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氧化铜纳米流体作为聚光光伏/热系统光谱分束器的研究
Investigation of CuO nanofluid as spectral splitters for concentrated Photovoltaic/Thermal systems
Yiming Wang1 · Xinyue Liu1 · Wanrong Yang · Ruizhe Kou 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301
摘要 聚光光伏/热（CPV/T）系统通过光谱分束技术和高通量太阳辐射的集成能量收集，为太阳能利用提供了一种协同高效的途径。为应对CPV/T系统在高温工况下的运行需求，本研究采用具有优异化学稳定性的氧化铜（CuO）纳米流体作为光谱分束介质。基于朗伯-比尔定律构建光学模型，计算了CuO纳米流体的光学透射率，结果表明其在700 nm以下波长范围内具有强吸收特性，而在700–1100 nm波段具有高透射率，该光学特性与单晶硅电池的响应光谱相匹配，适合作为光谱分束器。本研究建立了综合性的实验框架，通过㶲效...
解读: 该CPV/T光谱分离技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和储能系统具有重要启示。CuO纳米流体实现光谱分离与热电联供,在4倍聚光比下系统㶲效率提升44.3%,热功率密度达1859 W/m²。这为我司1500V高压系统和MPPT优化算法提供新思路:可开发适配光谱分离型CPV/T的专用逆变器,结合ST系列储...
基于动态时空注意力图卷积网络与误差修正的光伏功率预测方法
PV power forecasting method using a dynamic spatio-temporal attention graph convolutional network with error correction
Zhao Zhenabd · Yufei Yang · Fei Wangabc · Nanpeng Yue 等7人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.300
摘要 优异的短期光伏发电功率预测对于制定光伏发电计划及实现电力系统的经济调度至关重要。然而，现有的短期预测方法并未深入探讨输入特征的可解释性，通常依赖静态相关性分析方法处理数值天气预报（NWP）数据，并且常常忽视对功率预测误差进行修正的关键步骤。针对上述三项研究不足，本文提出一种结合基于分解的误差修正机制的动态时空注意力图卷积网络（STAGCN）短期光伏功率预测方法。首先，采用时空重要性模型解释方法对多源NWP数据进行特征提取，识别出对模型预测具有关键作用的特征变量。其次，引入时空特征变换与融合...
解读: 该动态时空注意力图卷积网络光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及储能系统具有重要应用价值。通过多源NWP特征提取和误差修正机制,可显著提升SG系列逆变器的发电功率预测精度,优化PowerTitan储能系统的充放电策略制定。该方法的可解释性增强和动态时空建模思路,可集成至预测性...