人工智能在聚光光伏热系统发展中的综合研究进展

A comprehensive review on the artificial intelligence for the development of thermal concentrating photovoltaic systems

Mohammad Karimzadeh Kolamroudi · Oluwasegun Henry Jaiyeob · Mustafa Ilkan · Babak Safaeie · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301

摘要 在气候危机加剧和化石燃料枯竭的背景下，太阳能有望成为一种关键的可再生能源。尽管传统光伏（PVs）的效率有限，但聚光光伏-热（CPV/T）系统能够同时发电和产热，实现60%至80%的总效率，显著高于单独使用光伏系统所达到的效率。然而，CPV/T系统的性能高度依赖于辐照度波动、电池温度和跟踪误差等运行参数，这限制了其在实际应用中的广泛部署。人工智能（AI）技术，包括深度神经网络（DNNs）、强化学习（RL）以及混合算法，通过实现自适应热管理、故障检测、实时优化和高精度太阳跟踪，有效解决了上述问...

解读: 该CPV/T系统AI优化技术对阳光电源具有重要借鉴价值。文中深度神经网络实现的实时优化、故障检测和预测性维护技术,可直接应用于SG系列逆变器的MPPT算法优化和iSolarCloud平台的智能运维功能增强。AI驱动的热管理控制提升35%以上热稳定性的成果,对ST系列储能变流器的温控策略和PowerT...