找到 6 条结果 · 光伏发电技术
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...
基于深度强化学习的风光水储混合能源系统长短周期协调调度
Long-Term and Short-Term Coordinated Scheduling for Wind-PV-Hydro-Storage Hybrid Energy System Based on Deep Reinforcement Learning
Huaiyuan Zhang · Kai Liao · Jianwei Yang · Zhe Yin 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
针对多时间尺度调度复杂的风光水储混合能源系统，传统长期调度策略常削弱短期调节能力，导致资源浪费与电力短缺。本文提出一种将短期运行特性嵌入长期调度规则的协同框架，将长期调度建模为马尔可夫决策过程，并在每一步耦合基于优化模型生成的短期发电计划。通过融合数据驱动与模型驱动方法，利用深度强化学习简化长期决策，结合混合整数线性规划确保短期约束满足。实证表明，该方法使弃电率由11.67%降至0.63%，切负荷率从3.3%降至0.69%，显著优于传统方法。
解读: 该深度强化学习协调调度技术对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud云平台具有重要应用价值。研究提出的长短周期协同框架可直接集成到ST系列储能变流器的能量管理系统中，通过MDP建模和DRL算法优化多时间尺度调度决策，显著降低弃电率（11.67%→0.63%）和切负荷率（3.3%→...
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...
中国废弃光伏分布的时空演化及能源-经济-环境-社会可持续效益综合评估
Spatiotemporal evolution of decommissioned photovoltaic distribution and integrated energy-economic-environmental-social sustainable benefit assessment in China
Jianli Zhou · Zihan Xu · Juan He · Dandan Liu 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 准确而详细地掌握中国废弃光伏（PV）系统在时间和空间上的分布特征，并结合对回收再利用这些废弃光伏组件所带来可持续性效益的全面评估，对于有效应对我国即将迎来的大规模光伏退役潮具有重要意义。目前，关于中国废弃光伏在时空分布及其回收利用方面的研究仍显不足。本研究采用随机森林与BP神经网络方法构建预测模型，刻画了2024年至2050年八种情景下废弃光伏的时空演化趋势，并从能源、经济、环境和社会四个维度对其可持续效益进行了综合评估。通过模糊层次分析法（FAHP）、基于指标间相关性的权重确定法（CRI...
解读: 该研究对阳光电源光储回收业务具有战略价值。2050年退役光伏将达670-1600GW,形成万亿级市场。阳光电源可结合iSolarCloud平台建立退役组件全生命周期追踪系统,为山东、河北等重点区域提前布局储能替代方案。ST系列储能系统可利用梯次利用组件降低成本,SG逆变器产品线需考虑模块化设计以延长...
太阳能光伏与石墨烯涂层耦合的辐射供暖系统性能研究
Performance study of radiation heating system coupled with solar photovoltaic and graphene coating
Haifei Chen · Yuxuan He · Yongsheng Cui · Yanyan Liu 等7人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.296
建筑供暖系统的能耗与安全问题日益受到关注。本文提出一种创新的辐射供暖系统，该系统将太阳能光伏技术与石墨烯基电热涂层相结合。通过利用光伏发电替代传统高压驱动系统为电热涂层供电，该系统在确保高效供暖的同时降低了建筑能耗。基于石墨烯优异的导电性和导热性，该系统能够快速将电能转化为热能，并通过远红外辐射实现高效的热量传递。研究于2022年7月至8月在中国常州进行，搭建了实验平台，系统考察了光伏电压、光伏电流以及涂层面积对石墨烯基电热涂层热性能的影响。结果表明，石墨烯基电热涂层具有较低的饱和电压和饱和电流...
解读: 该光伏-石墨烯辐射供暖系统对阳光电源SG系列光伏逆变器与ST储能系统的耦合应用具有重要启示。研究验证了低压直流供电的可行性,可结合我司MPPT优化技术提升光伏利用率,通过PowerTitan储能系统实现削峰填谷。石墨烯涂层的快速电热转换特性(表面温度达63.19℃,辐射效率71%)为分布式光储直柔系...
空气中双重建钝化构建高效宽带隙钙钛矿太阳能电池组件
Dual passivation in air for constructing high-efficiency wide-bandgap perovskite solar cell modules
Xuefeng Xu · Bingchen He · Zhenhuang Su · Kanrui Jiang 等5人 · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.126
本文报道了一种在空气中实现双重建钝化的策略，用于制备高效宽带隙钙钛矿太阳能电池组件。通过界面与体相协同钝化，有效抑制了非辐射复合，提升了载流子寿命和器件开路电压。该方法无需惰性气氛加工，显著增强了工艺环境适应性。所制备的小组件在16.5 cm²有效面积上实现了超过20%的光电转换效率，且表现出良好的稳定性。此技术为大面积钙钛矿光伏模块的低成本、可扩展制造提供了可行路径。
解读: 该空气中双重钝化宽带隙钙钛矿技术对阳光电源SG系列光伏逆变器产品具有重要应用价值。宽带隙钙钛矿电池（1.68eV以上）可与晶硅电池构成叠层结构，理论效率突破单结极限，为逆变器输入提供更高电压和功率密度。空气环境加工工艺显著降低制造成本，契合阳光电源大规模量产需求。16.5cm²组件20%效率验证了工...