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期刊信息/Journal information
太阳能学报
太阳能学报

殷志强

月刊

0254-0096

tynxbb@public.sti.ac.cn

010-62001037

100191

北京市海淀区花园路3号

太阳能学报/Journal Acta Energiae Solaris SinicaCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本学报是我国新能源领域的国家级学术刊物，由中国科协主管，中国太阳能学会主办，北京市太阳能研究所承办，自1980年创刊以来，为我国新能源领域的学术交流、人才培养及促进科研成果产业化等方面做出了贡献。主要报道我国太阳能、生物质能、风能、氢能、海洋能及地热能科学技术研究成果。登载学术论文、研究报告、实验仪器和实验技术、技术札记、简报及综述性论文。《太阳能学报》编辑严谨，被《EI》收录比例高。
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    新型主动蓄放热墙体改善日光温室内热环境的数值研究

    陈瑾萱杜震宇
    431-440页
    查看更多>>摘要：针对日光温室砌块承重墙体存在热稳定层,限制利用日间免费得到的太阳能用于夜间加热,致使室内空气昼夜温差大,不利于作物生长的问题,该文构建一种带重力循环环形管的新型主动蓄放热复合墙体,利用传热学理论建立该墙体非稳态传热模型,耦合室内空气热平衡方程,借助Matlab进行数值模拟.结果表明:在寒冷地区的冬季,新型主动蓄放热墙体夜间可使室内空气温度提高1.21℃,相比无重力循环环形管墙体提高13.12%;日有效积温提高7.88℃·h,相比提高4.84%;日平均热负荷可降低4769.24 W/d,相比降低17.35%.该墙体能增强主动蓄放热能力,将更多太阳能转移到夜间使用,可有效降低日间过高室温、提升夜间过低室温,减小室内气温日较差,有利于作物"四段变温管理",促进冬季作物快速生长.

    太阳能建筑蓄热数值模拟日光温室气温日较差墙体

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    架空隔热屋面的研究进展及发展趋势

    方振雷张晗孙勇
    441-449页
    查看更多>>摘要：屋面热工性能的提升对于降低室内空调采暖能耗和改善室内热舒适性具有重大意义,该文详细介绍建筑节能领域的架空隔热技术的研究进展及发展趋势,分析不同架空隔热技术的隔热原理及对室内热舒适度的影响,对传统与新型架空隔热屋面的研究进展分别进行阐述.传统架空隔热屋面具有改善隔热的优势,但其结构未将优势达到最大化,目前学者们在此基础上广泛研究各类新型架空隔热屋面,意在从结构优化、使用新型材料、复合型屋面等方式进一步提高架空隔热屋面的热工性能.该文还对光伏与架空隔热结合的光伏架空隔热屋面相关研究进行重点讨论和比较,光伏架空隔热屋面具有改善屋面隔热性能和利用太阳能为建筑供电的两种优势.在当前中国倡导绿色发展,加快能源结构转型的背景下,新型光伏架空隔热屋面更符合建筑节能和光伏建筑一体化的发展趋势.

    隔热太阳能建筑光伏发电架空屋面建筑节能

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    农业光伏局地气候效应研究

    罗小林罗久富罗忠新吴赛男...
    450-457页
    查看更多>>摘要：光伏场区农林土地综合利用亟需探索局地气候(含农田小气候)特征与变化规律.利用光伏电站自动气象观测系统,基于1个自然年阵列下方种植区、阵列上方、场外对照区逐30分钟连续高精度气象观测数据,开展地-气-农林-光伏复合项目局地气候效应研究.结果表明:光伏阵列显著削弱阵列上方净辐射,阵列下方种植区白昼净辐射为负值,并以有效辐射形式损失热量;阵列下方种植区反照率为0.32～0.45,比场外对照区显著提高;光伏阵列具有增温、增湿作用,日均升温0.23℃,白昼升温最高达0.83℃,日均增湿2%;但是,阵列下方种植区秋季气温日较差降低可高达5.06℃,不利于作物有机质和糖分积累,因此农林复合型光伏土地综合利用需关注阵列下方农田小气候气温日较差的改善.采用静风频率定量识别光伏阵列对风场的影响,结果表明阵列下方和阵列上方静风频率分别比场外对照区提高50%和7%.上述研究成果可为农林复合型光伏项目土地综合利用提供科技支撑.

    空间分布光伏阵列太阳辐射农田小气候农业光伏

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    基于PCA-ShapeDTW-QWGRU的分布式光伏集群短期功率预测

    欧阳静秦龙王坚锋尹康...
    458-467页
    查看更多>>摘要：针对分布式光伏短期功率预测建立基于主成分分析、改进的动态时间规整算法与量子加权门控循环单元(PCA-ShapeDTW-QWGRU)的集群功率预测模型.针对集群划分不够精细、光伏电站数据蕴含的信息难以捕捉的问题,提出基于主成分分析结合密度聚类算法(PCA-OPTICS)的集群划分方法;针对目前选取代表电站与集群相似性较低的问题,提出基于改进的动态时间规整算法(ShapeDTW)的代表电站的选取方法,利用ShapeDTW度量相似性距离,选取最小值作为代表电站,并利用基于均方根传播梯度下降法优化的量子加权门控循环单元(RMSprop-QWGRU)模型进行预测;为了解决代表电站与集群功率的变换系数转换差异较大的问题,采用实时变换系数对代表电站进行集群功率值预测计算.实验结果表明,所提方法能有效提升光伏集群功率预测的精度.

    光伏功率预测集群划分主成分分析动态时间规整量子加权门控循环单元

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    长三角地区集中式露地农业光伏方阵夏季光热环境试验研究

    张龙刘璋晶莹吴雪王文举...
    468-474页
    查看更多>>摘要：基于太阳照度和环境温度逐时变化,以长三角地区的集中式露地农业光伏方阵为研究对象,在跨度为6.8 m的单跨方阵中沿从南到北的跨度方向取0.65、3.40、6.15 m处的3个和长度方向共面的测试断面,即南区、中区、北区.基于此,进行夏季方阵内外的光热环境测试,分析并明确光伏组件下方区域的光热环境变化规律,为其太阳能资源合理利用、结构改进和夏季农业生产管理提供参考.结果表明,该地区光伏方阵夏季内部3个区域光热环境呈现规律性差异,整体表现为北区略优于南区,中区优于南、北两区.综合考虑作物生长的光热环境需求,一方面可通过结构改进、种植方式优化等方式改善或利用好内部光环境;另一方面基于热环境规律,分类做好内部3个区的夏季灌溉等田间管理,从而推动光伏农业发展升级.

    太阳能光伏方阵环境测试农业光伏温度光照度

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    锗溴混合掺杂调控钙钛矿太阳电池光电特性的第一性原理研究

    郭茶秀韦智豪周俊杰余银生...
    475-480页
    查看更多>>摘要：采用第一性原理方法对锗溴混合掺杂下甲胺基钙钛矿(MAPbI3)材料的能带结构、态密度、介电函数和吸收光谱进行研究.构建MAPbI3、MAPb0.75Ge0.25I3、MAPbI2.5Br0.5、MAPb0.75Ge0.25I2.5Br0.5这4种钙钛矿结构模型并优化其结构,得出光电特性.研究结果表明,锗溴混合掺杂可改变价带顶与导带底位置及斜率,调控带隙值大小,同时混合掺杂也会改变价带顶与导带底的斜率,4种钙钛矿模型中锗溴混合掺杂时价带顶与导带底的斜率最小,有利于电子跃迁,提升光电转换效率;掺杂锗可提高钙钛矿在可见光区的吸收性能,掺杂溴对钙钛矿光学特性影响不大.

    钙钛矿太阳电池光电特性混合掺杂第一性原理

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    基于等效电路模型参数计算的光伏组件隐裂故障诊断方法

    高剑郭倩卫东顾鑫磊...
    481-489页
    查看更多>>摘要：基于等效电路模型参数计算,提出一种光伏组件隐裂故障诊断方法.通过分析隐裂、热斑、电势诱导衰减(PID)和老化故障的产生和演化机理,研究不同故障对光伏组件输出特性的影响作用、模型参数的变化规律及其差异性.建立包含正/反向特性的光伏组件等效电路模型,根据模型参数计算结果,确定故障诊断特征量,提出隐裂故障的诊断方法.实验结果表明:所得光伏组件等效电路模型参数计算结果能够较高精度地拟合实验获得的I-V特性曲线;所确定的故障诊断特征量能够有效表征隐裂的发生和演化过程;所提故障诊断方法能够实现可靠的隐裂故障原因判定和程度估算.

    光伏组件故障诊断参数提取等效电路模型隐裂

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    计及相似日的VMD-FE-LSTM光伏出力组合预测模型研究

    王涛李薇许野王旭...
    490-499页
    查看更多>>摘要：针对光伏出力的随机性和波动性导致预测精度偏低的问题,构建一套融合相似日理论、变分模态分解法、模糊熵计算方法和深度学习算法的光伏出力组合预测模型.在运用灰色关联分析法确定影响光伏出力的关键气象因素和使用综合相似距离法选定待预测日的历史相似日的基础上,利用模糊熵对变分模态分解的光伏出力分量进行重组,得到若干规律性较强的新序列;然后,分别构建各重组序列的长短期记忆神经网络预测模型;最终,对重组序列的预测值进行求和得到预测结果.该组合模型在云南某光伏电站的应用结果表明,对比其他模型,所提出的组合预测模型精度更高,具有很好的应用前景.

    光伏发电预测模型变分模态分解长短期记忆神经网络综合相似距离模糊熵

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    基于光伏发电预测的居住小区建筑高度组合寻优

    杨瑛胡楼君高青刘柱梁...
    500-507页
    查看更多>>摘要：以居住小区为研究对象,首先借助Ladybug模拟小区建筑屋面、墙面光伏发电;之后通过机器学习训练出能在0.5 s内预测高度组合不同的整个小区建筑光伏发电量的模型;最后借助遗传算法,以最大建筑光伏发电总量为目标,对小区建筑高度组合进行寻优计算.研究发现:小区内建筑高度的合理组合能有效提升其光伏发电潜力,在建筑高度控制曲面s朝南偏西倾斜且以西南侧为中心下凹时,长沙地区参数化小区能获得最高全年光伏发电量(838297 kWh).对于全国具有不同光气候条件和纬度的地区,通过所提方法可计算出差异性的居住小区最佳高度组合.

    太阳能光伏发电机器学习遗传算法建筑设计

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    基于改进相似日优化HBA-BiLSTM-KELM的光伏发电功率预测

    李超然潘鹏程杨伟荣徐恒山...
    508-516页
    查看更多>>摘要：为提高光伏发电系统输出功率的预测精度,提出基于改进相似日和蜜獾算法(HBA)优化改进双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)与核极限学习机(KELM)的光伏发电预测方法.首先,使用CRITIC权重法动态计算各气象因素对光伏发电功率的影响权重,通过逐时刻计算历史日和待预测日的加权欧氏距离确定相似日.其次,使用HBA优化BiLSTM和KELM模型参数,然后使用HBA参数优化后的BiLSTM进行功率预测,优化后的KELM进行误差优化预测.最后将初步预测功率和误差预测功率相加得到最终预测功率.仿真结果表明:该模型平均绝对百分比误差为0.91%,具有较高的光伏系统输出功率预测精度.

    光伏发电功率预测神经网络核极限学习机蜜獾算法

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