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时空特征编码的深度学习方法用于屋顶光伏潜力评估
Spatiotemporal feature encoded deep learning method for rooftop PV potential assessment
Jian Xuab · Zhiling Guo · Qing Yuc · Kechuan Dongd 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.394
摘要 屋顶光伏（PV）系统是提升城市环境中可再生能源利用的一种有前景的解决方案。准确估算屋顶光伏系统的发电潜力受到复杂城市形态所引起的遮蔽效应的制约，这些效应显著降低了屋顶表面的太阳辐照度，从而导致预测误差。传统的遮蔽模拟方法计算成本高昂，凸显了在计算效率与评估精度之间实现精细平衡的必要性。本研究提出了一种创新的深度学习框架，能够有效编码多种时空数据源，以精确预测阴影投射并计算屋顶光伏潜力。具体而言，基于物理原理的真实数据，结合U-Net网络、三维（3D）建筑细节、太阳能资源数据以及气象参数，使...
解读: 该时空特征编码深度学习框架对阳光电源屋顶光伏系统规划具有重要价值。研究通过U-Net网络精准预测建筑阴影对发电量的影响(平均损失5.32%),可优化SG系列逆变器的MPPT算法在遮挡工况下的功率追踪策略。158倍的计算加速能力可集成至iSolarCloud平台,实现大规模城市屋顶光伏资源快速评估与选...
一种辐射冷却与太阳能光伏集成系统的新型研究
Investigation on a novel integrated system of radiative cooling and solar photovoltaics
Zijun Wanga1 · Shaowen Cao · Qilin Cai · Yingshi Zhang 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 白天辐射冷却依赖于在太阳光谱范围内具有高反射率以及在大气窗口光谱范围内具有高发射率。然而，被发射体反射的太阳辐射作为一种高品质能源却被浪费了。基于入射太阳辐射主要集中在特定角度，而发射体则与太空进行半球形热交换的特点，这部分能量具备被收集利用的可能性。迄今为止，尚无研究对发射体所反射的大量能量进行有效回收。本文提出了一种在确保昼夜辐射冷却性能的同时增强白天太阳能发电能力的新思路。研究表明，仅由五层结构组成的发射体即可在太阳光谱范围内实现95.22%的加权平均反射率，并在大气窗口光谱范围内达...
解读: 该辐射制冷-光伏集成技术对阳光电源SG系列逆变器和储能系统具有重要应用价值。通过反射光收集使光伏输出功率密度提升30.3%至163.5W/m²,可优化MPPT算法以适配非直射光场景。辐射制冷降温8.4°C特性可应用于通信基站储能热管理,降低ST系列PCS散热负荷,提升系统效率。该技术为iSolarC...