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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...
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...