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一种用于大型光伏电站中精确高效辐射传输建模的新型参数化方案
A novel parameterization scheme for accurate and efficient radiation transfer modeling in large-scale PV power plants
Xinyao Zhang · Kun Yang · Changkun Shao · Haochong Chen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 随着技术的进步，双面光伏（PV）组件已在大型光伏电站中广泛应用。准确且高效地计算双面组件背面吸收的太阳辐射仍是一个关键挑战。基于视角因子的二维简化方法为这类大规模应用提供了高速计算途径，但忽略了组件安装高度的影响，从而导致模拟偏差。本研究提出了一种用于大型光伏电站中太阳辐射传输建模的新型参数化方案（PVRT）。该PVRT方案考虑了组件高度因素，能够在多种辐射情景和系统配置下，对光伏组件正反两面以及地表表面的辐射吸收进行高效且精确的计算。通过与采用Helios光线追踪模型的高精度模拟结果进行...
解读: 该双面组件辐射传输参数化方案对阳光电源SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。PVRT方案将背面辐射吸收计算误差从30%降至8%以内,可显著提升MPPT算法对双面组件的追踪精度。建议将该模型集成至iSolarCloud平台,结合实际地形和组件高度参数,优化大型电站的发电量预测和智能运维策略。该技术还可为...
无需训练的学习在GIS X-DR图像分析中的应用
Training-Free Learning Applied in GIS X-DR Image Analysis
Lyulin Kuang · Yemin Shi · Haochong Wang · Yong Zhu 等6人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2025年3月
气体绝缘开关设备（GIS）在电力系统中具有关键作用，其安全运行直接影响电网的稳定性。X射线数字成像（X-DR）技术已被广泛用于检测GIS内部缺陷，但现有分析多依赖人工，耗时且费力。本文提出一种基于无需训练方法的AI分析流程，结合基础模型SAM与SegGPT，实现GIS X-DR图像的组件分割。我们构建了一个包含近100幅图像、涵盖三类组件的小规模标注数据集，并开展实验验证。结果表明，该方法在组件分割任务中具有高精度，可直接用于小部件计数、图像质量检测等任务，亦可用于标注数据以支持后续AI模型开发...
解读: 该无需训练的AI图像分析技术对阳光电源储能与光伏产品的质量检测与运维具有重要价值。在PowerTitan大型储能系统和ST系列储能变流器生产环节，可应用X-DR成像结合SAM/SegGPT模型实现GIS开关设备的自动化缺陷检测，替代传统人工分析，提升检测效率和准确性。该方法的小样本学习特性契合阳光电...