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AgBiI4中理论缺陷工程以提升光伏性能
Theoretical defect engineering in AgBiI4 for enhanced photovoltaic performance
Quanhe Yan · Haoze Li · Zhongyi Luo · Haoyu Cao · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.127
本文通过第一性原理计算研究了AgBiI4中的缺陷性质，并提出缺陷工程策略以提升其光伏性能。结果表明，通过调控合成条件可有效抑制深能级缺陷的形成，增强载流子寿命与迁移率。掺杂研究表明，适量Cu替代Ag或Sb替代Bi可优化载流子浓度并降低缺陷态密度。此外，碘空位的容忍性较高，有利于器件制备过程中的稳定性。本工作为AgBiI4基太阳能电池的材料设计与性能优化提供了理论指导。
解读: 该AgBiI4缺陷工程研究为阳光电源光伏产品提供了材料层面的理论指导。研究中通过Cu/Sb掺杂优化载流子浓度、抑制深能级缺陷的策略，可应用于SG系列光伏逆变器的上游组件材料选型与供应链质量管控。碘空位容忍性高的发现对提升组件长期稳定性具有参考价值，有助于优化iSolarCloud平台的衰减预测模型。...
高渗透率可再生能源电力系统实时调度：一种专家知识与强化学习混合方法
Real-Time Scheduling of High-Penetrated Renewable Power Systems: An Expert Knowledge and Reinforcement Learning Hybrid Approach
Sijun Du · Tao Ding · Yang Xiao · Jingyu Wan 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
现代电力系统正向低碳可持续转型，可再生能源渗透率的提升及其不确定性给系统调度带来严峻挑战，灵活元件的引入进一步增加了调度复杂性。为此，本文提出一种融合专家知识与强化学习（RL）的混合实时调度方法。首先建立包含柔性负荷与储能的高渗透率可再生能源系统实时调度模型，并转化为马尔可夫决策过程。通过引入专家知识作为系统与RL智能体之间的中介，利用RL算法优化的机组控制序列进行调度决策。基于SG 126节点系统的算例验证了所提方法在保障系统安全稳定运行的同时，显著提升可再生能源消纳能力的有效性与潜力。
解读: 该混合调度方法对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。强化学习与专家知识融合的实时调度策略可直接应用于ST系列储能变流器的智能控制算法，优化充放电决策以应对高比例光伏接入的不确定性。该方法可集成至iSolarCloud云平台，实现多站点储能系统协同调度，提...
基于图卷积网络的韧性约束经济调度
Resilience-Constrained Economic Dispatch With Graph Convolutional Network
Yifei Wang · Hanyang Liu · Xi Wu · Jun Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
近年来，由于极端事件频发，电力系统韧性备受关注。现有方法难以将韧性指标直接嵌入经济调度模型，因其依赖统计采样，无法建立运行点与韧性指标间的解析映射关系。本文提出一种基于图卷积网络（GCN）的韧性约束经济调度（RCED）框架，可在优化中显式引入特定韧性指标作为目标或约束。该框架包含离线与在线两阶段：离线阶段通过连锁故障仿真构建训练集，并利用GCN学习运行点与韧性指标的映射关系，进而转化为混合整数线性方程组；在线阶段动态求解满足韧性要求的调度方案。算例验证了所提方法的有效性与优势。
解读: 该韧性约束经济调度技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ESS集成方案具有重要应用价值。GCN建立的运行点-韧性指标映射关系可直接嵌入ST系列储能变流器的能量管理系统，在极端天气或电网故障场景下，实时优化储能充放电策略，提升系统抗扰动能力。该方法可与iSolarCloud云平台结合，通过离...