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硫属量子点杂化柔性聚乙烯醋酸乙烯酯薄膜的光伏输出增强
Enhanced photovoltaic output of flexible polyethylene vinylacetate film heterogenized by chalcogenide quantum dots
Le Caia · Kuihu Zhang · Aiying Chena · Huiqiang Zhang 等10人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301
摘要 开发了一种含硫属量子点（PQDs）的乙烯-醋酸乙烯共聚物（EVA）柔性复合薄膜，旨在通过PQDs的下转换效应和太阳能电池板冷却双重机制提升光伏效率。通过透射电子显微镜（TEM）、X射线光电子能谱（XPS）和光致发光光谱（PL）对微观结构和光学性能进行表征，结果表明PQDs/EVA薄膜具有透明、柔韧、耐用且稳定的荧光性能。所制备的PQDs/EVA薄膜表现出高效的紫外光到绿光的转换能力，同时可见光透过率超过90%。与纯EVA相比，在一个太阳光照强度下，含4% PQD含量的PQDs/EVA薄膜使...
解读: 该PQDs/EVA柔性薄膜技术对阳光电源SG系列光伏逆变器具有重要协同价值。通过紫外光下转换提升4%光电流输出,可直接增强MPPT优化效率;降温3°C特性可减缓组件功率温度系数衰减,延长系统寿命。建议结合iSolarCloud平台监测该薄膜在不同辐照条件下的增益数据,评估其在大型地面电站及分布式屋顶...
基于绿色淀粉的自降解水凝胶集成柔性超级电容器与智能人体活动状态监测
Green starch-based self-decomposable hydrogels integrating flexible supercapacitors and intelligent human activity state monitoring
Xiaoyu Yanga · Peng Wang · Xuze Tanga · Xiaolong Fana 等10人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.325
摘要 水凝胶广泛应用于柔性能量存储和人体状态检测。随着环保要求的不断提高，水凝胶的可降解性亟需进一步改善。本研究通过将绿色淀粉引入丙烯酰胺（AM）和单宁酸（TA）体系中，实现了水凝胶在可降解性、柔性能量存储以及智能人体运动状态检测方面的协同提升。所制备的水凝胶被进一步组装为超级电容器，在0.8 mA cm⁻²的电流密度下实现了340.4 F g⁻¹的比电容，并在3000次循环后仍保持83.5%的电容保留率。作为柔性传感装置，该水凝胶表现出0.16秒的响应时间，并对不同应变呈现出一致的实时电阻变化...
解读: 该淀粉基水凝胶柔性储能技术为阳光电源储能系统提供创新思路。其340.4 F/g比电容和83.5%循环保持率展现优异电化学性能,可启发ST系列PCS在柔性储能场景的拓展。水凝胶的应变传感特性(响应时间0.16s、灵敏度因子3.77)可应用于储能电站智能运维,集成至iSolarCloud平台实现设备形变...
一种多阶段DRO-SDDP方法用于高渗透率可再生能源电力系统中多类型储能与柔性资源规划
A Multi Stage DRO-SDDP Approach for Planning Multi-Type Energy Storage Systems and Flexible Resources in High-Penetration Renewable Power Systems
Jianzhou Feng · Zechun Hu · Xiaoyu Duan · Shaorong Cai 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年3月
随着可再生能源（RE）广泛接入电力系统，其固有的波动性给电力和能量的时空平衡带来了巨大挑战。负荷侧柔性资源（FRs）与电池储能系统（ESSs）能够为日内发电与负荷需求的平衡做出重要贡献。另一方面，抽水蓄能、氢储能、压缩空气储能等具有较长放电时长的储能系统能够平衡日间甚至月间的电力供需。为在规划阶段考虑多种柔性资源和储能系统的互补特性，本文首先构建了联合规划模型。考虑到在周期性决策过程后，不确定信息会逐步显现，该规划模型被表述为一个多阶段随机规划问题（MSSP），即决策仅依据当前阶段可获取的信息依...
解读: 该多阶段DRO-SDDP规划方法对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器的容量配置优化具有重要应用价值。通过分布鲁棒优化处理可再生能源不确定性，可指导阳光电源在大型储能项目中实现多类型储能（电化学+飞轮）的协同配置，优化功率型与能量型储能比例。该方法的多阶段决策框架可集成至iSol...
一种融合多模态扩散生成与轻量化分割的光伏缺陷智能诊断框架
A PV defect intelligent diagnosis framework integrating multimodal diffusion generation and lightweight segmentation
Lei Xu · Jiale Xiao · Xiaoyu Ji · Yibo Zhang 等6人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301
摘要 确保光伏（PV）系统长期可靠性和效率需要精确且智能化的缺陷监测策略。为解决这一问题，本研究提出了一种创新的缺陷图像生成方法——CAM-Diffuse，该方法结合二值掩码约束与基于文本-视觉的多模态特征融合技术，能够生成高保真且可控的缺陷图像，有效扩充训练数据集，并提升模型的泛化能力。此外，本研究还提出了一种轻量级实例分割网络LightSegDETR。该网络集成了DGBlock模块，通过深度可分离卷积（DWConv）与幽灵卷积（GhostConv）相结合的方式优化计算效率；在网络的颈部结构中...
解读: 该轻量化光伏缺陷诊断框架对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台及SG系列逆变器具有重要应用价值。CAM-Diffuse多模态数据增强技术可优化我司MPPT算法的故障识别准确率,LightSegDETR网络在Jetson Nano边缘设备上实现28FPS实时检测,参数量降低50%,非常适合集成到...
基于有效栅长的改进型T型栅HEMT紧凑模型
An Improved Compact Model of T-Gate HEMT Based on Effective Gate Length
Kaiyuan Zhao · Hao Lu · Xiaoyu Cheng · Meng Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2025年3月
高电子迁移率晶体管的先进 SPICE 模型（ASM - HEMT）是基于氮化镓（GaN）的高电子迁移率晶体管（HEMT）的行业标准模型之一，该模型中仍缺乏对器件内部物理特性分布的解析模型，特别是缺乏可与漏极电流（$I_{DS}$）和栅极电荷（$Q_{G}$）相关联的横向电场（$E_{X}$）和载流子浓度（$n_{S}$）分布模型。此外，ASM - HEMT 中饱和区工作状态的建模依赖于无物理意义的经验参数。在本研究中：1）计算作为饱和区建模核心参数的有效栅长（$L_{G,eff}$），以描述 H...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇关于T栅GaN HEMT改进紧凑模型的研究具有重要的战略价值。GaN功率器件是新一代光伏逆变器和储能变流器的核心技术，直接影响系统的功率密度、转换效率和可靠性。 该研究针对ASM-HEMT工业标准模型的不足，提出了基于有效栅长的改进方案，这对阳光电源的产品开发具有三方...
碳化硅功率器件结温提取：全面综述
Junction Temperature Extraction for Silicon Carbide Power Devices: A Comprehensive Review
Huiqing Wen · Xiaoyu Li · Fei Zhang · Zifeng Qu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
考虑到成本较高、结温较高以及结温变化范围更广等因素，用碳化硅（SiC）器件完全取代硅器件仍面临诸多可靠性挑战。因此，近年来，SiC 器件的结温提取显得尤为重要。此外，鉴于最新出现的 SiC 器件结温提取方法，对这些方法进行全面综述，包括对其进行科学分类和系统评估至关重要。本文旨在填补这一空白。首先，将对 SiC 器件的结温提取方法进行分类，包括物理接触法、光学方法、电阻 - 电容热网络法和温度敏感电参数（TSEP）法。然后，从测量精度、适用性、成本、在线实现以及功率集成发展等不同角度，对 SiC...
解读: 碳化硅（SiC）功率器件的结温提取技术对阳光电源的核心业务具有重要战略意义。在光伏逆变器和储能变流器产品中，SiC器件凭借其高效率、高功率密度的优势正逐步替代传统硅基器件，但其更高的结温工作环境和成本压力也带来了可靠性管理的挑战。精准的结温监测技术是保障产品长期稳定运行、延长使用寿命的关键。 该综...
基于数据驱动与机理模型的锂离子电池健康状态估计与拐点识别
State-of-health estimation and knee point identification of lithium-ion battery based on data-driven and mechanism model
Yulong Ni · Kai Song · Lei Pei · Xiaoyu Li 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.385
准确的健康状态（SOH）估计与拐点识别对于优化电池性能及生命周期管理至关重要。本文提出了一种结合改进的基于牛顿-拉夫逊优化算法优化支持向量回归与自适应提升算法（INRBO-SVR-AdaBoost）的SOH估计方法，以及一种基于最大垂直距离法并考虑失效阈值的拐点识别方法。首先，引入三项改进以增强标准NRBO算法的全局搜索能力与收敛速度，从而使SVR方法能够获得最优参数；随后，采用AdaBoost算法对INRBO-SVR方法进行集成，进一步提高SOH估计精度。实验结果表明，INRBO-SVR-Ad...
解读: 该锂电池SOH估计与拐点识别技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要价值。INRBO-SVR-AdaBoost算法可集成至iSolarCloud平台,实现储能系统电池健康状态精准预测(误差<0.89%),优化BMS管理策略。拐点识别方法可指导ESS全生命周期管理,精确判定电...