找到 9 条结果 · Applied Energy
评估城市光伏集成的双重辐射效应：反照率变化与辐射强迫动态
Assessing the dual radiative consequences of urban PV integration: Albedo change and radiative forcing dynamics
Yilong Zhou · Shredatta Marath · Miro Zeman · Olindo Isabell 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
在城市地区集成光伏（PV）系统可增强本地可再生能源电力生产，但由于光伏组件反射率较低，也会导致地表反照率降低。反照率的下降增加了地球对能量的吸收，从而产生正的辐射强迫（RF）；而光伏电力替代化石燃料发电则通过避免二氧化碳排放产生负的辐射强迫。本研究采用一种新颖的工作流程，量化了城市屋顶光伏部署的净辐射强迫影响。该工作流程结合了两个模型：（1）几何光谱反照率（GSA）模型，利用LiDAR数据和地理配准的材料分布图，模拟光伏集成前后的反照率变化；（2）基于简化天际线的光伏模型，利用LiDAR提取的屋...
解读: 该研究揭示城市光伏部署的反照率降低效应及辐射强迫动态平衡机制,对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要指导意义。研究表明低碳电网场景下反照率负效应凸显,这要求提升系统发电效率以缩短气候收益回收期。可启发我们优化MPPT算法、采用SiC功率器件降低损耗,并通过iSolarCloud...
提高能源市场中跨时间预测协调的准确性和实用性
Improving cross-temporal forecasts reconciliation accuracy and utility in energy market
Mahdi Abolghasemi · Daniele Girolimetto · Tommaso Di Fonzo · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.394
摘要 风能发电预测对于风电场日常运行管理以及使市场运营商能够在需求规划中有效应对电力不确定性至关重要。传统的预测协调方法依赖于样本内误差进行预测协调，但这些方法在未来性能上的泛化能力可能不足。此外，传统的聚合结构并不总是与实际决策需求相一致，而评估指标也常常忽视预测误差带来的经济影响。为应对这些挑战，本文探讨了先进的跨时间预测模型及其在提升预测准确性与决策质量方面的潜力。首先，我们提出一种新方法，在协方差矩阵估计和预测协调过程中利用验证误差而非传统的样本内误差。其次，我们引入基于决策的聚合层级用...
解读: 该跨时序预测协调技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)及新能源场站具有重要应用价值。论文提出的基于验证误差的协调方法可提升预测精度7%以上,能优化储能系统充放电策略,降低辅助服务罚金成本。决策导向的聚合层级设计与阳光电源iSolarCloud平台的智能运维需求高度契合,可将计...
开拓新领域：建筑用相变材料综述文献的首次批判性分析
Breaking new ground: A first-of-its-kind critical analysis of review articles on phase change materials for building applications
Abrar Ahm · Shazim Ali Memon · Hongtao Dang · Ahmet Sari 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 将相变材料（PCMs）集成到建筑围护结构中，是一种通过增强热能储存来提高能源效率的有效方法。通过提升能效并减少对化石燃料的依赖，相变材料在降低建筑运行带来的环境影响方面具有巨大潜力。尽管关于相变材料的综述文献数量丰富，但目前仍缺乏一项全面且具有批判性的综合研究，能够整合已有认知、识别研究空白，并提供系统化的视角。因此，本研究首次对自1983年首篇综述以来至今所有关于相变材料的综述文章进行了新颖而广泛的批判性回顾，提供了代表当前最高水平的知识整合，统一了现有研究成果，并为未来的研究与应用指明...
解读: 该相变储能材料研究对阳光电源储能系统具有重要参考价值。PCM被动式热管理技术可应用于PowerTitan储能柜温控优化,降低主动冷却能耗。文中商业化PCM数据库及生命周期评估方法,可指导ST系列PCS热设计改进,提升功率器件工作温度稳定性。结合iSolarCloud平台,可开发基于PCM的储能系统智...
基于卫星图像纹理特征与迁移学习的区域光伏功率预测优化高效方法
An efficient approach for regional photovoltaic power forecasting optimization based on texture features from satellite images and transfer learning
Yang Xi · Jianyong Zheng · Fei Mei · Gareth Taylor 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.385
准确高效的区域光伏发电功率预测对于提升光伏电力供应的稳定性并扩大其市场份额至关重要。近年来的研究进展已将卫星与地面观测数据的特征相结合，基于混合神经网络的模型展现出优异的预测性能。然而，仍存在若干挑战：直接从卫星图像中提取的空间特征往往缺乏细节，且大多数现有预测方法需要大量电力数据样本。因此，在云量变化速率较高的情况下，预测精度易受相位滞后的影响，同时由于区域光伏装置数量庞大且分布分散，计算负担也显著增加。为解决上述问题，本研究提出一种创新的时空特征，该特征将从卫星图像重构的纹理特征（TFs）与...
解读: 该区域光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过卫星图像纹理特征与迁移学习结合,可显著提升SG系列逆变器集群的功率预测精度(RMSE提升72%)并降低相位滞后,特别适用于分布式光伏电站管理。该算法计算效率提升10倍,可与ST储能系统协同优化充放电策略,减少云层...
解锁建筑一体化光伏与电池
BIPVB）系统深度强化学习中的预测洞察力与可解释性
Yuan Gao · Zehuan Hu · Shun Yamat · Junichiro Otomo 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 可再生能源的部署以及智能能源管理策略的实施对于建筑能源系统（BES）的脱碳至关重要。尽管数据驱动的深度强化学习（DRL）在优化BES方面已取得近期进展，但仍存在显著挑战，例如缺乏针对时间序列数据观测空间的研究以及模型可解释性的不足。本文首次将未来预测信息引入DRL算法中，以构建时间序列数据的观测空间，并采用门控循环单元（GRU）和Transformer网络与DRL算法相结合，用于建筑一体化光伏与电池（BIPVB）系统的运行控制。此外，通过将前沿的Shapley加性解释（SHAP）技术与所开...
解读: 该深度强化学习优化技术对阳光电源光储一体化系统具有重要应用价值。研究中的GRU/Transformer时序预测与DRL决策框架可直接应用于ST系列储能变流器的智能调度策略,结合电价预测信息实现成本降低10%以上。SHAP可解释性分析方法可增强iSolarCloud平台的AI决策透明度,为PowerT...
利用相变材料进行被动热管理以提高光伏板效率：关于材料、设计及有效技术的全面综述
Efficiency enhancement of PV panels with passive thermal management using PCM: An exhaustive review on materials, designs and effective techniques
Rajvikram Madurai Elavarasan · Rishi Pugazhendhi · Saifullah Shafiq · Sivasankar Gangatharan 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.382
摘要 在能源转型范式中，最大化光伏发电（PV）技术的电力产出是一项关键战略。因此，必须考虑影响光伏效率的潜在因素。其中主要因素之一是太阳辐照，其本身具有可变性且超出人类控制范围。虽然较高的辐照水平在一定程度上可以提升光伏系统的输出功率，但同时也会导致运行温度升高，从而对光伏组件的效率产生负面影响。因此，被动冷却成为缓解因运行温度上升而导致效率下降的关键解决方案。本研究旨在对基于相变材料（PCM）的被动冷却技术进行全面综述，此类技术在提升光伏面板效率方面具有显著潜力。本文首先对理想的相变材料进行特...
解读: 该PCM被动热管理技术对阳光电源光伏逆变器产品具有重要协同价值。通过PCM相变材料降低组件工作温度,可显著提升SG系列逆变器的MPPT效率和系统发电量。建议将PCM热管理方案与iSolarCloud平台温度监测功能结合,实现组件温度预测性维护。该技术还可应用于PowerTitan储能系统的热管理优化...
彩色建筑一体化光伏幕墙虚拟克隆的实现与验证
Implementation and validation of virtual clones of coloured building-integrated photovoltaic facades
Mattia Manni · Tom Melkert · Gabriele Lobaccaro · Bjørn Petter Jell · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要：本文应用了一种新提出的颜色校正透射率因子（CCTF）以及一种创新的概率-确定性方法，用于构建彩色建筑一体化光伏（BIPV）系统的虚拟克隆。这些虚拟克隆通过根据彩色层的透射特性（由CCTF决定）调整阵列平面辐照度，来计算最大功率点处的电流（Impp）。研究实现了由200条随机组合的物理光伏模型链组成的集合（概率方法），并通过计算多个输出结果的中位数，得到确定性的Impp估计值。虚拟克隆使用位于荷兰兹沃勒的两个BIPV幕墙的实际观测数据进行了验证，这两个幕墙分别安装了黑色（CCTF=1.00）...
解读: 该彩色BIPV虚拟克隆技术对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT优化具有重要价值。研究通过颜色校正透射因子(CCTF)量化彩色层对最大功率点电流的影响,揭示了不同颜色模块(黑色CCTF=1.00至陶土色CCTF=0.70)的发电特性差异。这为SG逆变器在建筑光伏应用中开发针对彩色组件的自适应MPPT...
一种联合估计锂离子电池SOC与SOH的框架：消除对初始状态的依赖
A framework for joint SOC and SOH estimation of lithium-ion battery: Eliminating the dependency on initial states
Xiaoyong Zeng · Yaoke Sun · Xiangyang Xia · Laien Chen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
基于模型的方法被广泛用于电池状态估计，构成了电池管理系统的基础。然而，这些方法的有效性依赖于准确的初始状态设定，初始状态不准确可能导致严重的不稳定甚至发散，从而对电池安全构成重大威胁。由于状态荷电（SOC）与健康状态（SOH）之间存在相互依赖关系，这一问题在SOC与SOH的联合估计中尤为突出。本研究致力于消除对初始状态的依赖。首先，构建了两个具有外部输入的径向基函数自回归模型（RBF-ARXM），以捕捉电池的非线性动态特性，并建立SOC、SOH与观测值之间的关联关系。基于这些模型，推导出有效的目...
解读: 该SOC/SOH联合估算框架对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统的BMS优化具有重要价值。通过消除初始状态依赖性,可显著提升储能系统全生命周期的状态估计精度和安全性。基于RBF-ARXM的非线性建模方法可集成至iSolarCloud平台,实现预测性维护和电池健康管理。该技术同样适用...
双面光伏组件倾角优化：平衡白色涂装地面表面上的直射与反射辐照
Tilt angle optimization for bifacial PV module: Balancing direct and reflected irradiance on white painted ground surfaces
Achintya Basak · Suprava Chakraborty · Aruna Kumar Behur · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 本研究探讨了安装在印度维洛尔理工学院（VIT）技术塔（TT）楼顶的一块440 W双面太阳能光伏（PV）组件的性能表现。通过在2024年2月的晴天期间系统性地将组件倾角从0°调节至90°，考察了倾角对发电量的影响。数据采集时间为上午9:00至下午5:00，每小时记录一次。为增强组件背面的辐照，模块下方地面涂覆了白色高反射材料。实验记录了关键性能参数，并针对每个倾角计算了辐照比。结果表明，在30°倾角下，日平均最大功率输出达到316.85 W。相应的双面辐照比介于0.20至0.40之间。日平均...
解读: 该双面组件倾角优化研究对阳光电源SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。研究发现30°倾角可实现316.85W最优功率输出,背面辐照比0.20-0.40,这为逆变器MPPT算法优化提供了数据支撑。建议在iSolarCloud平台集成倾角-辐照比模型,结合地面反射率参数,实现双面组件发电量预测与智能运维。...