至云平台的智能诊断模块，通过自适应机制实时提取气象数据与历史出力特征，结合时间迁移学习捕捉不同天气模式下的功率波动规律，为分布式光伏电站提供15分钟至4小时级精...
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...
基于多项式混沌克里金模型的不平衡配电网光伏承载能力概率评估
Probabilistic Evaluation of Photovoltaic Hosting Capacity in Unbalanced Distribution Network via Polynomial Chaos Based Kriging Model
Hongyan Ma · Gan Li · Han Wang · Zheng Yan 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年12月
随着分布式光伏（PV）渗透率的不断提高，评估光伏接纳能力（PVHC）对于配电网运行愈发重要。传统评估方法忽略了配电网中电压不平衡的影响，评估结果相对乐观。此外，评估中还需考虑光伏出力的不确定性。因此，本文提出一种考虑不平衡配电网（UDN）运行和光伏可变功率输出的概率性光伏接纳能力评估方法。首先，该方法同时考虑了电压幅值（VM）和电压不平衡因子（VUF）的限制。定义了概率性越限风险（PVR）指标，以确定不平衡配电网中光伏接纳能力的区间。然后，开发了一种基于多项式混沌的克里金（PCK）方法来计算光伏...
解读: 该不平衡配电网光伏承载能力概率评估技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和PowerTitan储能系统的电网接入规划具有重要应用价值。多项式混沌克里金模型可高效处理光伏出力不确定性与三相不平衡问题，为iSolarCloud平台提供精准的承载能力预测算法，指导逆变器功率因数调节和有功无功协调控制策略。该方法...
KTaO3/NiFe肖特基结中增强的反欧姆效应
Enhanced anti-Ohmic effect in NiFe/KTaO3 Schottky junction
Simei Ran · Yifei Wang · Chenhao Duan · Hong Yan 等6人 · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.127
肖特基结中的反欧姆效应是非平衡载流子扩散过程中的有趣现象，表现为在恒定扩散电流下电阻增大时电压反而降低。本文采用宽带隙KTaO3替代p-Si作为NiFe基肖特基结的衬底，显著增强了该效应。通过深入研究，排除了衬底电阻率的影响，最终将效应增强归因于KTaO3/NiFe结中理想因子的降低。结合各向异性横向光电压（ALPV）与各向异性磁阻的关系分析，理论预测的ALPV温度依赖性与实验结果一致。本研究为优化基于肖特基结的电子器件性能提供了思路和理论依据。
解读: 该肖特基结反欧姆效应研究对阳光电源功率器件设计具有重要参考价值。KTaO3宽带隙材料的理想因子优化机制，可启发SiC/GaN功率模块的肖特基二极管设计，降低导通损耗并改善温度特性。该效应的温度依赖性分析可应用于ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的功率器件热管理优化，提升高温环境下的转换效率。此外...
原位设计的三元异质结阵列用于高光电效率染料敏化太阳能电池
In-situ engineered ternary heterojunction arrays for high photoelectric efficiency dye-sensitized solar cells
Haoran Yan · Jialin Chena · Junjie Xiaa · Shirong Huang 等9人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301
摘要 本研究通过多步水热法构建了一种新型的、高度有序的ZnIn2S4@Ti3C2 MXene/TiO2分级异质结构阵列，并将其用作高性能染料敏化太阳能电池（DSSCs）的光阳极。电子显微分析结果证实了该多维结构的精确形成。优化后的DSSC器件实现了高达8.01%的功率转换效率（PCE）和73.9%的优异填充因子（FF），相较于原始TiO2纳米线基器件提升了28.6%。这一显著提升源于多种协同机制：引入ZnIn2S4（ZIS）有效增强了可见光范围内的光吸收能力；同时，导电MXene介质的引入促进了...
解读: 该三元异质结光阳极技术通过MXene中间层构建双异质结和肖特基势垒,实现8.01%光电转换效率和73.9%填充因子,对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT优化算法具有启发意义。其电子传输网络设计和载流子寿命延长机制可应用于PowerTitan储能系统的功率转换效率提升,特别是在抑制电荷复合方面与ST...