找到 5 条结果 · Solar Energy
大型太阳能光伏能源与比特币挖矿联合发电系统的经济技术评估
Techno-economic assessments of a cogeneration system of large-scale solar photovoltaic energy and Bitcoin cryptocurrency mining
Razieh Keshavarzfar · Seyed Abdol Rasoul Zinati Yazdi · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.302
摘要 化石资源的有限性以及全球环境与气候变化带来的后果为太阳能的发展创造了有利条件，使其能够在能源市场上与化石能源竞争，尤其是在太阳辐射潜力较高的国家。本研究旨在探讨和评估在加密货币挖矿中心与建设大规模太阳能电站之间进行联合投资的技术与经济可行性，以满足比特币挖矿过程中的电力需求。将独立运行的10兆瓦太阳能电站与太阳能—加密货币联合发电模式进行比较，结果显示，单独的太阳能项目财务可行性较低，投资回收期为10年，内部收益率（IRR）仅为5.07%；而联合发电模式的投资回收期缩短至2至5年，内部收益...
解读: 该光伏-加密货币挖矿联合系统研究对阳光电源具有重要启示。10MW光伏电站配合高负荷数据中心场景,可充分发挥我司SG系列1500V逆变器的高效转换能力和ST系列储能变流器的削峰填谷优势。挖矿负荷的高稳定性与光伏波动性互补,适合采用PowerTitan储能系统平抑功率波动,提升IRR至33%以上。该模式...
人工智能在聚光光伏热系统发展中的综合研究进展
A comprehensive review on the artificial intelligence for the development of thermal concentrating photovoltaic systems
Mohammad Karimzadeh Kolamroudi · Oluwasegun Henry Jaiyeob · Mustafa Ilkan · Babak Safaeie · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301
摘要 在气候危机加剧和化石燃料枯竭的背景下，太阳能有望成为一种关键的可再生能源。尽管传统光伏（PVs）的效率有限，但聚光光伏-热（CPV/T）系统能够同时发电和产热，实现60%至80%的总效率，显著高于单独使用光伏系统所达到的效率。然而，CPV/T系统的性能高度依赖于辐照度波动、电池温度和跟踪误差等运行参数，这限制了其在实际应用中的广泛部署。人工智能（AI）技术，包括深度神经网络（DNNs）、强化学习（RL）以及混合算法，通过实现自适应热管理、故障检测、实时优化和高精度太阳跟踪，有效解决了上述问...
解读: 该CPV/T系统AI优化技术对阳光电源具有重要借鉴价值。文中深度神经网络实现的实时优化、故障检测和预测性维护技术,可直接应用于SG系列逆变器的MPPT算法优化和iSolarCloud平台的智能运维功能增强。AI驱动的热管理控制提升35%以上热稳定性的成果,对ST系列储能变流器的温控策略和PowerT...
太阳能-风能热储能混合发电系统的可行性分析
Feasibility analysis of a solar-wind thermal storage hybrid power generation system
Jingrui Liu · Yimin Xuana · David Smeulders · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.300
摘要 全球能源转型正在推动太阳能和风能技术的进步。太阳能与风能在时空上的互补性使其联合利用成为提升可再生能源系统稳定性和效率的关键。本研究提出一种太阳能-风能热储能混合发电系统（SWT-SHPG），通过多能协同供能、热化学储热及一体化发电设计，实现高效稳定的运行。该系统采用高密度可逆钙基材料，在650–800 °C的工作温度下实现长期低损耗的热储能，储能密度达1554 kJ/kg。同时，引入动态分配算法优化太阳能与风能的互补性，以满足储能与发电的均衡需求，实现了65%的热循环效率和71.7%的2...
解读: 该光-风-热储混合系统对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要参考价值。研究中的动态分配算法可优化我司GFM/GFL控制策略,提升多能互补场景下的功率调度效率。650-800°C热化学储能与我司电化学储能形成互补,可拓展长时储能解决方案。71.7%的24小时动态负荷响应率验证了...
基于最优传输理论的光伏电池异常检测精确分类
Precision classification for anomaly detection in photovoltaic cells via optimal transport theory
Ning Kang · Wenju Hu · Dan Wang · Rongji Xu · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.298
摘要 太阳能，特别是光伏发电（PV）系统，在应对气候变化中发挥着至关重要的作用。然而，由于环境因素导致的光伏电池异常，如黑心和裂纹，会显著降低其性能。传统的检测方法通常效率低下且存在风险，而现有的YOLO模型（如YOLOv9）在检测形状或尺寸不规则的异常时也面临挑战。这些异常导致预测置信度低以及分类结果不准确。本文提出了一种用于光伏电池异常检测的精确分类框架，该框架利用最优传输（OT）理论实现。该框架分为两个阶段：在第一阶段，通过在真实标注框内使用k-means聚类特征构建异常原型池；根据异常原...
解读: 该光伏组件异常检测技术对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。基于最优传输理论的精确分类框架可集成至iSolarCloud预测性维护系统,实现黑核、裂纹等异常的自动识别,mAP@0.5达95.8%,误报率降至1.1%。该技术可优化MPPT算法对异常组件的功率追踪...
减轻紫外线辐射和极端环境对太阳能电池及组件性能影响的研究进展与批判性分析
Mitigating the impact of ultraviolet radiation and extreme environments on solar cell and panel performance: A state-of-the-art review and critical analysis
Dipen Paul · D.Devaprakasam · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.290
摘要 随着太阳能日益重要，必须推动技术进步以确保其长期可行性与广泛应用。本研究旨在探讨各种环境条件对太阳能光伏（PV）组件耐久性、效率及整体性能的影响，这些因素会导致组件的退化。太阳能系统的财务可持续性与最优性能依赖于太阳能电池和组件抵抗老化过程的能力。本研究重点识别导致太阳能组件老化的各类因素，特别关注紫外（UV）辐射的作用。上述因素包括温度变化、湿气暴露以及污垢积聚、变色、裂纹和层间脱层等现象。本研究系统地探讨了紫外线引发的太阳能电池与组件性能退化的成因及其后果，并深入分析了用于缓解紫外线损...
解读: 该研究系统分析了紫外辐射、温湿度等环境因素对光伏组件的老化机制,对阳光电源SG系列逆变器及储能系统具有重要指导意义。可优化iSolarCloud平台的预测性维护算法,通过实时监测组件退化指标(如黄变、分层)建立老化模型,结合MPPT优化策略动态调整运行参数,延缓系统性能衰减。研究提出的抗UV防护方案...