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背接触光伏组件在实际现场遮挡条件下的输出性能分析:与TOPCon光伏组件的对比
Power output performance analysis of back-contact photovoltaic module under actual field shading conditions: A comparison with TOPCon photovoltaic module
Zhiwei Liab · Zhen Lib · Shiwei Gongb · Zhichao Wangb 等14人 · Solar Energy · 2025年11月 · Vol.300
摘要 背接触(BC)太阳能电池由于其背面交错排列的PN结结构,表现出较低的反向偏压特性。现有文献和市场普遍认为,BC组件在局部遮挡条件下相较于正面接触组件(如TOPCon)具有更高的功率输出优势,原因是BC电池背面的PN结可发生软击穿导通。然而,本研究系统地探讨了这一结论的适用性,发现BC组件在遮挡场景下的输出性能优势仅限于特定条件。通过模拟实际现场遮挡条件(单电池遮挡、短边整行遮挡和长边整行遮挡)的对比实验,我们发现只有当一个子串中少于三个电池被遮挡时,BC组件的性能才优于TOPCon组件。这...
解读: 该研究揭示BC组件遮挡优势仅在子串少于3片电池遮挡时显现,对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT优化策略具有重要指导意义。建议针对BC与TOPCon组件差异化调整旁路二极管激活阈值(-15V)检测算法,在大型地面电站长短边遮挡场景下统一MPPT扫描策略以降低计算负荷。该边界条件可集成至iSolarC...
关于基于钙钛矿/硅的叠层太阳能电池的研究进展:2-T与4-T结构对比
A review on tandem solar cells based on Perovskite/Si: 2-T versus 4-T configurations
Doaa Khodair · Ahmed Saeedc · Ahmed Shaker · Mohamed Abouelattaf 等6人 · Solar Energy · 2025年11月 · Vol.300
摘要 钙钛矿太阳能电池(PVSK-SCs)是一种具有前景的光伏(PV)技术,有望以低于当前市场主流技术的成本实现更高的功率转换效率(PCE)。单结太阳能电池的PCE受到Shockley-Quiesser(S-Q)极限的限制。由于通过创新设计能够突破这一限制,叠层太阳能电池(TSCs)被广泛视为光伏产业的下一代发展方向。为了在更宽的波长范围内吸收光,这些结构结合了多种具有显著不同带隙的光吸收材料,使其吸收特性相互补充。卤化物钙钛矿(PVSK)吸收材料的发展使得构建更高效率的TSC成为可能。钙钛矿已...
解读: 钙钛矿/硅叠层电池技术突破单结电池效率极限,对阳光电源SG系列光伏逆变器及ST储能系统具有重要战略意义。2-T单片式与4-T机械堆叠方案的效率提升,要求逆变器具备更宽MPPT电压范围和更高转换效率以匹配高效组件。建议在1500V系统架构中预留兼容性设计,优化SiC功率器件拓扑以降低高压损耗,并通过i...
基于机器学习与SCAPS-1D的RbGeBr3钙钛矿太阳能电池性能预测与验证
Machine learning and SCAPS-1D based prediction and validation of RbGeBr3 perovskite solar cell
Namrata A.Tukadiy · Zarna D.Ponkiy · Nikunj Joshi · Deepak Upadhyay 等5人 · Solar Energy · 2025年11月 · Vol.300
本研究利用机器学习(ML)模型预测RbGeBr3钙钛矿太阳能电池的性能,并通过太阳能电容模拟器(SCAPS-1D)进行验证。采用来自MaterialsZone数据库的基于密度泛函理论(DFT)生成的数据集,其中包含有机–无机卤化物钙钛矿材料的数据,结合基于Scikit-learn的模型及关联规则挖掘方法进行分析。共评估了443种太阳能电池结构,使用九个关键输入特征来预测能量转换效率(PCE)。在所采用的多种模型中,包括随机森林(RF)、决策树(DT)、K近邻算法(KNN)、梯度提升回归(GBR)...
解读: 该研究通过机器学习预测RbGeBr3钙钛矿电池效率达31.76%,为阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT算法优化提供新思路。ML模型可应用于iSolarCloud平台,实现组件性能预测性维护。钙钛矿高效率特性要求逆变器具备更宽电压范围和更精准功率追踪能力,可推动1500V系统和三电平拓扑技术升级。建...
一种基于分段二极管模型的自适应四层数字孪生用于光伏组件实时故障诊断与输出特性表征
An adaptive four-layer digital twin with segmented diode model for real-time fault diagnosis and output characterization of PV modules
Yihan Chena · Mingyao Maa · Wenting Maa · Xilian Zhoua 等6人 · Solar Energy · 2025年11月 · Vol.300
摘要 随着光伏发电的快速发展,光伏组件的精确故障诊断与输出特性表征已成为关键挑战。现有的光伏模型通常缺乏实时适应性,限制了其在复杂且动态运行条件下的有效性。为克服这些局限性,本文提出了一种专为光伏组件设计的新型四层数字孪生(DT)模型架构。该框架独特地融合了基于物理信息的分段二极管模型与混合型菌群生长-差分进化(FG-DE)优化算法,实现了高精度建模与鲁棒的多源数据融合。与传统模型不同,所提出的分段二极管模型能够根据变化的故障条件——包括失配与非失配故障——进行动态调整,从而对故障机理和输出行为...
解读: 该四层数字孪生架构对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud平台具有重要应用价值。其分段二极管模型可增强MPPT算法在复杂故障场景下的精准追踪能力,98.49%的故障诊断准确率可直接集成至预测性运维系统。混合优化算法与虚拟同步层的实时数据融合机制,能显著提升1500V大型电站的组件级监控精...
利用光伏参数和机器学习确定硅太阳能电池中的铁浓度
Determination the iron concentration in silicon solar cells using photovoltaic parameters and machine learning
Oleg Olikh · Oleksii Zavhorodni · Solar Energy · 2025年11月 · Vol.300
摘要 本研究提出了一种基于机器学习(ML)的创新方法,用于量化硅太阳能电池中的铁杂质。通过对80种模型进行综合分析,采用随机森林(RF)、梯度提升(GB)、极端梯度提升(XGB)、支持向量回归(SVR)和深度神经网络(DNN)等算法,根据FeB对解离引起的光伏参数变化来预测铁浓度。研究识别了训练数据集为最小化预测误差所需满足的条件,以及能够产生最准确预测的特征组合。此外,评估了使用主成分分析(PCA)进行数据预处理的有效性。结果表明,XGB和DNN模型优于其他模型,在合成数据上达到的均方误差(M...
解读: 该机器学习铁杂质检测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和iSolarCloud平台具有重要应用价值。通过XGB/DNN算法实时监测组件铁污染导致的效率衰减,可集成至MPPT优化算法中实现动态功率预测修正。建议将此方法嵌入智能运维系统,结合光伏参数变化特征实现组件质量分级与寿命预测,提升电站资产管理精度...
用于新兴光伏器件中电荷传输层的低维半导体纳米杂化材料
Low-dimensional semiconductor nanohybrids for charge transport layers towards emerging photovoltaics
Jiahua Konga1 · Maziar Jafarib1 · Yixiao Huang · Qinggang Houa 等8人 · Solar Energy · 2025年11月 · Vol.300
摘要 近年来,钙钛矿和有机太阳能电池等新兴光伏技术展现出显著的光电转换效率(PCE),然而其性能与稳定性在很大程度上依赖于高效的电荷传输层(CTLs)。由于具备可调的光电特性、增强的载流子迁移率以及优异的界面工程能力,包括量子点(0维)、纳米线/纳米管(1维)和纳米片(2维)在内的低维半导体纳米杂化材料,已成为下一代电荷传输层的有力候选者。本文系统综述了低维半导体纳米杂化材料在电荷传输层中的最新研究进展,重点聚焦于其结构设计、电荷传输机制及其在新兴光伏器件中提升性能的作用。我们讨论了优化纳米杂化...
解读: 该低维半导体纳米杂化材料技术对阳光电源光伏逆变器及储能系统具有重要应用价值。文章聚焦的电荷传输层优化策略,如能带工程、缺陷钝化等,可启发SG系列逆变器在钙钛矿等新型光伏组件适配中的MPPT算法优化。量子点、纳米线等材料的高载流子迁移率特性,与公司SiC/GaN功率器件的低损耗理念契合,可为三电平拓扑...
背接触界面复合对CZT(S,Se)薄膜太阳能电池效率的影响:一种理论视角
Impact of back-contact interface recombination on CZT(S,Se) thin-film solar cell efficiency: A theoretical perspective
Roya Charghande · Abdollah Abbas · Solar Energy · 2025年11月 · Vol.300
摘要:由于吸收层与金属背接触之间界面处的载流子损失所导致的效率退化,仍然是CZT(S,Se)薄膜光伏器件面临的主要限制因素——这是一种环境友好且地球储量丰富的黄铜矿型材料体系。本研究提出了一种理论框架,结合实验趋势与基于TCAD的数值模拟,系统地分析并缓解此类界面诱导的损耗。该模型引入了若干关键的界面物理现象,包括能带排列和非对称复合动力学,且无需依赖复杂的制备工艺。仿真结果表明,通过有针对性的界面优化——特别是利用势垒调控和钝化技术——可以显著降低非辐射复合并改善载流子收集效率。模型预测,优化...
解读: 该CZT(S,Se)薄膜电池背接触界面优化研究对阳光电源SG系列光伏逆变器系统具有重要参考价值。研究揭示的界面钝化技术可提升组件效率至17%以上,直接影响逆变器MPPT算法优化策略和系统发电量。背接触复合损耗机理分析为阳光电源开发新一代高效组件适配型逆变器提供理论依据,特别是在1500V高压系统中,...
由聚合商驱动的深圳电动汽车充电站优化:协同智能充电、可再生能源整合与储能
Aggregator-driven optimisation of electric vehicle charging stations in Shenzhen: Synergising smart charging, renewable energy integration and energy storage
Wentao Xin1 · Zhenwei Lu1 · Zhe Yu1 · Zhaoxuan He1 等6人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
摘要 电动汽车(EV)的广泛采用带来了诸多挑战,例如峰值负荷增加、电力基础设施加速老化以及经济效率下降。为应对这些问题,本研究提出了一种集成多种技术的充电站模型,并构建了一个创新的分析框架,用于评估充电聚合商的综合效益。该框架融合了随机化负荷预测模型与智能充电策略,并利用来自中国深圳1682座充电站(共计24,798个独立充电桩)的实际数据进行了验证。在结合深圳市分时电价机制和超过80%的可再生能源渗透率条件下,实施所提出的充电站模型使平准化用电成本、碳排放量和峰值负荷均降低了每千瓦时0.38元...
解读: 该研究验证了储能系统与智能充电协同的关键价值,与阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能方案高度契合。深圳实证数据显示:智能充电场景下储能可降低碳排放(1.402Mt),而即充模式反增至1.688Mt,印证了阳光电源EMS能量管理策略的优越性。研究提出的>80%可再生能源渗透率、削峰30%的...
一种提升高耗能行业CO2吸附生命周期评估可比性与可靠性的方法论框架
A suggested methodological framework to enhance comparability and reliability for life cycle assessment of CO2 adsorption in energy-intensive industries
Yipeng Yao · Marie-Eve Dupre · Guy De Weirel · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
摘要 在众多二氧化碳捕集技术中,吸附法捕集作为一种新兴且具有前景的技术,表现出操作灵活性高、污染物排放低以及能耗低的特点,预计将在碳捕集与封存系统中发挥关键作用。尽管生命周期评估(LCA)已成为评估该技术环境影响的共识性方法,但LCA在应用中的方法学异质性限制了研究成果之间的可比性和可信度。本研究系统回顾了2006年至2025年间发表的31项LCA研究,从目标与范围界定、清单分析、影响评估和结果解释四个方面考察其方法学上的共性与差异。以当前LCA方法学标准与指南为基准,分析了CO2吸附技术LCA...
解读: 该CO2吸附全生命周期评估方法框架对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)及光伏逆变器(SG系列)的碳足迹评估具有重要指导意义。研究提出的分层改进框架可应用于优化我司产品从制造、运输到运维全周期的环境影响评估体系,特别是在系统边界定义、数据质量评价方面提供标准化方法。结合iSola...
用于GFM/GFL控制下孤岛微电网安全经济运行的分层多时间尺度能量管理系统
Hierarchical multi-time-scale energy management system for secure and economic operation of islanded microgrids with GFM/GFL control
Tianyou Yua · Muhammad Muzammal Islam · Lidan Zhoua · Ziqiang Wanga 等8人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
摘要 可再生能源(RESs)的波动性以及负荷需求的变化可能引起换流器控制器中的功率波动,进而影响能量管理系统,并带来安全性和经济性方面的风险。为应对这些挑战,本文提出了一种新颖的分层多时间尺度能量管理系统(EMS),以提升在混合型电网形成(GFM)与电网跟随(GFL)控制下孤岛微电网的安全性和经济性运行能力。所提出的该方法将GFM和GFL的动作分别集成到二级和三级控制层中,各层通过凸优化模型优化不同的目标,从而确保安全、可靠且经济的功率调度。此外,该框架还引入了一种针对高容量与高功率密度混合储能...
解读: 该分层多时间尺度能源管理系统对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。论文提出的GFM/GFL混合控制策略可直接应用于我司构网型储能系统,通过二级层MPC实现短期电压频率调节,三级层混合整数线性规划优化经济调度,与我司VSG技术形成协同。特别是针对URFC等混合储能的管...
适应光伏波动的动态网络剪枝在低压配电网边缘计算中的应用
Photovoltaic fluctuation-adapted dynamic network pruning for low-voltage distribution network edge computing
Jian Zhaoa · Kai Denga · Xianjun Shaob · Zhibin Zhoub 等7人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
摘要 光伏(PV)出力的固有波动性 necessitates 使用高复杂度的深度学习(DL)模型以实现准确预测。然而,此类模型即使在光伏出力稳定期间也以满容量运行,消耗了冗余的计算资源,并加重了低压配电网(LVDN)中资源受限的边缘设备的负担。为解决上述问题,本文提出了一种动态网络剪枝框架,能够根据光伏出力的波动情况自适应地调整深度学习模型的复杂度。首先,提出一种对光伏波动敏感的通道重要性评估方法,用于识别深度学习模型中的冗余结构。随后,构建了一个包含光伏运行约束的轻量化优化框架,根据光伏出力的...
解读: 该动态网络剪枝技术对阳光电源边缘计算场景具有重要应用价值。针对iSolarCloud平台的边缘侧设备,可将该方法集成至SG系列逆变器和ST储能变流器的本地控制器中,根据光伏波动自适应调整深度学习模型复杂度,在平稳期压缩72%计算量,显著降低边缘设备算力需求。该技术可优化PowerTitan储能系统的...
通过斯塔克尔伯格博弈实现柔性负荷与风能的协同以促进可再生能源整合和经济效率
Synchronizing flexible loads with wind energy via Stackelberg game for renewable integration and economic efficiency
Samar Fatim · Arslan Ahmad Bashir · Ilkka Jokinen · Matti Lehtonen 等5人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
摘要 现代电力系统通过需求响应(DR)机制整合电动汽车(EV)和电池储能系统(BESS)等柔性负荷,使产消者能够参与能源管理。然而,主要挑战在于如何激励电动汽车用户调整其原本低成本的充电计划,以与分布式发电(如风能和光伏(PV)发电)相协调。这需要建立一种奖励机制,使其提供的经济激励优于用户原计划所能节省的成本。从数学建模的角度来看,主要难点在于由于对电动汽车和电池储能系统的建模中存在多个互斥或时间重叠的例外情况,导致难以求解该问题的对偶问题。本研究旨在通过基于激励的需求响应框架,优化光伏、风能...
解读: 该Stackelberg博弈优化框架对阳光电源储能及充电业务具有重要价值。研究中的风光-储-充协同调度模型可直接应用于ST系列PCS与充电站的联合控制策略,通过双层优化实现需求响应激励机制设计。论文提出的时间约束对偶求解方法可优化PowerTitan储能系统的充放电计划,提升风光消纳率达356kWh...
一种新颖的数据驱动多步风功率点-区间预测框架,集成基于滑动窗口的双层自适应分解与多目标优化以平衡预测精度与稳定性
A novel data-driven multi-step wind power point-interval prediction framework integrating sliding window-based two-layer adaptive decomposition and multi-objective optimization for balancing prediction accuracy and stability
Xiwen Cui · Xiaoyu Yuab · Haowei Niu · Dongxiao Niu 等5人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
摘要 风能对大规模并网和实现碳中和至关重要,因此需要准确且稳定的预测方法来应对风电数据固有的随机性和复杂耦合特性。本研究提出了一种创新的数据驱动型点-区间预测框架,旨在克服现有模型仅关注预测精度而忽略预测所需稳定性的局限性,从而减少由此带来的不确定性。该框架首先引入异常值处理机制,并采用一种新的基于滑动窗口的双层自适应分解策略,在避免信息泄露的同时将风电数据分解为规律性子序列。随后通过Lempel-Ziv复杂度分析对这些子序列进行分类,以最小化计算冗余。进一步地,有针对性地部署先进模型——包括倒...
解读: 该多目标优化风电预测框架对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)具有重要应用价值。其点-区间预测方法可显著提升储能系统充放电策略的准确性与稳定性,MAE降低27-58%为iSolarCloud平台的预测性维护提供可靠的不确定性量化能力。多层自适应分解策略可集成至GFM/GFL控制算...
理解房主的行为决定因素:关于房屋改造和光伏 adoption 的研究
Understanding homeowners' behavioural determinants: A study on house retrofitting and PV adoption
Marco Terenz · Chiara Ogher · Giorgio Locatell · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
摘要 实现住宅部门的脱碳对于推动城市向净零排放转型至关重要。房主对低碳技术(如光伏板和建筑保温材料)的采纳行为在很大程度上受到其行为决定因素的影响,包括信念、态度和规范,而这些因素往往存在错位、矛盾甚至非理性特征。因此,推动住宅领域低碳技术应用的政策制定者应全面考虑各类行为决定因素。迄今为止,相关文献大多采用以解释或验证为目的的演绎式定量研究方法。本文旨在通过采用归纳式的定性研究方法,补充现有研究成果。本研究基于44次半结构化面对面访谈,旨在探讨影响低碳技术采纳背后的行为决定因素以及国家激励措施...
解读: 该研究揭示户用光伏采纳的行为决策机制,对阳光电源户用光伏SG系列逆变器及储能系统ST系列市场推广具有重要启示。研究发现用户对低碳技术存在认知矛盾、决策受同质化驱动而非社会压力、补贴政策效果有限等特征,提示需优化iSolarCloud平台的用户教育功能,通过可视化收益展示、邻里效应案例库、全生命周期经...
超积累植物与光伏系统集成的最佳配置是什么?
What is the optimal configuration for integrating hyperaccumulating plants with photovoltaic systems to enhance plant development and energy production?
Julien Ancousture · Pierre Leglize · Ya Brigitte Asso · Emile Benizri · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
工业废弃地土壤常受到痕量金属污染,可通过农业采矿技术利用超积累植物修复此类区域,这些植物能够在其地上部分富集金属。然而,该过程在短期内见效缓慢,难以实现盈利。安装光伏(PV)组件可在生物修复期间提高经济效益。因此,本研究旨在确定2023年7月至11月建立的试验场地中,电力生产与超积累植物生长之间的最佳权衡关系。试验场地设置了不透明单晶硅和双面半透明光伏组件,在其下方放置了超积累植物遏蓝菜(Noccaea caerulescens, Nc)的栽培托盘,同时设置未受光伏组件遮荫影响、直接暴露于阳光下...
解读: 该研究揭示光伏组件与植物覆盖的协同效应,对阳光电源SG系列逆变器和智能运维具有重要价值。研究发现植物蒸腾作用可降低组件温度18%并提升发电效率,这为我司1500V系统的热管理优化提供新思路。建议在iSolarCloud平台集成环境因子监测模块,通过MPPT算法动态补偿植被遮挡影响;同时可拓展工商业光...
基于叠加收益模型
含能源社区)的并网电池最优容量配置与控制
Tudor Octavian Pocolaab · Valentin Robuac · Jip Rietveld · Sonam Norbu 等8人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
近年来,间歇性可再生能源发电快速增长,亟需新型电池储能系统(BESS)解决方案。一个新趋势是大型并网电池的兴起,这类电池可通过叠加收益模型进行调控,以提供多种储能和灵活性服务。另一个新兴发展方向是可再生能源社区(REC),其中产消者投资建设自身的可再生能源发电设施,但也需要电池储能来提升灵活性。本文研究了能源社区通过“电池即服务”(BaaS)模式向电池运营商租赁电池容量的情景。我们提出一种方法,用于确定可租赁电池容量的规模与定价,使其在参与电力市场的过程中为社区和电池运营商均带来经济效益。我们分...
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。论文提出的电池即服务(BaaS)模式与多重收益堆叠策略,可指导我们优化储能系统容量配置算法。其线性优化控制方法和正则化函数可集成到iSolarCloud平台,提升能源社区场景下的储能调度效率。特别是针对动态电价和风电波动的...
面向电网集成的高温热能储能系统设计优化
Design optimization for grid integration of a high-temperature thermal energy storage system
Ashwin Sandeepab1 · Shomik Vermaa1 · Kyle Buznitsky · Asegun Henry · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
摘要 实现电力系统的脱碳对于减缓气候变化至关重要,这要求从化石燃料发电技术转向可再生能源技术。由于可再生能源具有间歇性,只有在配备长时储能技术的情况下,才能可靠地将其整合到电网中。一种新兴的储能技术——电网级热能储能(Thermal Energy Grid Storage, TEGS)已被证明其能量和功率容量成本足够低,能够实现电网低成本脱碳。本文探讨了该TEGS系统在电网集成背景下的设计优化问题。TEGS系统可以被设计为实现恒功率放电和快速充电,因为这些特性对储能技术而言至关重要。前者符合电力...
解读: 该热储能并网优化研究对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要参考价值。文中恒功率放电与快速充电设计理念可应用于我司PCS拓扑优化,通过适度超配充放电功率模块提升系统调度灵活性。结合iSolarCloud平台的容量扩展模型,可优化储能系统在新能源消纳场景下的经济性配置策略,特别是...
考虑战略性容量保留与决策依赖型不确定性的广义储能容量信用评估
Capacity credit evaluation of generalized energy storage considering strategic capacity withholding and decision-dependent uncertainty
Ning Qia · Pierre Pinson · Mads R.Almassalkhi · Yingrui Zhuang 等6人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
摘要 本文提出了一种新颖的容量信用评估框架,旨在准确量化广义储能(GES)对资源充足性的贡献,同时考虑了战略性容量保留和决策依赖型不确定性(DDU)。为此,我们建立了一种面向市场的、风险规避的协调调度方法,以刻画GES在多市场环境下的可靠运行特性。所提出的方法与蒙特卡洛模拟过程依次结合实施,协调能量市场中的预调度价差套利与容量保留行为,以及容量市场调用期间以充足性为导向的再调度操作。除了运行状态和基准行为中的决策无关不确定性外,在再调度阶段,我们还通过所提出的基于数据驱动的分布鲁棒机会约束方法,...
解读: 该容量信用评估框架对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要价值。通过量化储能在容量市场中的战略弃置行为和决策依赖不确定性,可优化储能系统在能量套利与容量备用间的协调调度策略。建议将分布鲁棒机会约束方法集成至iSolarCloud平台,实现储能资产在现货市场与容量市场的跨市场优化...
海上风力涡轮机塔架设计与优化:综述及人工智能驱动的未来方向
Offshore wind turbine tower design and optimization: A review and AI-driven future directions
João Alves Ribeiro · Bruno Alves Ribeiroc · Francisco Pimenta · Sérgio M.O. Tavares 等6人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
摘要 海上风能利用海洋风的高强度和稳定性,在向可再生能源转型过程中发挥着关键作用。随着能源需求的增长,需要更大规模的风力涡轮机以优化发电量并降低平准化度电成本(Levelized Cost of Energy, LCoE),即项目生命周期内电力的平均成本。然而,涡轮机的大型化带来了工程上的挑战,尤其是在支撑结构、特别是塔架的设计方面。塔架必须在保持结构完整性、成本效益和可运输性的同时承受增大的载荷,因此对海上风电项目的成功至关重要。本文全面综述了人工智(Artificial Intelligen...
解读: 海上风电塔架AI优化技术对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要借鉴价值。文中提出的数字孪生技术、预测性维护和AI驱动优化方法,可直接应用于ST系列储能变流器的结构设计优化和iSolarCloud平台的智能运维升级。特别是在大型化趋势下,三电平拓扑与SiC器件的协同优化、GFM控制策略的自适应调节,以...
基于智能暂态分析的不确定并网光伏系统可靠性与安全性提升
Enhancing reliability and safety of uncertain grid-connected photovoltaic systems based on intelligent transient regime analysis
Amal Hichri · Mansour Hajji · Majdi Mansouri · Kais Bouzrar 等6人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.397
摘要 确保并网光伏(GCPV)系统的持续运行至关重要,因为这些系统极易受到多种因素引起的故障和停机影响,可能导致严重的系统损坏。为应对这些挑战,故障检测与诊断(FDD)方法对于维持GCPV系统的可靠性与安全性必不可少。本文提出一种基于暂态过程的FDD方法,用于不确定的GCPV系统,采用深度学习技术实现故障的有效检测与分类。此外,该方法利用可再生能源系统中健康状态与故障状态之间的过渡阶段,通过识别性能信号中的异常,实现早期故障检测。通过将暂态过程分析与深度学习技术相结合,该方法能够快速而准确地检测...
解读: 该瞬态故障诊断技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及ST储能变流器具有重要应用价值。通过深度学习捕捉健康-故障转换期的异常信号,可实现早期故障预警,显著提升系统可靠性。建议将区间值数据处理与遗传算法优化集成至iSolarCloud平台,增强预测性维护能力。该方法对1500V高压系统及PowerTitan...
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