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选择有效的NWP集成方法以实现基于深度学习的光伏功率预测
Selecting effective NWP integration approaches for PV power forecasting with deep learning
Dayin Chenab · Xiaodan Shie · Mingkun Jiang · Shibo Zhuab 等8人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301
准确预测光伏发电功率对于可靠的能源调度和系统运行至关重要。尽管深度学习模型在该领域已展现出强大的能力，但如何有效地将数值天气预报（NWP）数据融入此类模型仍然是一个具有挑战性的问题。在本研究中，我们提出并系统评估了五种不同的NWP集成策略——分别称为方法1至方法5——以提升光伏发电预测性能。这些方法在14种代表性模型和四个预测时间范围（4、24、72和144步）上进行了测试，涵盖了短期、中期和长期预测场景。实验结果表明，每种集成方法的有效性取决于模型结构和预测时间范围。特别是，在短期预测中，方法...
解读: 该研究系统评估了五种NWP数值天气预报与深度学习模型的集成策略,对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台的光伏功率预测模块具有直接应用价值。研究发现Method 5适配LSTM短期预测、Method 4适配Transformer长期预测的结论,可优化SG系列逆变器的发电预测算法。精准的多时间尺度...
基于MoO3/金属/MoO3多层透明电极的半透明钙钛矿太阳能电池优化
Optimization of translucent perovskite solar cells based on MoO3/metal/MoO3 multilayer transparent electrodes
Jun Wua · Yajun Xua · Jun Zhaoa · Haoran Maa 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.299
摘要 半透明钙钛矿太阳能电池（ST-PSCs）在建筑一体化光伏（BIPV）领域具有很高的吸引力。实现高性能的ST-PSCs关键在于开发出能够同时实现低方阻和高光学透过率的透明顶部电极。在各种结构中，氧化物/金属/氧化物（OMO）多层结构——例如MoO3/Ag/MoO3或MoO3/Au/MoO3——已展现出优异的光电性能指标。这些结构利用金属层的高导电性，同时借助氧化物层实现光学阻抗匹配和环境防护，并通过功函数对齐（ΔΦ < 0.3 eV）有效抑制界面复合损失。为了实现高透明度与优异导电性的透明电...
解读: 该半透明钙钛矿电池技术对阳光电源BIPV光伏系统具有重要应用价值。MoO3/金属/MoO3多层透明电极实现了低方阻与高透光率的平衡,PCE达15%以上且可见光透射率超20%,可应用于SG系列组串式逆变器的建筑一体化场景。其OMO结构的功函数匹配设计(ΔΦ<0.3eV)可为阳光电源光伏组件的界面优化提...