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ConvODE-Mixer：一种用于超短期光伏功率预测的多模态深度学习模型
ConvODE-Mixer: A multimodal deep learning model for ultra-short-term PV power forecasting
Binbin Yonga · Yanxiang Zhang · Jun Shenb · Aiai Renb 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.300
摘要 太阳能已成为应对全球能源与环境挑战的关键可再生能源。由于气象因素引起的光伏发电随机波动，光伏功率预测仍面临重大挑战，可能引发电网不稳定事件。本文提出了一种名为ConvODE-Mixer的多模态模型，该模型将卷积神经网络（CNN）与神经常微分方程（NODE）相结合，以提高超短期光伏功率预测的准确性。通过融合地面云图（GBCI）和气象数据，ConvODE-Mixer采用多尺度轻量化缩减型空洞空间金字塔池化（LR-ASPP）分割模块来捕捉云层厚度的变化，并引入通道注意力机制对光透射率敏感特征进行...
解读: 该ConvODE-Mixer多模态超短期光伏功率预测技术对阳光电源SG系列逆变器及ST储能系统具有重要应用价值。通过融合地基云图与气象数据,10分钟预测精度显著提升(MSE降低40.45%),可深度集成至iSolarCloud平台实现预测性运维。该技术能优化储能系统充放电策略,配合GFM控制技术提升...
二元、三元和四元硝酸盐的热物理性质及相图分析及其在储热应用中的研究
Thermophysical properties and phase diagram analysis of binary, ternary and quaternary nitrates for the thermal energy storage applications
Haozhao Wang · Jun Wei · Linyun Luo · Jianfei Wang 等8人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.286
摘要 本研究探讨了包含NaNO₃、KNO₃、Ca(NO₃)₂和LiNO₃的二元、三元及四元硝酸盐体系的相图及其热物理性质。我们开发了一种等组成法，基于CALPHAD方法并结合FactSage软件，用于预测共晶点及其对应的组成。该方法能够在保持与三元相图一致的前提下，将现有的二元和三元相图扩展至四元体系。预测得到的共晶点熔融温度为382.19 K，其摩尔组成为9.16% NaNO₃ / 49.91% KNO₃ / 13.93% Ca(NO₃)₂ / 27% LiNO₃。在预测的共晶点处测得的熔点、...
解读: 该四元硝酸盐熔融盐研究对阳光电源储能系统具有重要价值。其352-384K低熔点特性和833K高分解温度,可优化PowerTitan储能系统的热管理方案,降低ST系列PCS功率器件工作温度,提升SiC模块可靠性。1.30 kJ/kg·K比热容适合构建储能电站被动冷却系统,减少主动散热能耗。该相图预测方...