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基于深度学习与稀疏风洞数据的长跨柔性光伏结构时空风压场预测
Spatiotemporal wind pressure field prediction for long-span flexible photovoltaic structures using deep learning and sparse wind tunnel data
Hehe Ren · Haoyue Liu · Boyang Wang · Shitang Ke · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.286
摘要 长跨柔性光伏（PV）结构是应对“光伏+”发展挑战的关键解决方案之一。然而，由于其跨度大、自重轻、刚度柔、离地高度高等特点，易产生显著的风致振动响应，属于典型的风敏感结构，因此风荷载成为其结构设计中的控制性荷载。目前，针对柔性光伏结构的风荷载尚无明确的设计标准，相关研究主要依赖风洞试验获取风荷载数据。但由于试验尺度限制，风压测点只能在结构表面稀疏布置。为此，本文将风洞试验数据与深度学习方法相结合，提出一种仅基于有限数量监测点即可预测柔性光伏结构表面风压时空场的方法。考虑到风压具有显著的时空波...
解读: 该风压场时空预测技术对阳光电源大型地面光伏电站及柔性支架系统具有重要应用价值。针对SG系列逆变器配套的大跨度柔性光伏支架，该深度学习模型可优化抗风设计，降低结构成本。对于PowerTitan储能系统的户外集装箱布局，可通过风压预测优化散热通道设计，提升系统可靠性。建议将该技术集成至iSolarClo...