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一种用于长期光伏和风电功率预测的细粒度频率分解框架
A fine-grained frequency decomposition framework for long-term photovoltaic and wind power forecasting
Peng Suna · Tingxiao Dinga · Jin Sua · Yuhan Yanga 等8人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301
准确预测太阳能和风能对于实现高效的电网集成至关重要。然而，现有的机器学习和深度学习方法在处理复杂且变化多端的时间序列数据时面临若干挑战，例如通用性有限、泛化能力不足，以及难以平衡计算效率与预测精度之间的关系。为应对这些挑战，本研究提出了一种细粒度频率分解框架（FDF），并设计了一种基于小波变换与下采样策略（连续采样和间隔采样）的序列分解方案。该框架旨在深入挖掘时间序列中的复杂时序模式，并充分捕捉长距离依赖关系。具体而言，FDF首先利用小波变换将原始时间序列分解为多个不同频率的分量；随后，对每个分...
解读: 该细粒度频率分解框架对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台及储能系统具有重要应用价值。通过小波变换与采样策略结合,可显著提升光伏功率预测精度(MAE降低7.65%),同时保持轻量化特性(0.29M参数)。该方法可集成至ST系列PCS的功率预测模块,优化PowerTitan储能系统的充放电策略制...
取代型多金属氧酸盐修饰的SnO₂用于增强界面接触以实现高效碳基全无机钙钛矿太阳能电池
Substituted polyoxometalate-modified SnO2 for enhanced interfacial contact for high-efficiency carbon-based all inorganic perovskite solar cells
Xueying Xua · Weilin Chena · Yinan Houc · Qunwei Tangb · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.299
摘要 SnO₂在光伏应用中表现出三个关键特性：低温制备工艺、高导电性和优异的紫外光稳定性。这些优势使其成为高性能钙钛矿太阳能电池（PSCs）中一种理想的电荷传输材料。然而，基于SnO₂的PSCs仍面临巨大挑战，较差的界面接触和界面缺陷是导致器件效率损失和长期稳定性下降的重要因素。本研究通过将过渡金属取代的Keggin型多金属氧酸盐K₆H₄[SiW₉O₃₇{Ni(H₂O)}₃（{SiW₉Ni₃}）与SnO₂量子点进行策略性整合，在全无机CsPbI₂Br钙钛矿太阳能电池中实现了协同性的界面工程。Sn...
解读: 该SnO2基钙钛矿电池界面工程技术对阳光电源SG系列光伏逆变器的组件适配性优化具有重要参考价值。研究中SnO2@SiW9Ni3复合电子传输层通过增强电子迁移率提升导电性的机制,可启发我们在逆变器MPPT算法中针对新型高效组件的特性曲线进行优化。其界面缺陷钝化抑制非辐射复合的策略,与阳光电源在SiC/...