Yudong Shi · Jiansen Wen · Cuilian Wen · Linqin Jiang 等7人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.290

摘要 杂化有机-无机钙钛矿（HOIPs）太阳能电池因其高能量转换效率、易于制备以及低成本等优势，在光伏领域展现出广阔的应用前景。随着人工智能的蓬勃发展，机器学习（ML）近年来已被用于新型HOIPs材料的设计。然而，由于现有机器学习模型缺乏可解释性，其在HOIPs材料设计中的实际应用受到较大限制。本文提出一种数据驱动的可解释性机器学习方法，用于提取影响基于HOIPs太阳能电池功率转换效率（PCE）的通用且简洁的描述符。研究突出提出了两个由易于获取参数构成的描述符，可用于准确预测PCE，其预测性能优...

解读: 该可解释机器学习技术为阳光电源光伏逆变器研发提供重要启示。通过数据驱动方法快速筛选高效钙钛矿电池,可优化SG系列逆变器的MPPT算法适配性。研究中提出的简化描述符预测方法,可应用于iSolarCloud平台的组件性能预测模型,实现电站级效率优化。结合GaN功率器件特性,该方法有助于加速新型光伏材料与...

Bo Tian · Ningbo Wang · Lu Liu · Yuanxin Lin 等8人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.288

摘要 不同的控制策略对农业光伏（PV）系统的整体性能具有显著影响。本研究采用人工神经网络（ANN）算法对数值天气预报（NWP）模型的太阳辐照度预测结果进行修正，并提出了以实现最优农作物产量和最优发电量为目标的创新性控制策略。结合法国的一个农业光伏项目，研究了不同控制策略下农业光伏系统的发电量、作物产量以及土地当量比（LER）。结果表明，与传统的太阳跟踪控制策略相比，最优产量控制策略的年发电量减少23%，LER值平均下降10%。而最优发电量控制策略相较于传统太阳跟踪控制策略，最高可实现单日发电增益...

解读: 该农光互补控制策略研究对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud平台具有重要应用价值。文中基于ANN算法的辐照预测与动态控制策略,可集成至我司MPPT优化算法中,实现发电与农业产出的智能平衡。研究显示优化发电策略可提升15.6%年发电量,验证了智能控制的经济性。建议将该多目标优化思路融入i...