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Corrigendum to “An artificial intelligence approach to predict energy parameters in a photovoltaic-thermal system within a greenhouse” \[Sol. Energy 295 (2025) 113544\
Corrigendum to “An artificial intelligence approach to predict energy parameters in a photovoltaic-thermal system within a greenhouse” \[Sol. Energy 295 (2025) 113544\
Sabour Shoja Poura · Ali Motevali · Seyed Hashem Samadi · Azadeh Ranjbar Nedamani 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.298
[Corrigendum - 勘误文章，对已发表文章的修正或更正，无独立摘要]
一种基于人工智能预测温室环境中光伏-热系统的能量参数的方法
An artificial intelligence approach to predict energy parameters in a photovoltaic-thermal system within a greenhouse
Shojapour Pour · Ali Motevali · Seyed Hashem Samadi · Ranjbar-Nedamani Nedamani 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.295
摘要 农业各个领域日益增长的能源需求，尤其是在温室设施中，迫切需要探索可行的解决方案。利用可再生能源，并结合人工智能（AI）技术对能耗数据进行预测与分析，为应对这一挑战提供了有前景的途径。本研究采用多种机器学习模型，针对基于纳米流体（Al2O3、SiO2、Al2O3-SiO2）的光伏-热系统，在温室内外环境下对其能量参数（如输出功率、电效率、热效率和总效率）进行预测。建模过程采用了时延神经网络（TDNN）、多层感知机（MLP）以及非线性自回归（NARX）方法，并引入了对数激活函数。不同能量参数的...
解读: 该研究对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud平台具有重要价值。NARX神经网络预测光伏系统能效参数(R²=0.9979)的方法,可集成至我司智能运维平台,实现MPPT算法优化和发电效率预测性维护。纳米流体光热系统的AI建模思路,可应用于户用光伏热电联供场景,提升SG系列逆变器在农业光伏...
太阳能光伏系统的综合评述：范围、技术、应用、进展、挑战与建议
A Comprehensive Review of Solar Photovoltaic Systems: Scope, Technologies, Applications, Progress, Challenges, and Recommendations
Shoaib Ahmed · Amjad Ali · Jamshed Ahmed Ansari · Sikandar Abdul Qadir 等5人 · IEEE Access · 2025年1月
近年来，能源系统正从化石能源向可再生能源（RES）转型。太阳能光伏（PV）技术因其清洁、可靠、可扩展和经济性潜力，成为实现零碳排放的关键路径之一。本文系统综述了三代光伏技术：第一代晶体硅、第二代薄膜及第三代新兴技术（如钙钛矿与有机电池），并探讨其在能源社区、微网、交通、通信和农业等领域的应用。研究分析了全球及欧洲光伏发展态势，重点考察意大利的装机容量、发电量与能源结构变化。数据显示，中国、美国和印度引领全球装机增长，欧洲则在政策推动下持续领先，意大利2023年增速居欧洲第二。文章同时指出制约因素...
解读: 该综述对阳光电源全产品线具有战略指导价值。光伏技术演进趋势（晶硅向钙钛矿/叠层电池发展）为SG系列逆变器提供宽电压范围、高效MPPT算法优化方向；分布式光伏与微网应用场景直接契合ST储能系统与PowerTitan的集成部署需求，智能逆变器发展建议验证了构网型GFM控制技术路线的前瞻性；光伏在交通领域...