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自供电宽带光电探测与偏压可调红外光电突触：基于不对称肖特基接触Au/WSe2/1T'-MoTe2异质结的双功能器件
Self-powered broadband photodetection and bias-tunable infrared optoelectronic synapses: Dual-functional device based on asymmetric Schottky contact Au/WSe2/1T'-MoTe2 heterojunction
Hangyu Li · Danzhi Wang · Zhaofeng Zhou · Pengfei Hou · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.127
本文报道了一种基于不对称肖特基接触Au/WSe2/1T'-MoTe2异质结的双功能光电器件，兼具自供电宽带光电探测与红外光电突触功能。该器件在无外加电源下展现出优异的光响应性能，覆盖可见至近红外波段，并表现出高响应度和探测率。同时，通过调节栅压可实现对光诱导突触行为的连续调控，模拟了生物突触的短时程可塑性与长时程可塑性。研究为开发低功耗、多功能光电集成器件提供了新思路。
解读: 该自供电宽带光电探测技术对阳光电源光伏与储能产品具有重要应用价值。其基于异质结的自供电特性可启发SG系列光伏逆变器的MPPT算法优化，通过集成低功耗光强传感实现更精准的光照监测与功率追踪。器件的宽光谱响应（可见至近红外）特性可应用于iSolarCloud智能运维平台，实现组件级光谱分析与故障诊断。更...
基于深度强化学习的考虑动态风的风电场流动控制
Deep reinforcement learning-driven wind farm flow control considering dynamic wind
Hangyu Wang · Shukai He · Jie Yan · Shuang Han 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.337
摘要 克服由尾流效应引起的功率损失对于提高运行中风电场的效率至关重要。风电场流动控制是实现这一目标的关键方法。然而，包括风速和风向变化在内的动态风况以及环境不确定性，给有效的流动控制带来了重大挑战。为应对这些挑战，本文提出了一种基于深度强化学习并考虑动态风的风电场流动控制方法。首先，从LiDAR测量数据中提取动态风波动特征，构建了全面的数据集。随后，开发了一种以动态风作为输入、通过偏航角调整最大化风电场输出功率的流动控制方法。最后，引入双延迟深度确定性策略梯度（Twin Delayed Deep...
解读: 该深度强化学习风电场流控技术对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。TD3算法的实时优化与在线学习机制可应用于ST系列PCS的动态功率调度,通过经验回放处理新能源波动不确定性。动态风况建模思路可迁移至PowerTitan储能系统,结合iSolarCloud平台实现风光储协同控制,优化多能互补场景下的功率...