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基于降阶Koopman模型与改进等效输入扰动估计器的非线性系统控制
Control of Nonlinear Systems via Reduced-Order Koopman Models and an Improved Equivalent-Input-Disturbance Estimator
Qicheng Mei · Jinhua She · Yanjun Shen · Fei Long 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年11月 · Vol.22
本文提出一种结合降阶Koopman模型与改进等效输入扰动（IEID）估计器的非线性系统控制方法，通过平衡截断降低模型维数，并引入可调增益补偿通道提升扰动抑制能力；采用矩阵分解实现控制器与IEID解耦设计，在建模误差和外部扰动下优于PI和传统EID。
解读: 该方法可增强阳光电源ST系列PCS、PowerTitan储能系统及组串式逆变器在弱电网、宽负载波动及模型失配场景下的鲁棒控制性能。尤其适用于光储协同运行中因光照突变、SOC时变导致的非线性动态建模难题。建议将IEID estimator嵌入iSolarCloud智能控制层，与现有MPC或VSG策略融...
一种基于电致发光图像的光伏电池稀有缺陷定位新少样本检测器
A novel few-shot detector for rare defect localization in photovoltaic cells using electroluminescence images
Qing Liu · Min Liu · Q.M. Jonathan Wu · Weiming Shen · Solar Energy · 2025年8月 · Vol.296
准确检测光伏（PV）电池中的缺陷对于保障光伏发电系统长期稳定运行至关重要。现有的基于深度学习的方法已广泛应用于利用电致发光图像进行光伏电池缺陷检测。然而，这些方法严重依赖大量标注数据，因此在处理可用数据较少的稀有缺陷时，其有效性受到限制。为解决这一问题，本文提出了一种名为OURS_RARE_PV的新方法，用于稀有光伏电池缺陷的定位。具体而言，OURS_RARE_PV采用了一种基于迁移学习的少样本目标检测框架。首先，引入对比学习损失以放大不同类别之间的差异，并增强单个类别内部的相似性，从而获得更具...
解读: 该罕见缺陷检测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过少样本学习框架和对比学习损失函数,可有效识别电池片EL图像中的稀有缺陷类型,解决传统深度学习依赖大量标注数据的局限。该方法可集成至iSolarCloud预测性维护系统,提升光伏电站异常诊断准确率,...
通过溶液中无机配体交换法合成p型PbS量子点墨水用于高效稳定太阳能电池
Synthesis of p-type PbS quantum dot ink via inorganic ligand exchange in solution for high-efficiency and stable solar cells
Napasuda Wichaiyo1Yuyao Wei1Chao Ding1Guozheng Shi1Witoon Yindeesuk2Liang Wang1Huān Bì1Jiaqi Liu1Shuzi Hayase1Yusheng Li1Yongge Yang1Qing Shen1 · 半导体学报 · 2025年4月 · Vol.46
传统胶体量子点太阳能电池中的p型空穴传输层多基于有机配体交换与逐层沉积技术，易引发配体脱落与表面缺陷，影响器件效率与稳定性。本研究首次提出一种溶液相无机配体交换法，制备稳定的p型硫化铅量子点墨水。通过调控锡碘（SnI₂）浓度，实现量子点由n型向p型的转变。采用无机配体钝化的量子点墨水器件相较传统EDT配体器件，效率提升至10.93%（对照组为9.83%），归因于界面缺陷减少与载流子迁移率增强。该方法为高性能柔性量子点光电器件提供了新途径。
解读: 该p型PbS量子点墨水技术对阳光电源光伏产品线具有前瞻性参考价值。溶液相无机配体交换法制备的稳定量子点墨水，其10.93%的效率提升和增强的稳定性，为SG系列光伏逆变器的前端光伏组件技术升级提供新思路。该技术的界面缺陷抑制与载流子迁移率优化机制，可借鉴应用于阳光电源功率器件的表面钝化工艺，特别是Si...