找到 111 条结果
一种快速准确的粗略方法用于预测调制信号激励下射频滤波器的多极子阈值
A Fast and Accurate Coarse Method for Multipactor Threshold Prediction of RF Filters Under Modulated Signal Excitation
Carlos Alcaide Guillén · Miguel Rodríguez Jódar · Raúl Cervera Marín · Jose V. Morro 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2025年4月
微放电是限制星载硬件系统性能的关键高功率效应。尽管现代粒子模拟器允许将任意几何结构和信号作为输入，但其实际应用通常仅限于连续波（CW）激励。遗憾的是，对输入调制信号进行微放电分析通常会导致过长的CPU计算时间，因为与电子群的演化时间相比，信号长度非常长。粗粒化方法是克服这一限制的有效途径，它能在较短的CPU计算时间内对微放电阈值做出较好的估计。然而，如果在分析输入信号之前不对其进行预处理，该方法就无法考虑频率相关性，因为它仅依据从单一频率提取的电子动力学信息进行运算，这会导致对如滤波器等窄带样本...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇关于射频滤波器多载子放电阈值预测的论文虽然聚焦于卫星通信领域，但其底层的电磁效应分析方法对我司高功率电力电子设备具有重要的借鉴价值。 **技术相关性分析** 多载子放电本质上是高频电磁场环境下的电子雪崩效应。在光伏逆变器和储能变流器中，虽然工作频率远低于射频波段，但...
面向区域尺度太阳能光伏板改造的双层智能决策模型
A two-layer intelligent decision-making model for solar photovoltaic panel retrofit at the regional scale
Dingyuan Ma · Siyu Yu · Shu Su · Xiaodong Li 等5人 · Solar Energy · 2025年7月 · Vol.294
摘要 光伏（PV）面板改造对于降低建筑能耗和应对气候变化至关重要。然而，建筑物在特征上存在差异，使得在区域或城市尺度上高效制定光伏面板改造方案成为一项复杂的挑战。本研究提出了一种面向区域光伏改造的双层“自下而上”智能决策模型，以替代传统的“自上而下”方法。针对单体建筑，比较了多种机器学习算法，其中随机森林（RF）算法达到了93%的准确率和0.80的AUC值，同时采用欧氏距离进行相似性计算；对于区域建筑存量，结合隐性知识，NGSAII优化算法将改造概率、相似性、成本和改造效益作为优化目标，生成帕累...
解读: 该双层智能决策模型为阳光电源区域级光储项目规划提供重要参考。其随机森林算法可优化SG系列逆变器在不同建筑场景的配置方案,NGSAII多目标优化算法可指导PowerTitan储能系统的容量配置与经济性分析。模型中的相似度计算和隐性知识整合,可应用于iSolarCloud平台的智能运维决策,提升区域光储...
退役电动汽车电池与并网混合能源系统的经济技术分析
Techno-economic analysis of Retired Electric Vehicle Batteries with Grid-Connected Hybrid Energy System
Pankaj Sharm · Saravanakumar Raju · Energy Conversion and Management · 2025年9月 · Vol.339
摘要 本研究旨在对用于电动汽车（EV）充电的退役电动汽车电池（REVB）与并网混合能源系统（HES）进行经济技术分析。该工作整合了多种参数，以实现REVB与并网HES系统的优化设计。技术参数包括可再生能源因子（RF）、光伏发电占比（PVF）以及风能发电占比（WF）；经济因素考虑了平准化度电成本（LCOE）、净现值成本（NPC）和年化系统成本（ASC）；环境因素则涵盖避免的温室气体减排量（RGGE）。此外，所提出的方案还纳入了人类发展指数（HDI）和社会因素中的就业创造因子（JCF）。为有效应对这...
解读: 该研究对阳光电源退役电池梯次利用具有重要参考价值。可结合ST系列储能变流器与PowerTitan系统,构建光储充一体化解决方案。文中多目标优化算法(EnSFOA)可启发iSolarCloud平台的智能调度策略优化,在LCOE与NPC经济性指标上实现精准控制。建议将该技术经济分析框架应用于SG系列光伏...
不同气候区考虑燃气与电力公用事业的可再生能源及电池储能系统的经济技术分析与优化
Techno-economic analysis and optimization of renewable sources and battery energy storage system across diverse climatic zones considering gas and electrical utilities
Kiran Qaisar · Fatima Surayy · Muhammad Zubair Iftikhar · Mustafa Anwar 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年5月 · Vol.332
摘要 可再生能源由于排放较低、具有可持续性和经济性，被认为是一种环境友好的能源。本研究聚焦于在巴基斯坦不同气候区的住宅部门实施本地化的可再生能源发电系统。该研究开展了技术经济性、环境影响、鲁棒性以及成本方面的综合分析。通过技术经济优化，旨在最小化微电网系统的净现值成本（NPC）和平均化度电成本（COE），同时最大化住宅部门微电网的可再生能源占比（RF）。中部和北部地区具备良好的太阳辐照资源，因此最优的微电网（MG）配置为光伏（PV）-电池储能系统（BESS）结合柴油发电机（DG）。而南部地区风能...
解读: 该研究针对不同气候区的光储柴微网优化,与阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统高度契合。研究验证了PV-BESS配置在高辐照区域的经济性优势,可指导SG系列光伏逆变器与储能系统的协同优化。多能源互补拓扑与阳光电源GFM/GFL控制技术结合,能提升微网稳定性。研究中LCOE与NPC双目标...
基于数据驱动和改进光谱算法的质子交换膜燃料电池堆功率密度优化
Power density optimization for proton exchange membrane fuel cell stack based on data-driven and improved light spectrum algorithm
Xi Chen · Wentao Feng · Yukang Hu · Shuhuai You 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年2月 · Vol.326
摘要 作为一种绿色能量转换装置，质子交换膜燃料电池（PEMFC）堆的功率性能由实际运行参数决定。根据目标需求对PEMFC的功率密度及其相应操作参数进行优化至关重要。本文提出了一种结合随机森林算法（RF）与改进的光谱优化算法（ILSO）的PEMFC堆功率密度全局优化策略。基于PEMFC数学模型的仿真结果构建数据集，并用于训练一种数据驱动的代理模型。代理模型的输入变量包括工作温度、阳极压力、阴极/阳极相对湿度和电流密度，输出为功率密度。预测性能结果显示，训练集中平均绝对误差（MAE）、均方误差（MS...
解读: 该PEMFC功率密度优化技术对阳光电源氢能储能系统具有重要借鉴价值。文中数据驱动建模与智能优化算法结合的思路,可应用于ST系列PCS多参数协同优化,提升能量转换效率。随机森林代理模型将优化时间缩短44.8%,与iSolarCloud平台预测性维护理念高度契合。温度、压力、湿度等多维参数寻优方法,可迁...
超参数优化自动化机器学习与可解释人工智能模型的对比分析
Comparative Analysis of Automated Machine Learning for Hyperparameter Optimization
Muhammad Salman Khan · Tianbo Peng · Hanzlah Akhlaq · Muhammad Adeel Khan · IEEE Access · 2025年5月
人工智能AI日益应用于解决复杂现实问题。AI最重大挑战之一在于为给定任务选择和微调最优算法。自动化机器学习AutoML模型作为应对这一挑战的有前途解决方案出现，通过系统探索超参数空间高效识别最优配置。本研究通过对AutoML框架进行超参数优化综合对比分析以及评估各种可解释性技术提升模型可解释性有效性，解决当前文献中的关键空白。为此，选择随机森林RF作为基础模型并与九种不同AutoML框架集成，即随机搜索RS、网格搜索GS、Hyperopt、TPOT、Optuna、GP Minimize、Fore...
解读: 该自动化机器学习技术对阳光电源数据分析和优化具有重要应用价值。阳光iSolarCloud平台处理海量光伏储能运行数据，需要高效的机器学习模型开发工具。该研究的AutoML框架对比和Optuna优选结果可指导阳光优化云平台的预测模型，如光伏发电预测、电池寿命预测和故障诊断。在储能系统优化中，该超参数自...
基于AAV辅助协同干扰的认知无线电网络物理层安全增强：一种MAPPO-LSTM深度强化学习方法
Physical Layer Security Enhancement in AAV-Assisted Cooperative Jamming for Cognitive Radio Networks: A MAPPO-LSTM Deep Reinforcement Learning Approach
Jun Wang · Rong Wang · Zibin Zheng · Ruiquan Lin 等6人 · IEEE Transactions on Vehicular Technology · 2024年10月
认知无线电（CR）和能量收集（EH）技术为缓解频谱利用效率低下和能量存储容量有限等问题提供了思路。在认知无线电网络中，安全威胁，尤其是来自窃听者的威胁，可能导致信息泄露。本研究聚焦于通过自主飞行器（AAV）进行协作干扰，以提高具有能量收集功能的多用户物理层安全（PLS），从而最大化安全通信速率。在AAV辅助的EH - CR系统中，如果次用户（SUs）向主用户（PU）发送的协作干扰功率低于一定阈值，次用户就可以使用主用户占用的授权频谱频段。次用户可以从主发射机（PT）收集并使用射频（RF）能量。A...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，该论文提出的认知无线电网络物理层安全增强技术与公司在分布式能源管理和智能通信系统方面存在潜在协同价值。 **业务相关性分析**：论文中的能量收集（EH）技术与阳光电源的储能系统业务高度契合。在大规模光伏电站和储能电站的运营中，分布式设备间的安全通信至关重要。该研究提出的射...
在缩放的毫米波InP/GaInAsSb双异质结双极型晶体管中实现最优的碰撞电离限制击穿电压
Achieving Optimal Impact Ionization-Limited Breakdown Voltages in Scaled mm-Wave InP/GaInAsSb DHBTs
S. Hamzeloui · A. M. Arabhavi · F. Ciabattini · M. Ebrahimi 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2025年1月
薄集电极InP/GaInAsSb双异质结双极型晶体管（DHBT）的开基极集电极-发射极击穿电压（BVCEO）和开发射极集电极-基极击穿电压（BVCBO）显著高于相同集电层结构的InP/GaAsSb DHBT，分别提升20%和43%。研究表明，GaInAsSb基区使BVCEO达到由碰撞电离决定的理论极限值，首次在缩放InP DHBT中实现该性能。性能提升源于GaInAsSb抑制了基区价带与InP集电区导带间的带间隧穿。实测与理论计算一致，验证了机制的准确性。该方法无需调整集电区设计即可提升击穿电压...
解读: 该InP/GaInAsSb DHBT击穿电压优化技术对阳光电源功率半导体器件应用具有重要参考价值。研究通过材料能带工程抑制隧穿效应，在不牺牲高频性能前提下提升器件耐压20%-43%，该思路可借鉴至SiC/GaN功率器件优化中。对于ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器，更高击穿电压的功率器件可提升系...
高K介质包裹GaN环栅场效应管在IoT系统中的高频器件设计与分析
Design and Analysis of High-K Wrapped GaN GAA FET as High-Frequency Device in IOT Systems
Sneha Singh · Rudra Sankar Dhar · Amit Banerjee · Vinay Gupta · IEEE Access · 2025年4月
基于氮化镓GaN的栅堆叠GS环绕栅场效应管GAA FET因其卓越材料特性如高电子迁移率、宽禁带和优越热稳定性，成为下一代节能电子设备有前途候选。本研究聚焦GaN基GAA FET的直流和交流性能评估，结合高k介电间隔层和源漏欠覆盖工程。直流分析参数如亚阈值斜率、阈值电压、漏电流、泄漏电流和电流比。相比所提2nm技术节点IRDS2025，关态泄漏电流降低约95%、开关比提升约606%。此外，亚阈值摆幅优化约65mV/decade，表明卓越泄漏控制和开关性能。交流分析评估关键品质因数包括跨导、截止频率...
解读: 该GaN器件技术对阳光电源功率半导体研发具有重要参考价值。阳光在储能变流器和光伏逆变器中应用GaN器件追求更高开关频率和更低损耗。该研究的高k介质间隔层和欠覆盖设计可启发阳光GaN功率器件优化，降低寄生电容，提升开关速度103%。在高频应用中，该器件的低亚阈值摆幅（65mV/decade）和高开关比...
基于机器学习和可解释人工智能的分布式智能电网可解释预测
Interpretable Prediction of a Decentralized Smart Grid Based on Machine Learning and Explainable Artificial Intelligence
Ahmet Cifci · IEEE Access · 2025年2月
分布式智能电网概念已成为高效管理和分配电能的可行方法。确保电网稳定性和可靠性，特别是在可再生能源集成和产消者数量增加的情况下，是该领域的主要挑战。本研究通过利用机器学习ML模型和可解释人工智能XAI技术预测分布式智能电网稳定性来应对该挑战。研究实施分布式智能电网控制DSGC概念的四节点星型网络，使用基于该网络仿真的数据集。对比十种ML模型包括AdaBoost、ANN、GBoost、k-NN、LR、NB、RF、SGD、SVM和XGBoost在预测电网稳定性方面的性能。采用XAI方法特别是SHAP和...
解读: 该智能电网稳定性预测技术对阳光电源虚拟电厂和智能电网解决方案有重要应用价值。阳光iSolarCloud平台管理分布式光伏储能资源，需要准确的电网稳定性预测。机器学习模型可集成到阳光平台的智能调度系统中，提前识别潜在稳定性风险。可解释AI技术SHAP可增强阳光智能决策系统的透明度和可信度。产消者管理是...
Al掺杂ZnO/碳纳米管双层结构对杂化太阳能电池光伏性能影响的研究
Investigation of ZnO:Al/carbon nanotubes bilayers effects on the photovoltaic performance of hybrid solar cells
Jorge Sastré-Hernández reports that financial support was provided by the National Polytechnic Institute Superior School of Physics · Mathematics. Patricia Maldonado Altamirano · Jesús Adrián Núñez Membrillo report that financial support was provided by Consejo Nacional de Humanidades Ciencia y Tecnología. Rogelio Mendoza-Pérez reports that financial support was provided by Autonomous University of Mexico City—San Lorenzo Tezonco Campus. Jorge Sastré-Hernández reports that financial support was provided by Instituto Politécnico Nacional · Secretaría de Investigación y Posgrado. Jorge Ricardo Aguilar-Hernandez reports that financial support was provided by Instituto Politécnico Nacional 等7人 · Journal of Materials Science: Materials in Electronics · 2024年12月 · Vol.36.0
本文研究了商用单壁碳纳米管（SWCNTs）和通过微波法合成、并在铝掺杂氧化锌（ZnO:Al，AZO）衬底上采用喷涂法处理的多壁碳纳米管（MWCNTs）的物理特性，并探讨了其作为CdTe基杂化太阳能电池中透明前电极或电子传输层的潜在应用。透明导电AZO薄膜在高真空腔体内通过射频（RF）磁控溅射系统在室温下沉积而成。所制备的AZO/碳纳米管双层结构通过扫描电子显微镜、拉曼光谱、紫外-可见分光光度计以及四探针法等表征技术进行了分析。结果表明，与纯AZO衬底相比，AZO/SWCNTs双层结构的电学性能得...
解读: 该AZO/碳纳米管双层透明电极技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及组件集成方案具有重要参考价值。研究显示双层结构可降低电阻率至6.8×10⁻²Ω·cm并保持87%透光率,有效提升电子传输效率并抑制载流子复合,这与我司1500V高压系统对前端电极低损耗、高透过率的需求高度契合。碳纳米管导电通路优化机制可...
第 6 / 6 页