S.Malaisamy · B. Meenakshi Sundaram · A.Srinivasan · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.293

摘要 谷物干燥是一项关键的产后处理过程，可确保长期储存的稳定性并保持其品质。然而，传统的干燥方法通常存在能耗高、水分去除不一致等问题，亟需开发更加高效且具有适应性的干燥解决方案。本研究提出了一种新的自适应控制方法，以提升太阳能驱动的自动化谷物干燥系统的性能。所提出的自适应系统采用河马优化算法（Hippopotamus Optimization Algorithm, HOA）优化干燥参数，从而提高谷物品质；同时引入条件可逆神经网络（Conditional Invertible Neural Net...

解读: 该太阳能自适应控制技术对阳光电源ST系列储能系统和SG光伏逆变器具有重要借鉴价值。HOA优化算法可应用于储能系统的充放电策略优化,CINN预测模型可增强iSolarCloud平台的负载预测能力。研究中的能效管理思路(峰值能耗1.113kWh)与阳光电源MPPT优化技术协同,可提升光储一体化系统在农业...