找到 3 条结果 · 光伏发电技术
太阳辐照度变化下光伏系统的动态状态估计
Dynamic State Estimation for Photovoltaic Under Variations of Solar Irradiance
Jianan Shan · Yijun Xu · Wei Gu · Zongsheng Zheng 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年6月
动态状态估计（DSE）在电力系统的监测和运行中起着基础性作用。尽管以往的研究主要集中于传统同步发电，但随着可再生能源渗透率的不断提高，光伏（PV）系统的状态估计越来越受到关注。然而，现有研究主要针对静态估计，或者采用过于简化的动态模型，且对太阳辐照度采用确定性假设。显然，这种假设在实际中并不成立，必然会导致估计结果出现偏差。针对这些问题，本文首次对包含光伏阵列、升压转换器、逆变器和滤波器的详细两级光伏系统进行动态状态估计研究。此外，为避免太阳辐照度变化导致估计结果出现偏差，本文进一步提出将太阳辐...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对光伏系统动态状态估计（DSE）的研究具有重要的工程应用价值。论文首次针对包含光伏阵列、升压变换器、逆变器和滤波器的完整两级光伏系统建立了详细动态模型，这与我司主流光伏逆变器产品的实际拓扑结构高度契合，为实现更精准的系统监控和控制奠定了理论基础。 该技术的核心创新在...
DEST-GNN：一种用于多站点小时内光伏功率预测的双探索时空图神经网络
DEST-GNN: A double-explored spatio-temporal graph neural network for multi-site intra-hour PV power forecasting
Yanru Yang · Yu Liu · Yihang Zhang · Shaolong Shu 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
准确的光伏发电（PV）功率预测对于电网实时平衡和储能系统优化至关重要。然而，由于光伏发电具有间歇性和波动性，实现高精度的光伏功率预测仍然是一项挑战。本文提出了一种用于多站点小时内光伏功率预测的新方法。与当前独立预测每个光伏电站功率的方法不同，我们通过考虑各光伏电站之间固有的时空相关性，同时预测所有站点的发电功率，并设计了一种新型图神经网络模型——DEST-GNN。在DEST-GNN中，采用无向图来表示这些光伏电站之间的依赖关系：每个光伏电站由一个节点表示，任意两个电站之间的时空相关性则由它们之间...
解读: 该多站点小时内光伏功率预测技术对阳光电源SG系列逆变器和ST储能系统具有重要应用价值。DEST-GNN通过时空图神经网络捕捉多电站关联性,可集成至iSolarCloud平台实现区域级功率预测,优化储能系统PowerTitan的充放电策略。其稀疏注意力机制可提升GFM/GFL控制算法的前瞻性调度能力,...
四芳基噻吩并噻吩：染料敏化太阳能电池中抑制电荷复合的高效宽隙染料核心
Tetraarylthienothiophene: An efficient charge recombination-suppressed center for wide-gap dyes in dye-sensitized solar cells
Yi-Qiao Yan · Yi-Zhou Zhu · Jian-Yu Zheng · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.289
为了应对在染料敏化太阳能电池中共敏化过程中，辅助染料因光谱响应受限而在提升短路电流密度（JSC）的同时维持高开路电压（VOC）所面临的挑战，设计并合成了三种具有不同三苯胺（TPA）电子给体和噻吩并[3,2-b]噻吩（TT）π-桥修饰的宽隙有机染料YYQ11–13。与未修饰的参照染料D1π6A1相比，在TPA给体外围引入常规的己氧基链（YYQ11）可使功率转换效率（PCE）提高10%；而将TT核心转变为四芳基噻吩并噻吩（TATT）中心（YYQ12）则可使PCE提升30%。当同时结合上述两种修饰策略...
解读: 该染料敏化太阳能电池技术通过四芳基噻吩并噻吩(TATT)中心抑制电荷复合,实现开路电压与短路电流同步提升,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。其三维结构抑制载流子复合的机制可借鉴于SiC/GaN功率器件的栅极驱动优化,降低开关损耗。共敏化策略与多MPPT通道协同控制理念契合,...