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基于迎风侧首排数据与深度学习的长跨柔性光伏阵列风压分布预测
Prediction of wind pressure distribution on long-span flexible photovoltaic arrays using windward first row data and deep learning
Hehe Rena · Haoyue Liua · Shitang Kea · Wenxin Tiana 等8人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.298
摘要 长跨柔性光伏（PV）结构是解决“光伏+”发展挑战的关键方案之一。然而，其大跨度、轻质、低刚度和高离地间隙等特性加剧了风致振动效应，使得风荷载成为结构设计中的关键因素。鉴于风压试验中风压数据具有空间分布特征且测点数量受限，本文提出一种全卷积网络（FCN）模型，该模型在卷积神经网络（CNN）框架内融合多尺度特征与跳跃连接结构，利用柔性光伏阵列首排的风压场数据来预测整个光伏阵列的风压分布。结果表明，所预测风压的相对误差约为9%，预测值与实际风压之间的相关系数超过0.95。这说明该FCN模型能够有...
解读: 该风压预测技术对阳光电源大型地面光伏电站的结构设计具有重要价值。针对渔光互补、农光互补等'光伏+'场景中采用的大跨度柔性支架系统，该深度学习模型可通过少量迎风侧测点数据预测整体风压分布，优化支架结构设计，降低风洞试验成本。可应用于SG系列逆变器配套的柔性支架系统选型，指导PowerTitan储能系统...
迈向青藏高原零碳医疗建筑：建筑与光伏系统协同优化方法
Toward zero-carbon medical buildings in the Qinghai–Tibet Plateau: Synergistic method for optimizing architecture and photovoltaic systems
Mei Dou · Liu Yanga · Chenyou Luob · Huizhi Zhong 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.342
摘要 青藏高原地区极端恶劣的气候条件迫切需要提升医疗卫生基础设施，以保障居民健康水平。鉴于传统能源匮乏以及医疗建筑高能耗的特点，太阳能驱动解决方案对于实现该地区零碳排放至关重要。为此，本文提出了一种协同整合建筑设计与光伏系统设计的优化方法，旨在充分利用太阳能资源，并快速确定实现零碳目标的设计策略。在此框架下，构建了一个包含全生命周期碳排放、投资回收周期和有效日光照度的多目标优化模型。通过对比计算精度和获取最优设计方案所需时间，验证了该方法的可靠性，并以拉萨某医院项目为案例进行了实证检验。结果表明...
解读: 该研究对阳光电源高海拔光储解决方案具有重要价值。青藏高原医疗建筑零碳目标需要SG系列光伏逆变器应对极端气候与高海拔低气压环境,结合ST系列储能PCS实现全生命周期碳减排。建筑光伏一体化优化方法可指导iSolarCloud平台开发针对性的系统设计工具,通过MPPT优化技术提升屋顶光伏利用率。该场景验证...