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一种新型多电平逆变器及其在基于直流超导电缆的光伏系统中用于功率波动补偿的研究
A Novel Multilevel Inverter and its Study in PV System for Power Fluctuation Compensation Using DC Superconducting Cable
Haroon Rehman · Shirazul Islam · Kohei Higashikawa · Atif Iqbal 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年6月
本文提出了一种新型七电平开关电容逆变器（7L-SCI）拓扑，并将其应用于带有直流超导电缆的并网光伏（PV）系统。该拓扑具备对开关器件故障的固有容错能力。文中对所提拓扑与多种七电平多电平逆变器（MLI）进行了对比分析。利用直流超导电缆的能量存储特性，可有效平抑光伏输出功率波动，其高速充放电能力克服了传统技术难以调控的问题。同时，超导电缆的应用降低了逆变器输入电流的尖峰，弥补了开关电容型逆变器的常见缺陷。通过实验样机验证了拓扑性能，并借助MATLAB/Simulink®仿真结果展示了有无超导电缆时系...
解读: 该七电平开关电容逆变器拓扑对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器具有重要参考价值。其固有容错能力可提升产品可靠性，减少开关器件数量有助于降低成本。文中提出的直流超导电缆储能方案为PowerTitan大型储能系统提供了新思路，其高速充放电特性可增强功率波动抑制能力，优于传统电池储能响应速度。...
基于残差视觉重构器的天空图像序列超短期太阳能功率预测
Ultra-Short-Term Solar Power Prediction Using Sky Image Sequences by a Residual Vision Reformer
Razieh Rastgoo · Nima Amjady · Shunfu Lin · S. M. Muyeen · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月
太阳能发电受云层变化影响显著，具有较强不确定性，给可再生能源系统的稳定性带来挑战。准确的超短期太阳能功率预测有助于提升电网调度与运行效率。本文提出一种基于深度学习的预测模型，包含三个核心模块：多流视频视觉Transformer（MS-ViViT）用于提取天空图像序列的时空特征；融合改进型Reformer（Fused I-Reformer）通过融合编码器和新型损失函数增强序列学习能力；以及带注意力机制的残差全连接网络（ARFC）用于最终功率预测。在六个真实数据集上与36种对比模型进行的实验表明，该...
解读: 该基于天空图像序列的超短期光伏功率预测技术对阳光电源智能运维体系具有重要应用价值。可直接集成至iSolarCloud云平台，通过部署天空相机与深度学习模型，实现5-30分钟级功率预测，显著提升SG系列逆变器的MPPT算法响应速度。对于PowerTitan大型储能系统，该技术可优化充放电策略，通过提前...