用于储层计算的具有时序动力学的两端口光伏神经形态器件

Two-terminal photovoltaic neuromorphic device with temporal dynamics for reservoir computing

Hong Fang · Jie Wang · Shuanger Ma · Le Zhao 等6人 · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.126

提出了一种基于光伏效应的两端口神经形态器件，具备类脑突触的时序动力学特性，可用于储层计算。该器件利用光生载流子的动力学响应模拟神经元的时间依赖行为，无需传统三端结构即可实现非线性激活与记忆功能。实验结果表明，该器件在处理时间序列任务中表现出良好的性能，为低功耗、高集成度的神经形态计算系统提供了新思路。

解读: 该光伏神经形态器件技术为阳光电源智能化产品提供了创新思路。其两端口结构和时序动力学特性可应用于：1）SG系列逆变器的MPPT算法优化，利用储层计算实现更快速的光照变化响应和功率预测；2）ST储能系统的智能能量管理，通过时间序列处理提升负荷预测和充放电策略优化能力；3）iSolarCloud平台的边缘...

准原位再沉积实现NiFe基

氧）氢氧化物在高OER电流密度下的稳定化

Hui Wan · Jianhang Nie · Fernandez Rivas · Schulze Greiving 等6人 · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.126

本文报道了一种通过准原位再沉积策略稳定NiFe基（氧）氢氧化物电催化剂的方法，有效抑制其在高析氧反应（OER）电流密度下的溶解失活。实验结合电化学与材料表征手段，证实该方法可实现活性组分的动态修复与结构重构，显著提升催化剂的长期稳定性。该机制为设计高效、耐用的OER催化剂提供了新思路。

解读: 该NiFe基催化剂稳定化技术对阳光电源氢能业务具有重要参考价值。在电解水制氢系统中，析氧反应（OER）是核心环节，高电流密度下催化剂的稳定性直接影响电解槽寿命和制氢效率。准原位再沉积策略实现的动态修复机制，可启发阳光电源开发更耐用的电解槽电极材料，降低系统维护成本。该技术可应用于光伏制氢一体化方案，...