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一种用于低频随机能量收集的具有稳态输出的自动储能与释能高性能微型收集器
An automatic energy storage and release high-performance micro-harvester with steady-state output for low-frequency random energy harvesting
Xiaoguang Song · Zhiqiang Lan · Kunru Li · Shuo Qian 等7人 · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.126
提出了一种具备自动储能与释能机制的高性能微型能量收集器，可实现低频随机振动能量的有效俘获并输出稳定的电能。该装置通过非线性力学结构增强宽带响应能力，结合内部能量调控模块，显著提升了在不规则、低频激励下的能量转换效率与输出稳定性。实验结果表明，在宽频带随机激励下，其稳态输出性能优异，适用于低功耗无线传感节点等自供能应用场景。
解读: 该微型能量收集器的自动储能与释能机制对阳光电源储能系统具有重要启发价值。其非线性宽带响应技术可应用于ST系列储能变流器的辅助供电模块，为低功耗监控传感器提供自供能方案，降低系统待机能耗。稳态输出调控策略可借鉴至PowerTitan储能系统的能量管理算法，优化不规则充放电工况下的功率平滑输出。该技术在...
基于频率预测的拓扑形变控制策略在宽输入电压DR-LLC变换器中的应用
Morphing control strategy of wide input voltage DR-LLC converter for vehicle power supply
Litong Zheng · Yuhan Guo · Xin Zhao · Rui Wang 等7人 · IET Power Electronics · 2024年12月 · Vol.18
本文提出一种基于频率预测的双谐振腔LLC变换器拓扑形变控制策略。该方法通过预测工作频率变化，动态调整电路拓扑结构，有效应对宽范围输入电压带来的挑战，提升系统在复杂工况下的运行稳定性与可靠性，适用于车载电源等对功率密度和适应性要求较高的应用场景。
解读: 该拓扑形变控制策略对阳光电源的车载OBC和储能变流器产品线具有重要参考价值。通过频率预测实现动态拓扑调整的方法，可有效提升ST系列储能变流器在宽压工况下的转换效率，并可应用于车载充电机的高密度设计。该技术与公司现有的SiC功率器件相结合，能够进一步优化PowerTitan储能系统的功率密度和可靠性。...
一种结合局部-全局特征提取的混合深度学习框架用于智能电力系统稳定性评估
A Hybrid Deep Learning Framework With Local-Global Feature Extraction for Intelligent Power System Stability Assessment
Wei Yao · Runfeng Zhang · Yurun Zhang · Shanyang Wei 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
暂态仿真对保障电力系统安全稳定运行至关重要。大扰动后，系统可能出现暂态功角失稳和短期电压失稳，二者电气特性相似但需不同控制策略，因此准确识别主导失稳模式（DIM）尤为关键。本文提出一种新型混合深度学习框架，通过充分提取电力数据中的局部-全局特征实现高精度DIM识别。该框架采用经随机采样与聚合优化的图神经网络以增强局部特征捕捉与模型泛化能力，并引入基于自注意力机制的Transformer网络挖掘关键全局特征。同时嵌入重要离散故障特征以提升性能。所提方法有效融合多层级特征，克服了现有模型局限于单一失...
解读: 该混合深度学习框架对阳光电源储能系统和电网侧产品具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可实时识别电网暂态功角失稳与短期电压失稳的主导模式，为ST系列储能变流器提供差异化控制策略：功角失稳时优先调节有功功率支撑，电压失稳时侧重无功补偿。该框架的图神经网络与Transformer架构可...
纳米晶辅助的缺陷调控用于提升钙钛矿太阳能电池的光伏性能
Nanocrystal-assisted defect control in hybrid perovskite solar cells for improved photovoltaic performance
Xuefeng Xia · Xiaohua Ding · Yu Lan · Wenhua Zhang 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.295
摘要 有机金属卤化物钙钛矿太阳能电池（PSCs）因其卓越的光电转换效率（PCE）以及优异的光电性能，如长载流子寿命、长扩散长度和高吸光能力，已成为新一代光伏技术的有力候选者。然而，晶界和表面处的缺陷会成为非辐射复合中心，严重降低器件的性能与稳定性。在本研究中，我们提出了一种量子点（QD）辅助的反溶剂工程策略（AES），以调控钙钛矿的结晶过程并最小化缺陷态密度。通过在反溶剂过程中引入不同浓度（0.3、0.6 和 0.9 mg/mL）的具有绿色（g-QDs）和红色（r-QDs）发射的CdSe/ZnS...
解读: 该量子点辅助钙钛矿电池缺陷钝化技术对阳光电源光伏系统具有重要启示价值。研究中采用的MPPT条件下600小时稳定性测试方法,可直接应用于SG系列逆变器的MPPT算法优化验证。钙钛矿电池21%效率突破及其抗衰减特性,为阳光电源1500V高压系统提供了新型高效组件适配方案。文中缺陷态控制与非辐射复合抑制的...
训练集再应用:基于相似样本的电力系统主导失稳模式识别物理可靠框架
Reapplication of Training Set: A Physically Reliable Framework for Power Systems Dominant Instability Mode Identification Using Similar Samples
Yutian Lan · Shanyang Wei · Wei Yao · Yurun Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
准确且在物理上可靠地识别主导不稳定模式（DIM）对于确保电力系统的安全稳定运行至关重要。数据驱动模型，尤其是深度学习（DL），在应对这一挑战方面取得了显著进展。然而，深度学习的“黑箱”特性限制了其可解释性，导致结果不可靠，这与电力系统严格的可靠性要求相冲突。为解决这一问题，本文提出了一种新颖的 DIM 识别框架，通过重新应用训练集样本提高识别的准确性和可靠性。首先，提出了一种训练方法，以增强 DIM 模型的抗噪声能力和对相似样本的聚类能力，实现高精度的 DIM 识别。此外，还开发了一种两阶段可解...
解读: 该失稳模式识别技术可应用于阳光电源智慧能源管理系统的稳定性监控。通过数据驱动的失稳模式识别,及时发现光伏并网系统和储能系统的潜在失稳风险,优化控制策略,提升大规模新能源并网的稳定性,为电网安全运行提供预警支持。...
基于分布式近端策略优化的输配电网电动汽车与可变能源调度双层求解策略
A bi-level solution strategy based on distributed proximal policy optimization for transmission and distribution network dispatch with EVs and variable energy
Peng Lu · Hanqing Lan · Qiwei Yuan · Zhihao Jiang 等14人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 将大规模风电与大量电动汽车（EV）负荷接入电力系统，对电网的安全性与经济运行带来显著影响，带来了诸如电网调度指令频繁变动、电动汽车充放电行为无序以及网络损耗增加等一系列挑战。为此，本文建立了一种考虑大规模电动汽车的输配电网双层优化调度策略模型，采用分布式近端策略优化方法，高效管理机组出力及系统的充放电能力，并实时将这些能力分配至各个节点。上层模型以最小化系统总运行成本为目标，优化热电机组的运行状态，并调控输电网络中参与充放电的电动汽车数量；下层模型则通过优化配电网络中电动汽车的充放电功率、...
解读: 该输配电网双层优化策略对阳光电源储能及充电桩业务具有重要价值。文中分布式近端策略优化算法可应用于ST系列储能变流器的多站点协调控制,优化PowerTitan储能系统在电网调度中的充放电策略,降低网损成本。针对大规模电动汽车接入场景,可指导充电桩产品开发智能调度功能,结合iSolarCloud平台实现...
基于可解释机器学习的被动式建筑一体化光伏幕墙多性能预测与优化
Multi-performance prediction and optimization for building-integrated photovoltaics facades with passive design via explainable machine learning
Han Qiuab1 · Zhichao Maa1 · Yaping Huc · Dandan Wuc 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301
摘要 建筑一体化光伏（BIPV）幕墙结合被动式设计是一种应对气候变化与能源挑战的低碳、可持续性建筑策略。鉴于前期设计决策对项目成果具有显著影响，本研究聚焦于开发针对三项关键性能指标的快速评估方法：采光可用性、太阳能发电量以及建筑能效。为此，我们通过建筑性能模拟与标签分类构建了适用于上海地区的专用数据集。基于该数据集，建立了四个关键指标的预测模型：空间日光自治率（sDA）、太阳辐射量、采暖年均能耗强度（EUI_heat）和制冷年均能耗强度（EUI_cool）。通过对比随机森林（Random For...
解读: 该BIPV被动式设计多性能预测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器与储能系统集成具有重要价值。研究实现光伏发电可满足25-48%冷热负荷,契合我司PowerTitan储能系统的能量管理优化场景。机器学习快速评估方法可集成至iSolarCloud平台,为建筑光伏项目提供设计阶段的发电量与负荷匹配预测,优化...