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结合风向与降水效应的光伏组件温度预测模型
Photovoltaic Module Temperature Prediction Model Incorporating Wind Direction and Precipitation Effects
José F. B. de F. Filho · Washington L. A. Neves · Flavio B. Costa · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年6月
本研究提出了一种创新方法，除了对环境温度、风速、太阳辐照度和相对湿度等常用分析变量进行考量外，还纳入了风向和降水等未被充分研究的气候因素，以估算光伏组件的工作温度。该研究填补了文献空白，提高了光伏组件温度估算模型的预测准确性。所开发的方法旨在整合来自任何地点的测量数据，并利用两年多测量收集的数据进行了验证，证明所得预测模型既有效又精确。该方法采用多元线性回归推导预测模型，确保在不同环境背景下具有适应性和准确性。结果表明，与其他模型相比，预测性能有显著提升。这一进展有助于全球分布式光伏系统的更好设...
解读: 该温度预测模型对阳光电源SG系列光伏逆变器和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。精准的组件温度预测可优化MPPT算法，通过实时温度修正提升功率追踪精度；风向、降水等环境因子的引入，可增强智能诊断系统对异常发热的识别能力，实现预测性维护。该模型可集成至iSolarCloud平台，结合气...
基于领域对抗时序网络的跨区域分布式光伏系统功率预测可迁移框架
A Transferable Framework of PV Power Forecasting for Cross-Regional Distributed PV Systems Using Domain Adversarial Temporal Network
Jiaqi Qu · Qiang Sun · Zheng Qian · Hamidreza Zareipour 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年7月
气象预报数据的缺失增加了分布式光伏系统输出功率预测的不准确性。特别是对于跨地区新建的分布式站点而言，基于数据驱动方法的建模受到历史数据不足的限制。因此，本文提出了一种基于迁移学习（TL）的领域对抗性时间网络（DATN）框架，该框架包含两个主要模块，即功率时间预测器和领域分类器。其中，考虑长短期记忆网络隐藏层权重的领域分类器旨在减少源领域和目标领域之间的分布差异。DATN采用了跨领域对抗性预训练与特定目标预测调整的迁移学习策略。在四项跨区域迁移实验中，对领域自适应方法和迁移策略的效果进行了比较。本...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于域对抗时序网络的跨区域光伏功率预测技术具有显著的战略价值。该技术通过迁移学习框架解决了分布式光伏系统中气象数据缺失和新建站点历史数据不足的核心痛点，这与我司在全球范围内快速部署分布式光伏解决方案的业务需求高度契合。 对于我司的智能光伏逆变器和iSolarCloud...
一种考虑极端降雨时空特性的混合数据与知识驱动的分布式光伏系统风险预测方法
A Hybrid Data and Knowledge Driven Risk Prediction Method for Distributed Photovoltaic Systems Considering Spatio-Temporal Characteristics of Extreme Rainfalls
Yuxuan Wang · Bin Zhou · Cong Zhang · Siu Wing Or 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年7月
本文提出一种结合基于知识与数据驱动的电气安全风险（ESR）预测方法，该方法考虑了极端降雨的时空特征，旨在识别因内涝导致高停机风险的分布式光伏系统（DPVS）。首先，建立了分布式光伏系统内涝的二维水动力偏微分模型，以推导极端降雨在时空异质性条件下淹没深度的动态分布。开发了一种基于快速图像分割的风险分区算法，以提取暴雨及内涝的非均匀空间分布和时间波动性，从而将分布式光伏系统划分为具有不同电气安全风险程度的多个区域。然后，从数学角度提出了一种基于知识的、考虑淹没深度和寄生电容的泄漏电流分析方法，以揭示...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对分布式光伏系统极端降雨风险预测的研究具有重要的工程应用价值。当前我国分布式光伏装机规模快速增长，但极端天气导致的系统停机和电气安全事故已成为影响发电效率和资产安全的关键因素。该研究提出的知识与数据混合驱动方法，通过二维流体动力学模型模拟积水深度的时空演化，并结合漏电...