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Al掺杂ZnO/碳纳米管双层结构对杂化太阳能电池光伏性能影响的研究
Investigation of ZnO:Al/carbon nanotubes bilayers effects on the photovoltaic performance of hybrid solar cells
Jorge Sastré-Hernández reports that financial support was provided by the National Polytechnic Institute Superior School of Physics · Mathematics. Patricia Maldonado Altamirano · Jesús Adrián Núñez Membrillo report that financial support was provided by Consejo Nacional de Humanidades Ciencia y Tecnología. Rogelio Mendoza-Pérez reports that financial support was provided by Autonomous University of Mexico City—San Lorenzo Tezonco Campus. Jorge Sastré-Hernández reports that financial support was provided by Instituto Politécnico Nacional · Secretaría de Investigación y Posgrado. Jorge Ricardo Aguilar-Hernandez reports that financial support was provided by Instituto Politécnico Nacional 等7人 · Journal of Materials Science: Materials in Electronics · 2025年1月 · Vol.36.0
本文研究了商用单壁碳纳米管（SWCNTs）和通过微波法合成、并在铝掺杂氧化锌（ZnO:Al，AZO）衬底上采用喷涂法处理的多壁碳纳米管（MWCNTs）的物理特性，并探讨了其作为CdTe基杂化太阳能电池中透明前电极或电子传输层的潜在应用。透明导电AZO薄膜在高真空腔体内通过射频（RF）磁控溅射系统在室温下沉积而成。所制备的AZO/碳纳米管双层结构通过扫描电子显微镜、拉曼光谱、紫外-可见分光光度计以及四探针法等表征技术进行了分析。结果表明，与纯AZO衬底相比，AZO/SWCNTs双层结构的电学性能得...
解读: 该AZO/碳纳米管双层透明电极技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及组件集成方案具有重要参考价值。研究显示双层结构可降低电阻率至6.8×10⁻²Ω·cm并保持87%透光率,有效提升电子传输效率并抑制载流子复合,这与我司1500V高压系统对前端电极低损耗、高透过率的需求高度契合。碳纳米管导电通路优化机制可...
太阳能电池电流-电压特性的近似解析解：一种具有两种新方法的四二极管模型
Approximate analytical solutions for solar cell current-voltage characteristics: A four-diode model with two novel approaches
Martin P. Calasan · Snežana Vujošević · Ivana RadonjićMitić · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.334
在现有文献中，存在三种基本的太阳能电池模型——单二极管模型（SDM）、双二极管模型（DDM）和三二极管模型（TDM）。最近，为了进一步改进对太阳能电池中复合和损耗过程的描述，提出了四二极管模型（FDM）。然而，该模型尚未从电流-电压（I-V）特性解析建模的角度进行分析。在本研究中，提出了两种基于Lambert W函数的近似解析模型，用于描述太阳能电池的I-V特性。为确保参数估计的准确性和高效性，采用了先进的优化技术。对所提出的建模方法及所采用优化算法的全面评估表明，这些方法非常有效，在参数精度方...
解读: 该四二极管光伏电池解析建模技术对阳光电源SG系列逆变器的MPPT算法优化具有重要价值。通过Lambert W函数实现的I-V特性精确建模,参数精度提升超50%,可显著改进逆变器在极端工况下的最大功率点追踪效率。该解析方法计算效率高,适合集成到iSolarCloud平台的预测性维护模块,实现组件性能实...
基于机器学习代理的手动与自动开关在配电网中的优化配置
Optimal Placement of Manual and Automatic Switches in Power Distribution Systems Using a Machine Learning Proxy
Mehrdad Ebrahimi · Mohammad Rastegar · Kiana Karami · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年2月
故障管理涉及在故障发生后尽快恢复停电用户的操作，而优化开关布局有助于实现这一目标。然而，由于问题的非线性和巨大的搜索空间，开关优化问题需要大量的计算工作。因此，对于大规模配电系统而言，该问题可能难以求解。本文提出了一种基于机器学习的代理方法，用于确定实际配电系统中手动和自动开关的最佳数量和位置。目标函数包含设备成本和可靠性指标，包括系统平均停电频率指标（SAIFI）、系统平均停电持续时间指标（SAIDI）和未供电量（ENS）指标。所提出的模型是一个堆叠集成模型，其中基于卷积神经网络（CNN）的模...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于机器学习的配电网开关优化技术具有重要的战略价值。随着公司在分布式光伏、储能系统及综合能源解决方案领域的深度布局，配电网的智能化管理已成为提升系统可靠性和经济性的关键环节。 该技术的核心价值在于通过堆叠集成学习模型，大幅降低开关优化问题的计算复杂度，这对阳光电源的配...