找到 2 条结果
超灵敏PtNPs@CsCu2I3/AlGaN范德华异质结自供电探测器实现高精度日盲紫外光度定量
Ultrahigh-sensitivity PtNPs@CsCu2I3/AlGaN van der Waals heterojunction self-powered photodetector enabling precision solar-blind UV photometric quantification
Guokang Sun · Wenjie Li · Peng Wan · Tong Xu 等7人 · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.127
报道了一种基于Pt纳米颗粒修饰的CsCu2I3与AlGaN构成的范德华异质结自供电日盲紫外探测器。该器件展现出超高的光响应度和优异的光谱选择性，在无需外加电源的情况下实现了对日盲紫外光的高灵敏探测。通过引入PtNPs增强界面电荷分离效率，显著提升了器件的量子效率与检测限。该探测器可实现微弱紫外信号的精确光度定量，为高性能日盲紫外光电探测提供了新思路。
解读: 该PtNPs@CsCu2I3/AlGaN自供电紫外探测器技术对阳光电源具有双重价值：一是GaN基异质结器件设计思路可借鉴至SG系列逆变器的GaN功率模块优化，通过界面工程提升器件开关特性与效率；二是自供电探测原理可应用于光伏电站智能运维场景，开发无源紫外辐照监测节点，实时感知组件表面污染与老化状态，...
非参数随机微分方程在风电功率超短期概率预测中的应用
Nonparametric Stochastic Differential Equations for Ultra-Short-Term Probabilistic Forecasting of Wind Power Generation
Yuqi Xu · Can Wan · Guangya Yang · Ping Ju · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年11月
超短期风电功率概率预测为电力系统实时运行提供了关键的不确定性信息。然而，风电出力的随机动态特性复杂，传统参数化模型难以准确刻画其非线性演化过程。本文提出一种基于非参数随机微分方程的建模方法，直接从历史数据中学习漂移与扩散项的结构，无需预设函数形式，有效捕捉风功率的时变统计特征与局部动态行为。实验结果表明，该方法在多个时间尺度下均能提供高精度的概率预测结果，显著提升预测可靠性。
解读: 该非参数随机微分方程预测技术对阳光电源的风电变流器和储能系统具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器的功率调度优化和PowerTitan大型储能系统的容量配置。通过精确预测风电功率的随机波动特性,有助于提升储能系统的调峰调频性能,优化电池充放电策略。该技术还可集成到iSolarCloud平台...