找到 8 条结果 · Solar Energy
一种用于短期光伏发电功率预测的三阶段混合模型
A three-stage hybrid model for short-term photovoltaic power prediction
Xiuying Yan · Yutong Caob · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301
准确预测光伏发电功率对于可再生能源的调度至关重要。为在气象条件波动的情况下提高预测精度，本文提出了一种用于短期光伏发电功率预测的三阶段混合模型，该模型融合了相似日优化、多级信号处理和混合预测方法。首先，将历史数据划分为多个时间段，并采用基于主成分分析-牛顿-拉夫逊优化器-K-means++（PCA-NRBO-K-means++）的聚类算法识别各时间段内不同的天气类型；在同一天气类型中选取与目标日相似的时间段，并重构相似日数据集。其次，通过变分模态分解-模糊熵（VMD-FE）与自适应噪声完备集合经...
解读: 该三阶段混合预测模型对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台及ST系列储能变流器具有重要应用价值。通过PCA-NRBO-K-means++聚类算法实现相似日优选,结合VMD-FE和CEEMDAN-FE多层信号分解,可将光伏功率预测RMSE降低72.4%,显著提升SG系列逆变器与PowerTita...
天然盐湖中盐度梯度太阳能池的热优化以实现可再生热能储存与卤虫养殖的协同增效
Thermal optimization of salinity gradient solar ponds in natural salt lakes for simultaneous renewable heat storage and Artemia cultivation
Mohana Alanazi · Abdulaziz Alanazi · Yassir A.Alamri · Elimam Abdallah Alid 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301
摘要 自然盐湖，如大盐湖、艾尔湖和乌尔米耶湖，作为可再生能源储存系统在盐度梯度太阳能池（SGSPs）方面具有巨大潜力。值得注意的是，乌尔米耶湖栖息着可在高盐环境中繁盛生长的卤虫（Artemia），其以藻类为食，能够改善水体透明度，从而提高系统的热效率，并带来生态与经济双重效益。本研究评估了在这些天然适宜环境中建设SGSPs的可行性及其热性能优化方案。基于Crank–Nicolson有限差分法建立了数值模型，利用自然盐湖逐月实际气象数据模拟SGSP的热行为。该模型探讨了不同分层厚度（上对流区UCZ...
解读: 该盐梯度太阳池储热技术为阳光电源ST系列储能系统提供创新启示。研究显示115°C峰值温度和湿度对热效率5.89°C提升,可指导PowerTitan液冷储能系统的热管理优化。盐湖环境的长周期储热特性与我司大规模储能解决方案的季节性调峰需求高度契合,NCZ厚度优化策略可借鉴于电池簇热分层控制。建议结合i...
多尺度太阳能制氢系统设计：一个开源建模框架
Multi-scale solar-to-hydrogen system design: An open-source modeling framework
Cristina Teixeir · Miguel Alexandre · Leonardo Rodriguesbc · António T.Vicente 等10人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301
摘要 由可再生能源生产的氢气在实现净正向目标方面具有提供可持续解决方案的巨大潜力。然而，阻碍其广泛采用的一个技术挑战是缺乏用于在真实条件下对集成系统组件进行精确尺寸设计和仿真模拟的开源建模工具。在本研究中，我们开发了一个可扩展、用户友好且开源的Python®模型，用于模拟并网型电池辅助的光伏-电解槽系统，以实现绿色氢气的生产及其向高附加值化学品和燃料的转化。该代码已在GitHub上公开发布，使用户能够预测不同规模和地理位置下太阳能制氢系统的性能。该模型应用于三个具有不同气候特征的地点——辛特拉（...
解读: 该开源光伏制氢系统建模框架对阳光电源光储氢一体化解决方案具有重要参考价值。研究验证了电池辅助PV-电解槽系统的技术可行性,与公司ST系列储能变流器、SG系列光伏逆变器可深度协同。模型中0.5 WEC/Wp PV容量配比及24/7连续运行策略,可指导iSolarCloud平台优化光储氢能量管理算法。研...
基于混合深度学习的无分布假设光伏功率概率密度预测
Distribution-Free photovoltaic power probability density forecasting based on hybrid deep learning
Haohao Fenga · Yujing Shia · Mifeng Rena · Wenjie Zhang 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.300
摘要 光伏（PV）发电具有高度随机性，概率预测能够有效量化其不确定性。然而，现有的概率预测模型受限于先验分布假设和不完整的表示方式，削弱了其对真实数据生成过程的建模能力，导致预测效果不理想。为解决这一问题，本文提出一种基于B样条-iTransformer-多头交叉注意力（BS-iMCFormer）的无分布假设光伏功率概率密度预测模型。该模型的核心在于：利用B样条拟合通过核密度估计（KDE）获得的概率密度函数（PDF），提取表征PDF特征的控制点以构建系数向量，并将PDF预测转化为系数向量的预测；...
解读: 该无分布假设的光伏功率概率密度预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台及SG系列逆变器具有重要应用价值。基于B样条-iTransformer的混合深度学习模型可集成至预测性维护系统,通过精准量化发电不确定性,优化ST系列储能PCS的充放电策略制定。其KL散度降低54.82%的性能提升,可...
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...
基于多模态模型的分布式光伏电站多步功率预测方法
Multi-step power forecasting method for distributed photovoltaic (PV) stations based on multimodal model
Siyuan Fan · Hua Genga · Hengqi Zhang · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.298
我们开发了一种融合视觉与物理信息的多模态光伏发电功率预测方法，以解决传统预测方法在应对光伏面板状态变化方面的不足。利用监测设备获取的时间序列图像来观测光伏状态随时间的变化情况，并采用皮尔逊相关系数评估气象与环境因素同光伏功率之间的关系。提出了一种三阶段混合数据重构方法，以解决光伏系统中数据缺失、噪声较高以及时间戳不同步等问题。采用卷积特征提取网络分析光伏面板遮挡对发电效率的影响。引入一种可学习权重的交叉注意力特征融合机制，以克服单一数据融合策略在捕捉复杂相关性方面的局限性。实验结果表明，所提出的...
解读: 该多模态光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过融合监控图像与物理数据的三阶段混合重建方法,可显著提升SG系列逆变器的MPPT优化精度,特别是在组件遮挡场景下。多步预测能力(MSE提升45.40%)可增强ST系列储能变流器的充放电策略优化,实现更精准的削峰填...
积尘对光伏和光热发电系统的影响：半干旱气候下的实验分析与模拟研究
Impact of dust accumulation on PV and CSP systems: Experimental analysis and simulation insights in semi-arid climate
Mohamed Boujoudar · Massaab El Ydrissi · Mounir Abraim · Amine Moulay Tajb 等7人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.296
摘要 积尘（“污秽”）显著降低了光伏（PV）和聚光太阳能热发电（CSP）系统的能量输出，尤其是在干旱和半干旱气候条件下。尽管其影响显著，但积尘造成的能量损失常常被低估，且区域性和季节性差异常被忽视。本研究在摩洛哥绿色能源公园（GEP）的相同环境条件下，评估了积尘对大规模光伏和光热发电系统的影响。研究对象包括三种光伏技术（单晶硅、多晶硅、碲化镉）以及一种CSP技术（菲涅尔式），每种光伏技术设置两套系统，其中一套每两天清洁一次，另一套则长期不清洁。通过高精度测量手段，包括用于CSP系统的跟踪清洁度系...
解读: 该研究揭示光伏与CSP系统积灰损失差异,对阳光电源SG系列逆变器及iSolarCloud平台具有重要价值。研究显示PV日均污损率0.44-0.51%,CSP达1.99%,四个月累计PV损失5.5%而CSP达28.7%。可启发iSolarCloud平台集成基于气象数据的智能清洗预警算法,结合MPPT优...
基于累积天空和典型气象年数据的欧洲双面光伏电站最佳倾角
Optimal tilt angles for bifacial photovoltaic plants across Europe based on cumulative sky and Typical Meteorological Year data
Apolline Ferry · Mattia Parenti · Martin Thebault · Christophe Menezo 等5人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.293
摘要 欧洲2030年能源转型目标大力推动光伏电站的大规模普及，无论是在建筑层面还是陆地上的大型公用事业系统。预计到2030年，欧洲的光伏装机容量将达到900吉瓦，是2022年水平的4.3倍。目前，双面组件是公用事业级光伏系统的最佳选择，能够在增加极少成本的情况下提供更高的太阳能发电量。本文通过优化多种配置下的组件倾角，有助于提升欧洲范围内双面光伏电站的效率。典型气象年数据从PVGIS平台获取，覆盖按照50公里×50公里规则网格均匀分布于欧洲境内的2382个点位。针对每个地点构建累积天空辐射度，并...
解读: 该研究对阳光电源SG系列逆变器在欧洲地面电站的优化部署具有重要价值。双面组件最优倾角随纬度变化(26°-36°)及地面覆盖率(GCR)的影响分析,可指导1500V系统设计中的MPPT算法优化,提升前后表面发电量。结合iSolarCloud平台的气象数据接入,可为欧洲900GW光伏目标提供因地制宜的倾...