Geng Xiaa · Ulrike Egerer · Stefano Letizi · Mithu Debnath 等7人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.300

摘要 风荷载是影响聚光太阳能（CSP）集热器系统（包括定日镜和抛物槽）结构设计成本的主要因素。传统上，这些系统的设计依赖于风洞试验数据，而此类数据往往难以准确反映实际全尺寸条件下所经历的动态效应。本研究首次通过激光雷达（lidar）观测，对一个正在运行的抛物槽式CSP电站内部的风况进行了实验性表征。LiDAR观测为深入理解槽式集热器阵列内部区域的风流状况提供了独特的机会。我们的研究结果表明：（1）在经过前几排集热器阻挡后，由于湍流混合增强，气流继续越过槽场时，槽上方的风速恢复至来流风速的73%；...

解读: 该研究揭示CSP槽式电站内部风载特性,对阳光电源光热跟踪系统设计具有重要参考价值。LiDAR观测发现阵列内部风速恢复至73%且剪切力矩增大,提示需优化内部排布的跟踪支架结构强度与控制策略。可结合iSolarCloud平台集成风速监测数据,通过预测性维护算法动态调整跟踪器防风姿态,降低结构成本同时提升...

Yang Xi · Jianyong Zheng · Fei Mei · Gareth Taylor 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.385

准确高效的区域光伏发电功率预测对于提升光伏电力供应的稳定性并扩大其市场份额至关重要。近年来的研究进展已将卫星与地面观测数据的特征相结合，基于混合神经网络的模型展现出优异的预测性能。然而，仍存在若干挑战：直接从卫星图像中提取的空间特征往往缺乏细节，且大多数现有预测方法需要大量电力数据样本。因此，在云量变化速率较高的情况下，预测精度易受相位滞后的影响，同时由于区域光伏装置数量庞大且分布分散，计算负担也显著增加。为解决上述问题，本研究提出一种创新的时空特征，该特征将从卫星图像重构的纹理特征（TFs）与...

解读: 该区域光伏功率预测技术对阳光电源iSolarCloud智慧运维平台具有重要应用价值。通过卫星图像纹理特征与迁移学习结合,可显著提升SG系列逆变器集群的功率预测精度(RMSE提升72%)并降低相位滞后,特别适用于分布式光伏电站管理。该算法计算效率提升10倍,可与ST储能系统协同优化充放电策略,减少云层...

Xiaoyong Zeng · Yaoke Sun · Xiangyang Xia · Laien Chen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377

基于模型的方法被广泛用于电池状态估计，构成了电池管理系统的基础。然而，这些方法的有效性依赖于准确的初始状态设定，初始状态不准确可能导致严重的不稳定甚至发散，从而对电池安全构成重大威胁。由于状态荷电（SOC）与健康状态（SOH）之间存在相互依赖关系，这一问题在SOC与SOH的联合估计中尤为突出。本研究致力于消除对初始状态的依赖。首先，构建了两个具有外部输入的径向基函数自回归模型（RBF-ARXM），以捕捉电池的非线性动态特性，并建立SOC、SOH与观测值之间的关联关系。基于这些模型，推导出有效的目...

解读: 该SOC/SOH联合估算框架对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统的BMS优化具有重要价值。通过消除初始状态依赖性,可显著提升储能系统全生命周期的状态估计精度和安全性。基于RBF-ARXM的非线性建模方法可集成至iSolarCloud平台,实现预测性维护和电池健康管理。该技术同样适用...

Zichao Meng · Ye Guo · Chenhao Zhao · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月

针对传感器故障、通信问题或测量中断导致的缺失数据问题，本文提出一种端到端非参数概率风力发电预测方法，集成缺失数据填补机制。该方法包含端到端训练与在线应用两个阶段：训练阶段通过迭代填补缺失数据并优化模型损失函数；应用阶段则持续填补实时观测数据以实现多步概率预测。相比现有方法，本方法无需假设分布类型，且通过联合优化提升填补质量与预测性能。实验表明，该方法在不同缺失率下均优于传统两阶段及参数化端到端方法，尤其在多步预测中表现更优。

解读: 该端到端非参数预测方法对阳光电源的储能和风电产品线具有重要应用价值。首先可应用于ST系列储能变流器的功率预测与调度优化，提升PowerTitan大型储能系统的调度效率。其次可集成到iSolarCloud平台，增强风电场发电量预测和运维预警能力。该方法的缺失数据容忍机制可显著提升阳光电源设备在恶劣环境...

Michael G. Deceglie · Timothy J Silverman · Byron McDanold · Kevin Anderson 等6人 · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年6月

我们展示了部署在光伏技术商业化加速器中心的金属卤化物钙钛矿组件的户外观测结果，该中心开展了全球规模最大的金属卤化物钙钛矿光伏组件户外测试工作之一。截至2025年1月，户外测试已涵盖来自14个不同合作方的150多个组件。我们的研究结果表明，光照引起的效率日变化如何影响实际环境中的现场性能。这些影响无法用现有的户外性能模型来解释，也挑战了传统温度系数的概念。

解读: 该研究揭示的钙钛矿组件日间效率动态波动特性，对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT算法优化具有重要价值。钙钛矿组件在不同光照、温度和光谱条件下的可逆性光响应行为，要求逆变器具备更智能的功率追踪策略。建议在SG逆变器中引入多维度环境参数感知（光强、温度、光谱），优化MPPT扫描频率和步长算法，针对清晨...

Alexis A. Gómez · Juan R. García-Meré · Alberto Rodríguez · Juan Rodríguez 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月

本研究依据行业准则，对经过各种动态测试的碳化硅（SiC）金属 - 氧化物 - 半导体场效应晶体管（MOSFET）的阈值电压（<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">V_th</i>）退化情况进行了对比分析。为确保对比的公平性，采用了定制的实验装置。观察到的退化结果显示，其会因是否施加高电压、驱动条件或开关事件的发生情况而有...

解读: 该SiC MOSFET动态应力解耦研究对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的功率器件设计具有重要指导意义。研究揭示的高频开关下热-电场耦合导致Vth退化机制，可直接应用于PowerTitan大型储能系统中SiC模块的热管理优化和开关频率设计。通过解耦分析电场应力与热应力的独立影响，可改进...

Yuichi Oshima · Takashi Shinohe · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.126

采用卤化物气相外延法，结合窗口宽度为50–750 nm的条形掩模，实现了α-Ga2O3的外延横向过生长。即使在最窄窗口条件下，α-Ga2O3仅在窗口区域选择性生长，掩模表面无非故意成核。腐蚀坑观察与截面透射电镜分析表明，缩小窗口显著抑制了位错向再生层的延伸。对于50 nm窗口掩模，合并后的薄膜整体位错密度低至4×10⁷ cm⁻²（包含窗口区与合并边界）。该结果对发展高性能α-Ga2O3基功率器件具有重要意义。

解读: 该研究在α-Ga2O3外延生长方面的突破对阳光电源功率器件技术具有重要价值。超低位错密度(4×10⁷ cm⁻²)的α-Ga2O3材料有望用于开发新一代宽禁带功率器件,可应用于SG系列光伏逆变器和ST系列储能变流器的功率模块。相比现有SiC器件,α-Ga2O3基器件具有更高的击穿电场和更低的导通损耗,...

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...

Yukai Feng · Zhengxing Wu · Jian Wang · Junwen Gu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年1月

自适应且高效的协同控制对多机器人鱼系统至关重要，可显著提升其在复杂水下任务中的表现。本文提出一种专为多机器人鱼协同追捕设计的新型自适应算法，融合吸引力机制与强化学习技术，使机器人鱼能依据局部观测与环境线索做出自适应决策。针对机器人鱼的独特动力学特性构建了状态转移环境，并结合课程学习方法设计了去中心化的追捕策略。仿真与实物实验验证了该策略的有效性与适应性，为复杂水下环境中多机器人鱼系统的协同控制提供了重要参考。

解读: 该去中心化多智能体协同控制技术对阳光电源分布式储能系统具有重要借鉴价值。文中的吸引力增强型强化学习算法可应用于PowerTitan大型储能系统的多模块协同控制，实现基于局部观测的自适应功率分配与负载均衡。去中心化决策架构可提升ST系列储能变流器集群的容错性与可扩展性，避免单点故障。课程学习方法可优化...

Shuiqing Xu · Zhiqin Zheng · Lei Wang · Hai Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月

针对并网三相逆变器在参数未知情况下的开路（OS）故障诊断问题，本文提出了一种将输入补偿递推最小二乘法（ICRLS）与离散扰动滑模观测器（DSMO）相结合的方法。首先，引入了 ICRLS 方法，该方法通过补偿未知扰动来提高参数辨识的准确性，从而提升故障诊断的可靠性。随后，提出了一种新型 DSMO 用于快速、精确地估计三相电流。然后，基于这些观测值设计了自适应故障检测变量，确保了检测算法的鲁棒性。最后，通过构建故障相识别和故障类型识别机制，该方法实现了对并网三相逆变器 21 种不同类型 OS 故障的...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对并网三相逆变器开关故障诊断的技术研究具有重要的工程应用价值。该技术通过结合输入补偿递推最小二乘法（ICRLS）和离散扰动滑模观测器（DSMO），在参数未知条件下实现了21种开关故障的精确识别，这对提升光伏逆变器和储能变流器的可靠性与智能运维能力具有直接意义。 在实...

Ratnakar Nutenki · Aurobinda Routray · Ashok Kumar Pradhan · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年8月

现代电力负载日益复杂，对传统的电弧故障检测方法构成了挑战，这需要采用复杂的方法来进行可靠识别。本研究探讨了低压配电系统中的电弧/火花放电行为，尤其关注嵌入了电力电子元件的现代家用电器对其产生的影响。通过实验观察并结合电压 - 电流滞后和能量平衡等物理原理，建立了电弧/火花放电的非线性等效电路模型。该模型纳入了动态参数，如电弧时间常数和碳桥电阻，以分析它们对放电特性的影响。为了分析实际负载条件下的电弧放电行为，对包括变阻器、搅拌机、笔记本电脑、微波炉和吸尘器等具有代表性的电器进行了大量实验室实验。...

解读: 该电弧故障检测技术对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。在ST储能系统中，电力电子变流器的高频开关特性易与故障电弧混淆，研究揭示的电弧高频特征与波形畸变规律可优化PowerTitan系统的直流侧电弧检测算法，降低误报率。在SG光伏逆变器中，可改进直流拉弧保护功能，提升1500V高压系统安全性。在新能...

Vincent Meslier · Bertrand Chambion · Jean-Luc Bouvard · Pierre-Olivier Bouchard · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.300

摘要 本文通过数值模拟方法研究了光伏（PV）组件的脱层行为。本研究首次提出了一种采用内聚力单元模拟脱层过程的全尺寸光伏组件数值模型。不同材料之间的热膨胀失配可解释光伏组件的脱层行为。该模型模拟了制造过程以及五次热循环——即光伏行业中用于加速老化的测试程序——以评估材料热膨胀特性对脱层风险的影响。此外，本文首次探讨了湿热老化和紫外老化对脱层倾向的影响。模型识别出光伏组件中优先发生脱层的区域，这些区域与实验观察结果一致。同时，本文还分析并讨论了边界条件对模型预测结果的影响。研究强调了准确估算粘附能的...

解读: 该光伏组件分层失效数值模拟技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及PowerTitan储能系统具有重要价值。研究揭示的热膨胀失配导致分层机理,可指导我们优化1500V高压系统中组件选型标准,降低长期运行失效风险。模型识别的优先分层位置与电池尺寸影响,可应用于iSolarCloud平台的预测性维护算法,通过...

Karan P.Ran · Narendra Shiradka · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.286

摘要 尽管光伏组件中的旁路二极管大部分时间处于反向偏置状态，且常常工作在升高的温度下，但目前尚无系统性的测试方法或评估流程来考察其对长期可靠性的影响。本文首次针对高温反向偏压（HTRB）运行条件下旁路二极管的耐久性进行了详细研究。从四种商用肖特基旁路二极管型号中各选取十个样品，在每一HTRB测试温度下进行试验。所有二极管在HTRB测试前均通过正向和反向I-V特性进行了表征。HTRB测试分别在120 °C、130 °C和140 °C下进行，持续1000小时或直至所有样品失效。所选测试温度低于被测二...

解读: 该研究揭示旁路二极管高温反偏失效机制，对阳光电源SG系列光伏逆变器及组串式方案具有重要价值。研究发现95%失效发生在前6小时且呈短路模式，可指导我们优化MPPT算法中的旁路二极管健康监测策略。通过反向漏电流特征预测失效的方法，可集成到iSolarCloud平台实现预测性维护。建议在1500V高压系统...

Le Gao · Chaoming Liu · Yiping Xiao · Chunhua Qi 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年4月

准确预测碳化硅金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET）的剩余使用寿命（RUL）对于确保电力电子系统的可靠性至关重要，特别是在辐射环境下。然而，大多数现有的深度学习方法依赖于密集采样的退化数据，使其不适用于退化观测数据有限的稀疏数据条件。为解决这一局限性，我们提出了一种用于稀疏RUL预测的物理信息深度学习（PIDL）方法。该方法通过定制的物理信息损失函数，将总电离剂量引起的退化机制（具体为界面和氧化物陷阱电荷积累）融入基于Transformer的神经网络架构中。这种损失函数明确惩罚与导通状态电...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对碳化硅MOSFET剩余寿命预测的物理信息深度学习技术具有重要的战略价值。作为光伏逆变器和储能系统的核心功率器件，碳化硅MOSFET的可靠性直接关系到我们产品在全生命周期内的性能表现和运维成本。 该技术的核心优势在于解决了稀疏数据条件下的寿命预测难题。在实际应用场景...

Angelo Spena · Francesco Biso · Luca Rosat · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.287

本文提出了一种可用于预测光伏太阳能电池板（PV）温度的模型，该模型通过对其全天24小时热行为的模拟实现温度预测。为了研究光伏组件与其周围环境之间的连续相互作用，本分析不仅限于现有模型通常关注的发电时段（白天），而是扩展至广泛气候条件下各种运行工况的全面分析。为估算电池结温、前表面和背表面温度，本文还提出了一种关于光伏面板与周围环境之间对流换热关系的原创性重构方法。为验证模型性能，采用了罗马大学“托尔维加塔”分校实验站的数据集，涵盖一个商用光伏组件连续14个月、时间步长为1分钟的运行数据。通过对单...

解读: 该24小时光伏组件温度预测模型对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要应用价值。精确的温度建模(RMSE 1.5°C)可优化MPPT算法的温度补偿策略,提升发电效率。全天候热行为仿真能增强预测性维护功能,识别湿度、降雨等环境因素导致的异常工况。该模型可集成至智能运维系统,实现组件...

Mahdi Abolghasemi · Daniele Girolimetto · Tommaso Di Fonzo · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.394

摘要 风能发电预测对于风电场日常运行管理以及使市场运营商能够在需求规划中有效应对电力不确定性至关重要。传统的预测协调方法依赖于样本内误差进行预测协调，但这些方法在未来性能上的泛化能力可能不足。此外，传统的聚合结构并不总是与实际决策需求相一致，而评估指标也常常忽视预测误差带来的经济影响。为应对这些挑战，本文探讨了先进的跨时间预测模型及其在提升预测准确性与决策质量方面的潜力。首先，我们提出一种新方法，在协方差矩阵估计和预测协调过程中利用验证误差而非传统的样本内误差。其次，我们引入基于决策的聚合层级用...

解读: 该跨时序预测协调技术对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)及新能源场站具有重要应用价值。论文提出的基于验证误差的协调方法可提升预测精度7%以上,能优化储能系统充放电策略,降低辅助服务罚金成本。决策导向的聚合层级设计与阳光电源iSolarCloud平台的智能运维需求高度契合,可将计...

Yuan Gao · Zehuan Hu · Shun Yamat · Junichiro Otomo 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384

摘要 可再生能源的部署以及智能能源管理策略的实施对于建筑能源系统（BES）的脱碳至关重要。尽管数据驱动的深度强化学习（DRL）在优化BES方面已取得近期进展，但仍存在显著挑战，例如缺乏针对时间序列数据观测空间的研究以及模型可解释性的不足。本文首次将未来预测信息引入DRL算法中，以构建时间序列数据的观测空间，并采用门控循环单元（GRU）和Transformer网络与DRL算法相结合，用于建筑一体化光伏与电池（BIPVB）系统的运行控制。此外，通过将前沿的Shapley加性解释（SHAP）技术与所开...

解读: 该深度强化学习优化技术对阳光电源光储一体化系统具有重要应用价值。研究中的GRU/Transformer时序预测与DRL决策框架可直接应用于ST系列储能变流器的智能调度策略,结合电价预测信息实现成本降低10%以上。SHAP可解释性分析方法可增强iSolarCloud平台的AI决策透明度,为PowerT...

Ziwen Chen · Yuxiao Yang · Ruize Sun · Yijun Shi 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2025年6月

近期研究表明，碳化硅（SiC）功率MOSFET在重离子辐照后，在极低的漏极应力水平下就会出现故障，且结构损伤主要集中在氧化层。然而，其损伤机制尚未得到精确分析。本研究考察了器件在不同漏极偏置条件下的栅极损伤机制。在200 V漏极偏置下，1200 V SiC功率MOSFET的栅极结构未出现损伤。漏极偏置高于200 V时，器件的损伤位置集中在沟道区上方的氧化层。在以往的研究中，栅极电介质内皮秒级的瞬态电场被认为是氧化层损伤的主要原因；然而，仅这一机制无法解释本文所报道的现象。因此，本文通过计算重离子...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项关于SiC功率MOSFET栅氧化层重离子损伤机制的研究具有重要的战略意义。SiC器件已成为我们新一代光伏逆变器和储能变流器的核心功率开关，其可靠性直接影响系统的长期稳定运行。 该研究揭示了一个关键发现：在200V以上漏极偏置条件下，重离子辐照会在沟道区域上方的氧化层造...

Jiasong Liab · Peiwang Zhua · Jiaquan Zhanga · Xiangyu Xie 等9人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.301

摘要：结合储热技术（TES）的聚光太阳能发电（CSP）系统可提高可再生能源的稳定性和可靠性。基于颗粒介质的CSP方案因其高温稳定性及设计灵活性而具有显著优势。流化床颗粒换热器在颗粒侧具有较高的传热系数，从而提升了整体传热性能。然而，由于流化床内颗粒运动具有随机性，理解不同位置的热力学参数对于建模传热过程——以及在热化学颗粒换热器中建模化学反应——既具挑战性又至关重要。本研究基于计算流体动力学与离散元方法耦合模型（CFD-DEM）以及基于马尔可夫链的统计模型，建立了一种流化床颗粒输运模型。空床启动...

解读: 该流化床储热技术为阳光电源PowerTitan储能系统提供高温热储能方向参考。CFD-DEM耦合建模方法可应用于ST系列PCS热管理优化,提升功率器件散热效率。颗粒传热的马尔可夫链统计模型对储能系统热失控预测具有启发意义,可集成至iSolarCloud平台实现预测性维护。多级流化床高传热系数特性为大...

Yilong Zhou · Shredatta Marath · Miro Zeman · Olindo Isabell 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401

在城市地区集成光伏（PV）系统可增强本地可再生能源电力生产，但由于光伏组件反射率较低，也会导致地表反照率降低。反照率的下降增加了地球对能量的吸收，从而产生正的辐射强迫（RF）；而光伏电力替代化石燃料发电则通过避免二氧化碳排放产生负的辐射强迫。本研究采用一种新颖的工作流程，量化了城市屋顶光伏部署的净辐射强迫影响。该工作流程结合了两个模型：（1）几何光谱反照率（GSA）模型，利用LiDAR数据和地理配准的材料分布图，模拟光伏集成前后的反照率变化；（2）基于简化天际线的光伏模型，利用LiDAR提取的屋...

解读: 该研究揭示城市光伏部署的反照率降低效应及辐射强迫动态平衡机制,对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要指导意义。研究表明低碳电网场景下反照率负效应凸显,这要求提升系统发电效率以缩短气候收益回收期。可启发我们优化MPPT算法、采用SiC功率器件降低损耗,并通过iSolarCloud...