Wenwen Maab · Hai Zhou · Ji Wua · Fan Yang 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.334

准确的实时区域太阳辐照度估算是优化光伏发电系统和电网管理的关键。然而，传统方法在动态响应能力、空间分辨率和经济可行性方面存在显著局限性，难以满足复杂天气条件下的高精度应用需求。为应对这些挑战，本研究提出了一种基于全天空成像网络的高分辨率实时辐照度估算方法。通过部署十台鱼眼全天空相机，利用多视角三维云层重建技术构建区域全景云图。此外，引入一种创新的辐照度分离建模策略：直接辐照度通过云影模型计算，散射辐照度则通过时空卷积Transformer进行预测。该方法全面考虑了云层遮挡和散射效应，从而提升了辐...

解读: 该多角度云层3D重建辐照度预测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能系统具有重要应用价值。通过高精度区域辐照度实时预测(空间分辨率达4.39-19.45米),可显著优化MPPT算法动态响应速度,提升逆变器在复杂云层遮挡场景下的发电效率。结合iSolarCloud平台,该技术可实现分布式光伏电站群...

Jabir Bin Jahangi · Muhammad Ashraful Alam · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.396

摘要 光伏（PV）技术格局正在迅速演变。为了预测新兴光伏技术的潜力和可扩展性，必须对这些系统在全球范围内的性能有全面的理解。传统上，大型国家级研究机构的实验和计算研究主要关注特定区域气候条件下的光伏性能。然而，将这些区域性研究结果综合起来以理解其全球性能潜力已被证明十分困难。鉴于获取实验数据的成本高昂，在政治分裂的世界中协调各国国家实验室开展实验存在挑战，以及大型商业运营商的数据隐私顾虑，人们迫切需要一种根本不同且数据效率更高的方法。本文提出了一种面向光伏的物理引导机器学习（PGML）方法，证明...

解读: 该物理引导机器学习方法对阳光电源全球化布局具有重要价值。通过PVZones气候分区和稀疏数据预测全球光伏性能,可优化SG系列逆变器的区域适配策略和MPPT算法参数。结合iSolarCloud平台,该技术能以少量站点数据预测不同气候区的发电潜力,指导ST储能系统容量配置,降低新市场前期勘测成本。数据高...

Jiwei Li · Chenglin Fu · Bohao Li · Liwu Zhou 等7人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.302

被动式热管理是提升太阳能制氢用光伏-电解（PV-EC）系统效率与可扩展性的关键手段，然而目前仍缺乏深入研究。本研究将一种固化的相变材料（PCM）界面层集成至PV-EC系统中，以调控光伏（PV）组件温度并提高氢气产量。具体而言，合成了石蜡@二氧化硅微胶囊，并将其嵌入聚二甲基硅氧烷（PDMS）基体中，形成具有高导热性能的复合材料，能够被动调节PV模块的工作温度。在所合成的不同样品中，核壳比为1:1.5的微胶囊表现出更优异的热稳定性和封装性能。实验结果表明，当微球与PDMS的质量比为0.3、厚度为5 ...

解读: 该光伏-电解制氢系统的被动热管理技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及氢能业务具有重要参考价值。相变材料复合层可使光伏组件降温14.4°C,系统制氢效率提升9.9%达22.2%,验证了温度控制对光伏-电解耦合系统的关键作用。可启发我司在大功率光伏逆变器散热设计中引入相变材料方案,结合MPPT优化算法动态...

D.Christopher Selvam · Yuvarajan Devarajan · T.Raj · S.Vickram · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400

锌–空气电池（ZABs）因其高能量密度、固有的安全性以及依赖地壳中丰富材料的特性，正日益被视为先进的储能系统。然而，其广泛应用受到与析氧反应（OER）相关动力学限制的制约，该反应通常依赖铂和铱等稀有且昂贵的贵金属进行催化。为克服这一障碍，近期研究进展集中于开发源自工业废弃物、电子废弃物及生物质废弃物的经济高效电催化剂。本综述全面探讨了专为锌–空气电池应用设计的废弃物衍生纳米催化剂的合成方法、结构优化技术及其电化学性能。这些催化剂通过热解、水热合成以及杂原子掺杂等工艺制备，在析氧反应过电位方面降低...

解读: 废弃物衍生纳米催化剂技术对阳光电源储能系统具有重要战略价值。锌空气电池的高能量密度特性可为PowerTitan等大规模储能方案提供技术补充路径,其OER催化剂优化降低50mV过电位的突破,可启发ST系列PCS在电化学储能系统中的能效管理策略。废弃物催化剂降低50-70%成本及35%碳排放的循环经济模...

Rab Nawaz · Abdul Wadood · Khawaja Khalid Mehmood · Syed Basit Ali Bukhari 等6人 · IEEE Access · 2025年1月

串补输电线路是现代电网的组成部分，增强系统可靠性和稳定性。然而，它们引入电压反转、谐波失真和非线性动态等挑战，使当代电力系统故障诊断复杂化。本研究引入创新方法分析故障信号波形，利用互联网和传感器技术进步提供时间序列形式的大量电压和电流数据。通过优化从特征提取到模型学习的每个数据处理阶段，所提系统有效解决故障检测、分类和定位作为多分类问题。特征提取与高效梯度提升特征选择集成确保高准确度、速度和计算效率，优于需要大量预处理的技术。该方法使用四种集成分类器实施：自适应提升AB、轻量梯度提升机LGBM、...

解读: 该故障诊断技术对阳光电源光伏储能系统智能运维具有重要价值。阳光大型地面电站和集中式储能站需要快速准确的故障检测和定位。该研究的梯度提升特征选择和多分类模型可集成到阳光iSolarCloud平台，实现电站级故障智能诊断。在输电线路并网场景下，阳光储能系统需要识别电网侧故障并快速响应。该RF和XGB算法...

Fugui Donga · Peijun Wanga · Wanying Lib · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

在全球能源转型背景下，可再生能源项目的投资决策至关重要。风光氢储一体化（WPHSI）项目的评估涉及多源信息、复杂指标和动态专家意见，传统方法难以满足其动态性与复杂性的决策需求。本研究提出了一种基于多属性决策（MADM）的新型投资适宜性评估框架。首先构建了宏观—微观评价体系；设计了一种具有权重更新机制的动态社会网络专家赋权方法，并进一步提出三阶段赋权流程：（1）基于云模型的决策试验与评价实验室方法（CDEMATEL）量化指标间的因果关系并计算主观权重；（2）引入基尼系数改进传统的基于标准间相关性的...

解读: 该风光氢储一体化项目多属性决策框架对阳光电源具有重要战略价值。研究提出的GIS选址与动态评估方法可直接应用于PowerTitan储能系统和ST系列PCS的项目部署优化,特别是在内蒙古等新能源富集区的多能互补场景。云加权赫罗尼安算子的多维评估机制可融入iSolarCloud平台,增强智慧运维的投资决策...

Tresna Dewi · Elsa Nurul Mardiyat · Pola Risma · Yurni Oktarin · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.330

准确预测光伏发电（PV）系统输出对于优化可持续鱼菜共生系统中的能源管理至关重要，其中太阳辐照度的波动带来了重大挑战。本研究提出了一种结合长短期记忆循环神经网络（LSTM-RNN）与随机森林（RF）的混合模型，以有效应对这些挑战。该模型融合了LSTM-RNN在建模时间依赖性方面的优势以及RF在特征选择和处理非线性数据方面的能力，从而在电压、电流、功率和辐照度等参数上展现出优越的预测精度。通过采用包括归一化和序列转换在内的先进预处理步骤，使数据集与时间模式对齐，提升了模型的学习效率。评估指标如均方根...

解读: 该混合机器学习模型对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。LSTM-RNN与随机森林结合的预测方法可集成至SG系列光伏逆变器的MPPT优化算法,提升发电预测精度(RMSE<0.08)。模型对辐照度和温度的特征优先级分析(贡献度45%和22%)可优化ST系列储能PCS的充放电策略...

Salman Habib · Sami El-Ferik · Muhammad Majid Gulzar · Sohaib Tahir Chauhdary 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400

摘要 本文提出了一种三级分层优化框架，用于协调高比例分布式能源（DERs）接入下的现代配电系统中的决策过程。在底层（第一级），各个智能家庭对其本地光伏发电、电池储能和电动汽车充电进行优化，以降低成本或提高自用率。在第二级，微电网对家庭层面的决策进行聚合，共享风力发电机和燃料电池等资源，并支持点对点能量交易。在顶层（第三级），配电网运营商（DSO）负责调度集中式发电，执行线路容量限制，并设定电价信号或激励机制，以维持系统的整体可靠性。由于直接求解该大规模混合整数线性规划问题在计算上具有挑战性，本文...

解读: 该三层分层优化框架对阳光电源户用光储充一体化解决方案具有重要应用价值。底层智能家居优化与SG系列户用光伏逆变器、ST系列储能变流器及EV充电桩深度契合,可通过分布式ADMM算法实现成本降低12%、网损从4.1%降至3.3%。微电网层的P2P交易机制可赋能PowerTitan储能系统参与多场景协调调度...

Jihong Pu · Dan Xu · Chao Shen · Lin Lu · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.326

摘要 光谱选择性设计因其高度灵活性，在建筑一体化光伏（BIPV）技术中日益受到科学界的关注。本研究提出一种光谱选择性策略，旨在优化BIPV天窗，具备三个关键特性：（1）高带隙以上透射率，以确保发电性能；（2）高带隙以下反射率，以减少不利的太阳热增益；（3）在中红外波段具有高发射率，以促进辐射天空冷却。该策略涉及开发一种柔性PDMS/ITO/PET薄膜。在这种多层结构中，PDMS（聚二甲基硅氧烷）层在大气窗口内提供高发射率（0.93），ITO（氧化铟锡）层对太阳能电池的带隙以下太阳光（>1.1 μ...

解读: 该光谱选择性薄膜技术为阳光电源BIPV场景提供系统级优化方案。针对SG系列光伏逆变器应用,薄膜可降低组件温度2.6℃,虽发电量损失9%但显著改善热管理,延长逆变器寿命。结合iSolarCloud平台可实时监测光谱调控效果与发电效率平衡点。对于工商业储能系统,该技术减少建筑冷负荷18.3%,降低空调能...

Hyunsik Mina · Byeongjoon Noh · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.391

摘要 光伏（PV）功率预测在可再生能源管理中发挥着关键作用。然而，传统预测模型通常难以适应动态环境变化，并在不同区域间实现有效扩展。针对这些挑战，本文提出了一种融合时间卷积网络（TCN）、多头注意力机制（MHA）、在线学习和迁移学习的深度学习框架。为验证所提方法的有效性，我们采用了来自韩国九个太阳能电站的数据。该数据集来源于韩国开放数据门户和韩国气象厅，涵盖了2017年1月1日至2019年12月31日的逐小时光伏发电量及气象参数，其中两年用于训练，一年用于测试。我们在相同条件下将所提出的TCN-...

解读: 该深度学习预测框架对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。TCN-MHA在线学习模型可集成至SG系列逆变器和ST储能系统的智能调度算法,实现17.19%的NRMSE预测精度,支持多区域迁移学习降低85%训练时间和99%功耗。该技术可优化PowerTitan储能系统的充放电策略,...

Xiangdong Xu · Zhongzhong Luo · Huabin Sun · Yong Xu 等6人 · Solid-State Electronics · 2025年1月 · Vol.225

摘要 在以数据为中心的计算时代，数据量预计将呈指数级增长。传统计算机中存储单元与处理单元的物理分离导致在数据计算和存储过程中存在大量不必要的能量损耗和时间延迟。基于铁电材料的器件具有数据存储与计算一体化的优势。然而，由于传统铁电材料（如钙钛矿类材料）与互补金属氧化物半导体（CMOS）技术不兼容且可扩展性较差，限制了其在先进计算领域的研究进展。近年来，对基于铪（Hf）的铁电材料的研究与创新重新激发了该领域的兴趣。铪基铁电材料固有的CMOS兼容性、高矫顽场强（Ec）以及高能带间隙使其器件非常适合用于...

解读: 铪基铁电材料的CMOS兼容性、高能隙和多态存储特性,为阳光电源储能系统PCS控制器和iSolarCloud平台的边缘计算单元提供了创新方向。其负电容效应可优化SiC/GaN功率器件的栅极驱动电路,降低开关损耗;神经形态计算能力可增强ST系列储能变流器的实时负荷预测和VSG自适应控制算法;非易失性存储...

Davinder Singh · Tanguy Rugamb · Harsh Katar · Kuljeet Singh Grewal · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

摘要 本研究提出了一种创新性方法，将计算流体动力学（CFD）与机器学习（ML）相结合，用于热能储存（TES）系统的设计与优化。基于使用CFD开展的放热过程参数化分析结果，训练了多种机器学习模型，包括线性回归、K近邻回归（KNN回归）、梯度提升回归（GBR）、XGBoost、LightGBM以及神经网络（NN）。结果表明，神经网络（NN）在预测混凝土和传热流体（HTF）温度随时间变化方面表现最优，是最适合的模型。训练后的机器学习模型为传统的CFD模拟提供了高效的替代方案，能够在不同入口条件、流速和...

解读: 该CFD与机器学习融合技术对阳光电源储能系统具有重要价值。可应用于PowerTitan液冷储能热管理优化,通过神经网络模型替代传统CFD仿真,计算效率提升99%以上。适用于ST系列PCS多模块级联散热设计,快速预测电池簇温度分布。该方法可集成至iSolarCloud平台,实现储能电站热失控预测性维护...

Ning Kang · Wenju Hu · Dan Wang · Rongji Xu · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.298

摘要 太阳能，特别是光伏发电（PV）系统，在应对气候变化中发挥着至关重要的作用。然而，由于环境因素导致的光伏电池异常，如黑心和裂纹，会显著降低其性能。传统的检测方法通常效率低下且存在风险，而现有的YOLO模型（如YOLOv9）在检测形状或尺寸不规则的异常时也面临挑战。这些异常导致预测置信度低以及分类结果不准确。本文提出了一种用于光伏电池异常检测的精确分类框架，该框架利用最优传输（OT）理论实现。该框架分为两个阶段：在第一阶段，通过在真实标注框内使用k-means聚类特征构建异常原型池；根据异常原...

解读: 该光伏组件异常检测技术对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。基于最优传输理论的精确分类框架可集成至iSolarCloud预测性维护系统,实现黑核、裂纹等异常的自动识别,mAP@0.5达95.8%,误报率降至1.1%。该技术可优化MPPT算法对异常组件的功率追踪...

Ting Liang · Yongliang Li · Binjian Ni · Abdalqader Ahm 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.327

摘要 不同的储能技术可为大规模整合间歇性和波动性可再生能源提供有前景的解决方案，其中液态空气储能（LAES）具有多项关键优势，包括高可扩展性、无地理限制以及提供多能矢量服务的能力。本研究旨在评估英国到2050年实现成本有效的净零碳能源转型路径。为此，开发了一种基于多区域混合整数线性规划的新型能源扩展框架，以突出LAES及其他储能技术在能源系统中的关键作用，并用于能源系统的最优设计与运行。通过情景分析和敏感性分析，揭示了不同路径的技术经济性能及四个关键结果。首先，研究表明，到2050年在英国实现净...

解读: 该研究验证了长时储能在高比例可再生能源系统中的关键作用,对阳光电源PowerTitan等大型储能系统具有重要参考价值。研究表明最优储能配置比例为可再生能源容量的16-25%,充电8-10小时、放电12-15小时的长时储能更适配风电主导场景,这为ST系列PCS的功率时长配置提供了量化依据。10-12%...

Lephe S contributed to conceptualization · Journal of Materials Science: Materials in Electronics · 2025年1月 · Vol.36.0

在柔性与透明电子领域，氧化锌绝缘栅场效应晶体管（ZnO IGFET）因其优异的材料特性而成为关键组件，其中包括3.37 eV的宽禁带，这有助于实现高电子迁移率、光学透明性以及与多种基底的良好兼容性。基于ZnO的IGFET在透明电子、柔性及可穿戴设备、平板显示器和高频应用等领域具有显著优势。此外，ZnO在热稳定性和化学稳定性方面表现优越，使其非常适合用于电力电子系统。本文采用并研究了一种成本效益高的器件制备技术——溶液法浸涂技术，该方法通过调节提拉速度、溶液浓度和粘度等关键参数，能够精确控制薄膜厚...

解读: 该溶液法ZnO/Al2O3异质结晶体管技术对阳光电源储能系统和光伏逆变器具有重要参考价值。其宽禁带(3.37eV)特性与公司SiC/GaN功率器件战略契合,9.25 cm²V⁻¹s⁻¹的高迁移率可提升ST系列PCS开关性能。溶液法低成本工艺为大面积柔性传感器集成提供思路,可应用于PowerTitan...