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DFDR-NLNet:一种用于光伏面板分割的双频率差异化表示非局部网络
DFDR-NLNet: A dual-frequency differentiated representation non-local network for photovoltaic panel segmentation
Yitong Fua · Haiyan Lia · Pengfei Yua · Yaqun Huang 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 光伏(PV)技术在全球扩展可再生能源方面发挥着关键作用,然而在城市、农村和工业环境中,实现精确的光伏面板分割以优化资源配置并指导安装政策仍是一项挑战。为应对数据多样性的限制,本文提出一种基于去噪扩散概率模型(DDPM)的数据增强方法,用于生成联合数据分布,从而提升模型的鲁棒性。在此基础上,我们提出了一种双频率差异化表示非局部网络(DFDR-NLNet),用于实现更真实的光伏面板分割。为了提高Transformer分支中全局上下文特征提取的效率,我们提出了一种低频表示Transformer,...
解读: 该光伏板精准分割技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。DFDR-NLNet的高精度边缘识别(mIoU达91.48%)可增强SG系列逆变器阵列的智能巡检能力,通过频域特征提取优化MPPT算法的组件级监控。其电站容量评估功能可为工商业光伏项目提供精准选址与ST储能系统配置依据...
基于成本效益数据的分布式光伏系统故障检测与诊断方法学综述
A methodological review of cost-effective data-driven fault detection and diagnosis in distributed photovoltaic systems
Yinyan Liua · Earl Duran · Anna Bruce · Baran Yildiz 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
摘要 光伏(PV)技术的快速发展以及光伏系统的广泛应用,凸显了对更高效、更具成本效益的监测策略日益增长的需求,以确保系统可靠运行和最优的能源性能。本文综述提出了一种方法论框架,并结合基于案例的实测数据,用于分布式光伏系统的性能监测。该框架聚焦于具有成本效益的数据,例如时间序列电气参数,这些数据对于实现精确的故障检测与诊断至关重要,同时识别出限制当前性能监测算法有效性的各种约束条件。本文首先采用两种分类方式对光伏系统中的系统性故障进行归类:直流侧与交流侧故障,以及软故障与硬故障。随后讨论了数据的可...
解读: 该综述对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要指导意义。文章强调基于时序电气参数的成本有效型故障诊断方法,与我司逆变器内置监测系统和云平台架构高度契合。DC/AC侧故障分类框架可优化MPPT算法的异常检测能力,机器学习与边缘计算结合方案可增强逆变器本地诊断功能,减少云端通信依赖。...
识别建筑光伏系统成本效益分析中影响因素的框架
A framework for identifying influential factors in cost-benefit analysis of building-applied photovoltaics systems
Sara A.Sharbaf · Nicola Lolli · Inger Andresen · Patricia Schneider-Marin · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 光伏(PV)系统在全球范围内被广泛用于实现建筑能源系统的脱碳。然而,经济和社会方面的挑战阻碍了其更广泛的部署,引发了对该技术可行性的担忧。本研究通过成本效益分析(CBA)、敏感性分析和不确定性分析,探讨影响建筑中光伏系统经济盈利能力的关键因素。为了突出利益相关者的视角,并评估成本与效益分配对成本效益分析结果的影响,本文考察了两种商业模式。研究结果表明,业主独享的商业模式通过使成本与收益相匹配,提高了财务可行性;而业主与租户共享的模式则可能不成比例地加重租户负担。研究以挪威一座典型的办公建筑...
解读: 该研究对阳光电源建筑光伏系统经济性优化具有重要指导意义。研究强调的系统成本、维护成本、组件寿命和可用面积等关键参数,与SG系列逆变器的高效率、低维护设计及iSolarCloud智能运维平台的预测性维护功能高度契合。针对业主-租户成本收益分配问题,可结合PowerTitan储能系统和智慧能源管理方案,...
基于多准则决策方法的可持续混合能源系统综合评估:兼顾供应风险、技术经济与环境因素及新兴储能技术
Integrated assessment of supply risks, techno-economic and environmental factors for sustainable hybrid energy systems with emerging storage technologies: A MCDM approach
Sayan Das · Risav Dutta · Sudipta De · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.399
摘要 本研究提出了一种通过整合可再生能源与储能技术来构建分布式混合能源系统的新方法,为能源转型提供了一条可持续的路径。储能技术能够提升此类系统的可靠性、效率和灵活性,实现供需平衡、电网稳定,并促进更高比例的可再生能源并网。然而,传统的能源模型通常忽视了原材料在可再生能源基础设施中的作用。本研究通过从环境影响、经济可行性以及供应风险三个维度对原材料进行评估,弥补了这一研究空白。关键材料的可获得性、成本及其可持续获取显著影响着能源技术的规模化潜力,而地缘政治和市场不确定性则带来了供应链风险。本文提出...
解读: 该研究的多维度评估方法对阳光电源储能系统选型具有重要参考价值。文中光伏-风电-钒液流电池的最优配置方案,与阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统的应用场景高度契合。研究强调的供应链风险评估可优化我司储能产品的原材料采购策略,而生命周期成本分析方法可直接应用于iSolarCloud平台的...
反向偏置电池光伏系统的高分辨率建模与多尺度实验研究
High-resolution modeling and multiscale experiment study of photovoltaic with reverse-biased cell
Fuxiang Liab · Yunren Sui · Haosheng Lin · Zengguang Sui 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.398
摘要 光伏(PV)技术在全球能源转型中具有关键作用。影响其效率与可靠性的主要障碍之一是局部遮挡条件(PSC)。深入理解光伏器件的电学行为机制,对于预测和缓解这一问题至关重要。然而,现有研究尚未通过系统的实验探究和模型构建充分解决该问题。本研究致力于系统性地探讨上述问题,采用融合实验与数值模拟的多尺度研究方法。在电池层面,构建了一个测量平台,用于表征太阳能电池在不同工况下(200–1200 W/m²,20–60 °C)的电流-电压(I-V)特性。测量结果表明,辐照度始终影响电池的I-V特性,而温度...
解读: 该研究对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT优化技术具有重要价值。文章揭示的反向偏置电池特性和局部遮挡下的热斑效应,可直接应用于提升多路MPPT算法精度,优化旁路二极管保护策略。研究提出的全范围I-V特性建模方法,能增强iSolarCloud平台的故障诊断能力,实现遮挡场景下的精准功率预测和预防性运...
适应光伏波动的动态网络剪枝在低压配电网边缘计算中的应用
Photovoltaic fluctuation-adapted dynamic network pruning for low-voltage distribution network edge computing
Jian Zhaoa · Kai Denga · Xianjun Shaob · Zhibin Zhoub 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.397
摘要 光伏(PV)出力的固有波动性 necessitates 使用高复杂度的深度学习(DL)模型以实现准确预测。然而,此类模型即使在光伏出力稳定期间也以满容量运行,消耗了冗余的计算资源,并加重了低压配电网(LVDN)中资源受限的边缘设备的负担。为解决上述问题,本文提出了一种动态网络剪枝框架,能够根据光伏出力的波动情况自适应地调整深度学习模型的复杂度。首先,提出一种对光伏波动敏感的通道重要性评估方法,用于识别深度学习模型中的冗余结构。随后,构建了一个包含光伏运行约束的轻量化优化框架,根据光伏出力的...
解读: 该动态网络剪枝技术对阳光电源边缘计算场景具有重要应用价值。针对iSolarCloud平台的边缘侧设备,可将该方法集成至SG系列逆变器和ST储能变流器的本地控制器中,根据光伏波动自适应调整深度学习模型复杂度,在平稳期压缩72%计算量,显著降低边缘设备算力需求。该技术可优化PowerTitan储能系统的...
物理引导的机器学习利用稀疏、异构的公开数据预测全球太阳能电站性能
Physics-guided machine learning predicts the planet-scale performance of solar farms with sparse, heterogeneous, public data
Jabir Bin Jahangi · Muhammad Ashraful Alam · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.396
摘要 光伏(PV)技术格局正在迅速演变。为了预测新兴光伏技术的潜力和可扩展性,必须对这些系统在全球范围内的性能有全面的理解。传统上,大型国家级研究机构的实验和计算研究主要关注特定区域气候条件下的光伏性能。然而,将这些区域性研究结果综合起来以理解其全球性能潜力已被证明十分困难。鉴于获取实验数据的成本高昂,在政治分裂的世界中协调各国国家实验室开展实验存在挑战,以及大型商业运营商的数据隐私顾虑,人们迫切需要一种根本不同且数据效率更高的方法。本文提出了一种面向光伏的物理引导机器学习(PGML)方法,证明...
解读: 该物理引导机器学习方法对阳光电源全球化布局具有重要价值。通过PVZones气候分区和稀疏数据预测全球光伏性能,可优化SG系列逆变器的区域适配策略和MPPT算法参数。结合iSolarCloud平台,该技术能以少量站点数据预测不同气候区的发电潜力,指导ST储能系统容量配置,降低新市场前期勘测成本。数据高...
用于评估光伏系统可靠性的开放数据集
Open data sets for assessing photovoltaic system reliability
Xin Chen · Baojie Lia · Jennifer L.Braid · Brandon Byford 等11人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.395
摘要 光伏(PV)系统已成为可再生能源战略的基石,特别是由于过去十年中太阳能发电成本显著降低。然而,光伏装置的长期可靠性仍是一个持续存在的挑战,需要发展先进的监测和预测性维护策略。为评估光伏系统的健康状况,使用了多种类型的数据,包括环境条件、电气性能以及巡检图像等。这些数据支持诸如用于寿命预测的机器学习(ML)模型和用于缺陷检测的计算机视觉技术等方法。然而,高质量且全面的数据获取十分困难,尤其是在长期一致性与数据多样性方面尤为突出。公开可用的数据集是应对这些挑战的宝贵资源,但它们往往存在碎片化问...
解读: 该开源数据集研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要价值。论文系统梳理的环境数据、电气性能、缺陷图像等多维数据类型,可直接应用于SG系列逆变器和PowerTitan储能系统的预测性维护算法优化。特别是机器学习模型与计算机视觉技术结合,能提升我司光伏电站全生命周期健康管理能力。建议将论...
基于PEG的固-固相变材料用于太阳能光伏板的被动冷却
PEG-based solid-solid phase change materials for passive cooling of solar photovoltaic panels
Miao Hana · Kai Jiaoa · Lin Lua · Zhipeng Jina 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.394
摘要 随着太阳能电池温度的升高,光伏(PV)转换效率会下降,降幅约为0.5 %/°C。相变材料(PCMs)已成为太阳能光伏板被动热管理的一种有前景的解决方案,能够提供有效且均匀的冷却,从而提高光伏转换效率。在当前关于光伏-相变材料(PV-PCM)系统的研究中,有机固-液相变材料(SLPCMs),特别是石蜡类材料,是主要研究重点。然而,其应用受到液体泄漏和体积变化较大等问题的限制。为解决这些问题,本文成功制备并首次引入固-固相变材料(SSPCMs)用于太阳能光伏板的有效冷却。采用不同分子量的聚乙二...
解读: 该固-固相变材料(SSPCM)被动冷却技术对阳光电源光伏逆变器产品线具有重要应用价值。研究显示PEG基SSPCM可使光伏组件降温16.5°C并提升发电效率,这为SG系列逆变器的热管理优化提供新思路。可结合iSolarCloud平台的温度监测数据,在高温地区部署时评估SSPCM与逆变器散热系统的协同效...
面向光伏系统中人工智能驱动的预测性维护与故障诊断的多阶段审查框架
A multi-stage review framework for AI-driven predictive maintenance and fault diagnosis in photovoltaic systems
Ali Hamz · Zunaib Alia · Sandra Dudley · Komal Saleem 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393
摘要 光伏(PV)行业面临诸多挑战,包括高昂的初始成本、对天气条件的依赖性、易发生故障、电网运行不稳定性以及组件性能退化等问题。预测性维护(PdM)旨在主动识别潜在问题,从而提高系统的可靠性与运行效率,但若缺乏进一步的诊断措施,可能无法提供具体的故障信息。本研究提出了一种先进的预测性维护与故障诊断集成框架,该框架融合了故障模式分析、故障严重程度评估以及关键故障预测功能,旨在通过识别和分析特定的故障模式来提升光伏系统的运行效能,减少停机时间并增强系统可靠性。因此,本文对当前应用于光伏系统中预测性维...
解读: 该AI驱动的预测性维护与故障诊断框架对阳光电源SG系列光伏逆变器及ST储能系统具有重要应用价值。通过集成故障模式识别、严重性评估和关键故障预测,可显著提升iSolarCloud平台的智能运维能力。建议将多阶段诊断框架融入MPPT优化算法,实现组件级故障预警;结合PowerTitan储能系统的数据标准...
屋顶光伏与作为电池的电动汽车集成对日本所有市町村脱碳潜力的研究
On the decarbonization potentials of rooftop PVs integrated with EVs as battery for all the municipalities of Japan
Nguyen Thi Quynh Trang · Koharu Ok · Yusei Sugiyam · Takahiro Yoshi 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393
摘要 屋顶光伏(PV)系统在其脱碳潜力方面常常因技术、经济和社会障碍而被低估。然而,光伏技术的快速进步表明,屋顶光伏可能发挥的作用远超普遍认知,特别是当其与作为电池使用的电动汽车(EV)相结合时(即“光伏+电动汽车”,PV + EV)。本文针对日本全部1741个市町村,开展了屋顶光伏与电动汽车(纯电动汽车BEV,配备40 kWh电池,其中约一半容量可用于灵活性调节)集成系统的经济技术分析。假设70%的屋顶面积安装效率为20%的光伏系统,我们估算出日本屋顶光伏总装机容量可达1155吉瓦(GW),年...
解读: 该研究验证了光储充一体化系统的巨大潜力,与阳光电源ST系列储能变流器、SG系列光伏逆变器及充电桩产品战略高度契合。研究显示PV+EV系统可满足85%电力需求并减排87%,凸显V2H/V2G双向充电技术的关键价值。阳光电源可基于此优化三电平拓扑和GFM控制策略,提升iSolarCloud平台对分布式光...
基于模型预测控制的梯级水电-光伏互补系统实时调度框架
A real-time scheduling framework of cascade hydropower-photovoltaic power complementary systems based on model predictive control
Chengguo Su · Li Li · Taiheng Zhang · Quan Sui 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 光伏(PV)发电与水电的联合运行已成为促进可再生能源消纳的有效途径。在实时调度过程中提升对水电和光伏发电的管理与控制能力,有助于满足电网预期的电力需求。然而,应对光伏发电出力和径流固有的不确定性仍是一项重大挑战。本文提出了一种基于模型预测控制(MPC)的梯级水电-光伏(CH-PVP)互补系统实时调度框架。采用Wasserstein生成对抗网络(WGAN)对径流和光伏发电出力进行预测,在此基础上构建了考虑动态水流滞时和水电机组振动区的CH-PVP互补系统实时调度模型,旨在最小化功率偏差并减少...
解读: 该MPC实时调度框架对阳光电源水光互补系统具有重要价值。WGAN预测模型可集成至iSolarCloud平台,提升光伏出力预测精度;动态水延时建模思路可应用于ST储能系统的充放电调度,优化SG逆变器与水电的协调控制策略。MILP快速求解技术(<1分钟)适配GFM/VSG控制的实时响应需求,降低功率偏差...
SolarNexus:一种用于自适应光伏功率预测与可扩展管理的深度学习框架
_SolarNexus_: A deep learning framework for adaptive photovoltaic power generation forecasting and scalable management
Hyunsik Mina · Byeongjoon Noh · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.391
摘要 光伏(PV)功率预测在可再生能源管理中发挥着关键作用。然而,传统预测模型通常难以适应动态环境变化,并在不同区域间实现有效扩展。针对这些挑战,本文提出了一种融合时间卷积网络(TCN)、多头注意力机制(MHA)、在线学习和迁移学习的深度学习框架。为验证所提方法的有效性,我们采用了来自韩国九个太阳能电站的数据。该数据集来源于韩国开放数据门户和韩国气象厅,涵盖了2017年1月1日至2019年12月31日的逐小时光伏发电量及气象参数,其中两年用于训练,一年用于测试。我们在相同条件下将所提出的TCN-...
解读: 该深度学习预测框架对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。TCN-MHA在线学习模型可集成至SG系列逆变器和ST储能系统的智能调度算法,实现17.19%的NRMSE预测精度,支持多区域迁移学习降低85%训练时间和99%功耗。该技术可优化PowerTitan储能系统的充放电策略,...
优化农光互补系统:开放式田间配置下设计、作物生产力与能源性能的综合分析
Optimizing agrivoltaic systems: A comprehensive analysis of design, crop productivity and energy performance in open-field configurations
Domenico Mazzeo · Andrea Di Zioa1 · Claudio Pesenti · Sonia Lev · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.390
摘要 光伏(PV)系统的快速扩张对于能源系统的脱碳至关重要,但也引发了与农业争夺耕地的担忧。农光互补(APV)系统通过在同一土地上将光伏装置与农业生产相结合,提供了一种可持续的解决方案。然而,由于对设计参数及其对能源和作物生产力影响的理解有限,APV系统的推广应用受到限制。本研究提出了一种模拟框架,用于评估开放式田间APV系统的性能,重点分析地面覆盖率(GCR)、净空高度以及跟踪配置对太阳辐照度分布、作物产量和太阳能发电量的影响。采用土地当量比(LER)来评估农业产出与太阳能发电的综合生产力。针...
解读: 该农光互补系统研究对阳光电源SG系列光伏逆变器及智能运维方案具有重要价值。研究中双面组件配合跟踪系统的优化设计,可结合我司1500V系统及多路MPPT技术,针对非均匀光照实现精准功率优化。LER值1.04-2.05验证了农光互补的土地综合效益,iSolarCloud平台可集成辐照度监测与作物生长数据...
用于农业灌溉可持续未来的光伏微电网优化与技术经济评估的多样化框架
A diverse framework for optimization and techno-economic evaluation of PV Mini-grids for sustainable future of agricultural irrigation
Salman Habib · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.389
摘要:已提出部署太阳能(光伏)微电网作为发电和配电以满足灌溉需求的解决方案。本研究为实施用于农业灌溉的光伏微电网提供了必要的工程技术方案和详尽的经济评估。所提出的灌溉网络由3–4 MWp的光伏电站联合柴油发电机供电。根据作物种植模式,4 MWp系统在灌溉应用中更具可行性,其净现值(NPV)比3 MWp太阳能系统高出20%,达到360万美元,而3 MWp系统的净现值为300万美元。针对4 MWp容量,分析了多种不同安装方式的光伏组件朝向,最终推荐采用朝南固定倾角安装的光伏电站,以满足运行负荷需求。...
解读: 该农业光伏微网研究对阳光电源SG系列逆变器和储能系统具有重要应用价值。研究验证了4MWp固定倾角南向光伏系统的优越性(PR达83.39%,LCOE仅14.7美元/MWh),与阳光电源1500V高效逆变方案高度契合。柴油替代场景(年节省30.7万升)凸显光储混合系统需求,ST系列PCS可通过削峰填谷进...
混合抽水蓄能电站与多元化储能配置下水-光-风系统短期优化调度及综合评估
Short-term optimal scheduling and comprehensive assessment of hydro-photovoltaic-wind systems augmented with hybrid pumped storage hydropower plants and diversified energy storage configurations
Haotian Tanga · Rui Lia · Tongqing Songa · Shenghong Jua · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.389
摘要 随着光伏和风电在电网中利用率的不断提高以及能源政策的持续演变,现有混合能源系统的结构完整性与运行性能面临严峻挑战。将水电站与抽水蓄能相结合构建混合抽水蓄能水电站(HPSHP),可有效融合两种技术的优势,从而提升系统的经济可行性与运行灵活性。然而,HPSHP与光伏、风电耦合集成的研究仍显不足。此外,抽水蓄能系统的运行约束也要求探索创新的混合储能耦合策略。为此,本文提出了一种针对HPSHP-光伏-风电-电池系统(HPSHP-PWB)的多目标优化模型,并在此基础上制定适用于混合储能系统约束条件的...
解读: 该水光风储混合系统优化调度研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。论文提出的多目标优化模型和峰谷电价机制,可指导我司储能系统在多能互补场景下的控制策略优化。混合储能耦合方案与我司GFM/GFL控制技术、VSG虚拟同步机技术高度契合,可提升系统调度灵活性和经济性。建...
混合热泵占比与建筑围护结构改造率对德国低压电网负荷渗透的影响
Impact of hybrid heat pump shares and building envelope retrofit rates on load penetration in German low-voltage grids
Fabian Wüllhorst · Sebastian Schwarz · Nico Fuchs · Laura Maier 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.388
摘要 本文探讨了低碳技术(如热泵、电动汽车、光伏装置和电池储能系统)在住宅领域日益广泛的应用对现有低压电网运行所带来的挑战。研究重点是采用空气源热泵实现建筑供暖系统的电气化,这在寒冷天气期间可能显著增加电力峰值负荷。为减轻电网加强的需求,本研究分析并讨论了两种关键策略:通过建筑围护结构改造以降低热负荷,以及采用配备化石燃料备用加热器的混合热泵以减少电力负荷。在此背景下,本文全面研究了在不同低碳技术渗透情景下,提高建筑围护结构改造率和混合热泵占比如何缓解典型德国郊区低压电网中电网加强的需求。作者将...
解读: 该研究揭示低压配电网在热泵、光伏、储能协同场景下的负荷特性,对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要价值。混合热泵削峰策略与我司储能系统形成互补:建筑改造降低热负荷,储能系统平抑光伏波动并承担电气削峰。建议在iSolarCloud平台集成建筑热负荷预测模型,结合GFM控制技术优...
基于跨域自适应生成对抗网络的多退化水平光伏阵列故障诊断
Fault diagnosis of photovoltaic arrays with different degradation levels based on cross-domain adaptive generative adversarial network
Peijie Lin · Feng Guo · Yaohai Lin · Shuying Cheng 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.386
摘要 近年来,由于光伏电站运行与维护的重要性,光伏(PV)阵列故障诊断(FD)取得了令人瞩目的进展。然而,由于运行工况复杂,光伏阵列不可避免地会发生渐进式退化,导致输出数据出现域偏移,这对故障诊断性能产生显著的负面影响。为解决上述问题,本研究提出了一种两阶段跨域自适应生成对抗网络深度学习方法,用于不同退化水平下的光伏阵列故障诊断。在第一阶段,利用源域(即无性能退化的光伏阵列)中的正常数据进行训练;随后,在对抗训练过程中将最大均值差异(MMD)损失引入故障生成器,以生成源域故障数据的高层特征表示。...
解读: 该跨域自适应GAN故障诊断技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。针对光伏阵列性能衰减导致的数据域偏移问题,该方法通过MMD损失函数实现跨域特征对齐,仅需健康状态数据即可生成故障样本进行诊断,准确率达98.34%。可集成至iSolarCloud平台的预测...
基于低成本高能量密度深共熔溶剂的季节性热化学储能
Seasonal Thermochemical Energy Storage with Affordable and High-Energy-Density Deep Eutectic Solvents
Yunren Sui · Zhixiong Ding · Zengguang Sui · Haosheng Lin 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.386
摘要 季节性热能储存技术在解决能源需求与供给在不同季节之间的时间和强度不匹配方面具有巨大潜力。吸收式热能储存因其高储能密度(ESD)和极低的能量损失,适用于长期储能,但面临结晶、较高的平准化成本以及放电速率下降等挑战。为克服这些局限,本研究首次提出一种采用新型深共熔溶剂(DESs)的多单元吸收式热能储存系统(MATES),以实现无结晶、低成本且稳定的能量储存。针对跨季节应用场景,该装置采用多单元结构并结合一次通过式放电策略,以确保稳定的输出;所提出的基于DES的工作流体具有较低的结晶温度和成本,...
解读: 该季节性热化学储能技术对阳光电源储能系统具有重要启示价值。研究提出的多单元吸收式储能(MATES)与深共熔溶剂方案,能量密度达549.6 kJ/kg,平准化成本仅0.032-0.040美元/kWh,可为ST系列PCS和PowerTitan系统提供跨季节储能方案设计参考。其低温(<50°C)太阳能利用...
基于区间重要性-卡诺模型的在线零售光伏组件需求分析与服务改进研究
Research on requirement analysis and service improvement of online retail photovoltaic modules using the interval importance-Kano model
Dianfeng Zhang · Jinfa Liua · Xuefeng Houb · Jiaqi Sunb 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.385
摘要 与化石燃料相比,光伏(PV)组件有利于环境保护,在线零售是其销售的重要渠道。提升服务水平在促进在线零售销售方面正变得与产品质量同等重要。卡诺(Kano)模型是分析消费者对产品和服务需求的基本工具,目前存在将其与在线评论相结合的研究趋势。鉴于在线评论具有独特的结构特征,本文提出了一种基于比率算法的新型区间重要性-卡诺模型,即Candy模型,并定义了一种新的需求类型。通过该方法将消费者关注程度的差异转化为重要性信息,采用归一化算法消除情感极性差异,并利用Candy模型提高了结果的稳健性。研究识...
解读: 该研究对阳光电源光伏组件线上销售及服务优化具有重要参考价值。研究揭示性能、安装服务和工艺质量是消费者核心关注点,这与SG系列逆变器的产品定位高度契合。建议将Candy模型应用于iSolarCloud平台的用户反馈分析,通过在线评论挖掘识别SG逆变器、PowerTitan储能系统等产品的服务短板。特别...
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