找到 9 条结果 · 光伏发电技术
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...
PV Segmenter：一种频率引导的边缘感知网络用于遥感影像中的分布式光伏分割
PV Segmenter: A frequency-guided edge-aware network for distributed photovoltaic segmentation in remote sensing imagery
Siyuan Wanga · Zhenfeng Shaoa · Dongyang Houb · Bowen Caic · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393
准确地利用遥感影像定位和测量分布式光伏（PV）系统的规模，对于评估装机容量和预测太阳能发电潜力至关重要。然而，现有的光伏提取方法主要依赖于空间域学习策略，难以捕捉小规模光伏系统复杂的边界和细微结构特征。本文提出PV Segmenter，一种频率引导的边缘感知网络，通过引入频域学习机制来提升分布式光伏系统中的边缘检测与模式识别能力。具体而言，设计了一种频率增强型边缘检测模块，利用频域解耦技术提取与光伏边界相关的边缘语义信息；随后，边缘引导的特征判别模块将边缘线索注入多层级语义特征中，以优化结构语义...
解读: 该频域引导的分布式光伏识别技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过遥感影像精准定位小型光伏系统边界,可增强SG系列逆变器的分布式电站资产管理能力,优化MPPT算法对复杂屋顶场景的适配性。边缘检测模块可辅助PowerTitan储能系统进行区域发电潜力评估,支撑虚拟电厂的容...
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...
基于深度学习与遥感的城市土地分类对光伏潜力的分析
PV potential analysis through deep learning and remote sensing-based urban land classification
Hongjun Tan · Zhiling Guo · Yuntian Chen · Haoran Zhang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.387
城市土地在商业、居住、草地及其他行政分区中的利用情况将影响可再生能源基础设施（如光伏板）的可用安装面积。将土地利用类型纳入光伏潜力评估对于优化空间配置、贴近能源需求中心以及提升系统效率至关重要。为解决以往研究忽视城市土地利用问题的局限性，本文提出一个融合遥感数据与深度学习方法的框架，实现八类细粒度和三类粗粒度的土地利用分类。该框架针对每种土地利用类型计算其可安装光伏系统的面积，并结合2023年年均太阳辐照量评估其发电潜力。案例研究表明，德国海尔布隆（Heilbronn）地区的土地适合地面光伏安装...
解读: 该研究基于深度学习和遥感数据的城市土地分类与光伏潜力评估框架,对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要应用价值。通过精细化土地利用分类(商业、住宅、未利用地等),可优化地面光伏与屋顶光伏的配置策略。研究中不同地类的单位面积发电潜力差异,可指导阳光电源1500V系统和MPPT优化技...
结合尺度自适应与位置引导模块的联合任务学习框架以改进遥感图像中户用屋顶光伏分割
Joint-task learning framework with scale adaptive and position guidance modules for improved household rooftop photovoltaic segmentation in remote sensing image
Liang Li · Ning Lu · Jun Qin · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 从遥感图像中分割户用屋顶光伏（PV）系统时，边缘检测不准确是一个常见挑战，这阻碍了获取精确的光伏分布信息，而该信息对于光伏发展的规划与管理至关重要。一种广泛采用的解决方案是将额外的边缘检测任务引入联合任务学习框架中，以增强对边缘的感知能力。然而，现有的联合任务学习方法通常难以准确检测光伏边缘，并且缺乏有效机制来区分光伏边缘与相似物体的边缘。为应对上述挑战，本文提出了一种新颖的联合任务学习框架。该框架引入了尺度自适应模块（Scale Adaptive Module, SAM），能够根据光伏的...
解读: 该户用光伏分割技术对阳光电源户用光伏业务具有重要应用价值。通过精准识别屋顶光伏边缘与分布信息,可优化SG系列户用逆变器的选型与布局规划,提升MPPT优化效率。结合iSolarCloud平台,该技术可实现分布式光伏资产的智能巡检与容量评估,支撑预测性运维。其边缘检测与语义分割联合学习框架,为阳光电源开...
CuCo2O4在储能、光电催化、太阳能电池和传感器应用中的挑战、前景及表面化学
Challenges, prospects, and surface chemistry of CuCo2O4 in energy storage, electro-photocatalysis, solar cells, and sensor applications
Copper Cobalt Oxide (CuCo2O4) · Journal of Materials Science: Materials in Electronics · 2025年1月 · Vol.36.0
铜钴氧化物（CuCo2O4）作为一种尖晶石型金属氧化物材料，因其在能量存储、光催化、电化学传感器、太阳能电池以及生物医学领域的应用而受到广泛关注。然而，其全面潜力的发挥仍受到诸多因素的限制，包括导电性差、储存容量有限、结构无序、转化反应过程中的微观结构变化、光催化效率低以及电化学灵敏度不足等问题。此外，现有的制备技术尚无法合成具有复杂微观结构的CuCo2O4（CCO），从而进一步提升其性能并拓展其应用范围。在本综述中，我们讨论了多种用于构建不同CCO微观结构的合成技术，并从有害物质使用、耗时、性...
解读: CuCo2O4尖晶石材料在储能、光催化及传感领域的研究对阳光电源具有重要参考价值。其在超级电容器和电池中的电荷存储特性可为ST系列储能系统的电极材料优化提供思路,提升PowerTitan产品的能量密度和循环寿命。材料的光催化和氧析出反应特性可启发光伏制氢一体化方案开发。此外,其电化学传感性能可应用于...
基于可重构有机光伏器件的视觉突触
Visual synapse based on reconfigurable organic photovoltaic cell
Xiangrong Pu1Fan Shu2Qifan Wang1Gang Liu2Zhang Zhang1 · 半导体学报 · 2025年1月 · Vol.46
受大脑分层协同处理视觉信息的启发，本文利用PM6:Y6体系优异的光响应特性，构建了一种垂直结构的光可调有机忆阻器，系统研究了其阻变特性、光电探测能力及光突触行为模拟。该器件实现了稳定的渐进式电阻调控，成功模拟了电压控制的长时程增强/抑制（LTP/LTD）及多种光电协同调节的突触可塑性，并仿真实现了人类视觉神经系统的图像感知与识别功能。以非易失性Au/PM6:Y6/ITO忆阻器作为人工突触与神经元模型，构建了分层协同处理的SLP-CNN级联神经网络，利用其线性可调光电导特性实现网络权重更新，图像识...
解读: 该有机光伏忆阻器技术为阳光电源智能运维系统提供创新思路。其光电协同突触可塑性机制可应用于iSolarCloud平台的边缘智能诊断：利用光伏组件自身光响应特性实现分布式故障识别，无需额外传感器。分层协同SLP-CNN架构可优化ST储能系统的BMS电池状态预测，通过模拟神经突触的渐进式权重调节实现自适应...
一种基于DCR电流检测的高效率集成光伏能量采集系统
A 5.5–276 W Integrated Photovoltaic Energy Harvesting System With 99.95% MPPT Efficiency and 98.74% Power Conversion Efficiency
Jinho Yang · Hyunjoong Lee · Jun Soo Cho · Kyoungwon Lim 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月
摘要：提出了一种基于直流电阻（DCR）电流传感的高效集成光伏（PV）能量收集系统。该系统采用集成微控制器单元（MCU）精确控制高压栅极驱动器，后者根据感测到的瞬时电压和电流信息驱动功率场效应晶体管。通过DCR电流传感进行瞬时功率计算，并通过高压栅极驱动器控制实现外部功率场效应晶体管的低导通电阻，提高了功率转换效率。MCU协调高压栅极驱动器、采样保持电路和12位模数转换器之间的复杂时序控制，以感测电感电流，从而实现高跟踪效率。该光伏能量收集系统的集成电路采用0.13μm双极互补金属氧化物半导体 -...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于直流电阻（DCR）电流感测的光伏能量收集系统技术具有显著的应用价值。该系统实现了99.95%的最大功率点跟踪（MPPT）效率和98.74%的功率转换效率，这两项指标均达到业界领先水平，与我司组串式逆变器追求的高效率目标高度契合。 技术核心优势在于三个方面：首先，D...
用于抗干扰运行的同步磁阻柴油发电机太阳能光伏系统的控制及功能增强
Control for Disturbance Immune Operation of Synchronous Reluctance Diesel Generator Solar Photovoltaic System With Functional Enhancements
Subhadip Chakraborty · Gaurav Modi · Bhim Singh · Bijaya Ketan Panigrahi · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年10月
由于所连接交流电源的高阻抗，在孤岛系统中维持电压和电流质量颇具挑战。波动的本地负载在公共连接点（PCC）处汲取畸变电流，从而引发谐波反射和严重的电压质量问题。这些异常情况，包括电压骤降/骤升、谐波、相角突变和频率波动，会导致整个系统电能质量下降，进而造成额外损耗、功率因数不佳，以及作为交流发电机运行的旋转机械的磨损。为应对这些电能质量挑战，本文提出一种集成到太阳能逆变器控制中的改进控制方法。因此，本文针对连接到同步磁阻柴油发电机（SRDG）的无电池远程太阳能光伏系统（SPVS），开发了一种采用I...
解读: 该抗干扰控制技术对阳光电源离网及微网产品具有重要应用价值。针对柴油发电机-光伏混合系统的扰动免疫控制策略，可直接应用于ST系列储能变流器的离网模式和PowerTitan微网解决方案，提升系统在负载突变时的电压稳定性。其应对波动性负载的畸变电流抑制方法，可优化SG系列离网逆变器的THD性能。同步磁阻电...