首页期刊导航|太阳能学报
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。
正式出版
收录年代

    光伏组件布置方式对光伏温室温光环境的影响研究

    李安喆侯宏娟王锡张辉...
    285-294页
    查看更多>>摘要：在温室结构中引入光伏组件会对温室内部的光、热环境产生积极影响,为探究各季节屋顶光伏对温室内部环境的影响,获得最佳覆盖率,进而在改善光伏温室内光热环境的同时提高光伏发电量,建立温室内辐射得热模型并通过实验验证模型的准确性.结合所提出的光伏温室系统,对典型日下对某顶部面积为420 m2的光伏温室在不同光伏组件覆盖率下的室内辐照量、室内气温及光伏发电量进行模拟分析.结果表明,与不铺设光伏组件相比,光伏组件的覆盖率每增加12.5%,春分日、夏至日、秋分日、冬至日的室内辐照量分别降低2.79%、5.8%、2.90%、0.70%,白天室内气温分别降低1.19%、0.54%、0.49%、1.12%.通过对植物生长所需的光、温条件进行分析,得出各典型日的最佳光伏组件覆盖率分别为62.5%、50%、62.5%、25%.

    太阳能光伏温室辐射得热模型覆盖率光伏发电量静态投资回收期

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    复杂背景下的多晶硅太阳电池缺陷检测

    廖力达罗晓黄斌刘亮...
    295-303页
    查看更多>>摘要：提出并设计名为OD-YOLO缺陷检测模型来改善多晶硅太阳电池电致发光成像中复杂背景干扰缺陷检测效果的问题.使用二次卷积模块(TwiceConv-OD)过滤掉复杂晶粒背景干扰,增强模型对缺陷本身的关注力;提出anchor-plus1分配策略来增加模型在面对复杂背景时获取更多的缺陷正样本数量,提升模型的准确率与召回率,减少漏检误检;使用K-means++算法初始化锚框尺寸,聚类后的锚框更能代表检测样本中所有缺陷的几何形貌,能更好适应多晶硅太阳电池的缺陷尺度差异.经公开缺陷检测数据集PVEL-AD-2021的实验验证:OD-YOLO模型的均值平均精度(mAP)达到89.4%,相比YOLOV5s缺陷检测模型提升3%,准确率提升4.8%,召回率提升1.9%,参数减少4.5%,检测速度为104帧/s.

    太阳电池计算机视觉表面缺陷卷积神经网络

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于TCN-BiLSTM-Attention-ESN的光伏功率预测

    时培明郭轩宇杜清灿许学方...
    304-316页
    查看更多>>摘要：针对光伏发电功率随机性强、难以准确预测的问题,提出一种基于时间卷积网络(TCN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和回声状态网络(ESN)的组合预测方法.首先,使用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)将功率数据分解为一系列相对平稳、不同波动模式的子功率序列;再将分解重构后的功率序列和其他特征序列输入到TCN-BiLSTM-Attention-ESN组合模型中,其中TCN-BiLSTM-Attention用于提取光伏序列波动特征并构建时空特征向量;最后,将所提取的时空特征向量输入ESN获得预测结果.采用新疆某光伏电站的光伏功率数据进行验证,结果表明与时下先进的预测方法相比,所提方法具有更高的预测精度,有助于提升光伏发电占比,保障电力系统平衡和运行安全.

    光伏发电功率预测神经网络回声状态网络时间卷积网络双向长短期记忆网络

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    随机波浪作用下漂浮式光伏阵列发电性能仿真分析

    陈魁啸赵树杰张鹏傅强...
    317-325页
    查看更多>>摘要：该文选用石岛海域环境及光资源条件,综合考虑波浪作用下光伏组件倾角和方位角改变对太阳辐射量接收的影响,以及阵列中各模块辐射量差异所导致额外的失配损失,提出一种考虑波浪荷载的漂浮式多体光伏阵列系统电能输出仿真模型,比较固定式与漂浮式光伏系统的月度发电量并通过优化的变异系数评价漂浮式光伏阵列输出功率的波动性.该仿真方法可提高海上漂浮式光伏发电功率预测精度,进而提升光伏发电适应电力系统扰动能力.研究结果从电能输出及功率波动的角度验证了海上漂浮式光伏发电场的可行性.

    漂浮式光伏波浪荷载失配损失发电性能仿真分析

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    电网不对称故障下光伏并网逆变器的无功支撑控制策略

    廖一丁夏向阳刘俊翔蒋戴宇...
    326-333页
    查看更多>>摘要：针对电网不对称故障下光伏系统存在的输出电流峰值越限、交流侧功率波动、直流侧电压不稳定等问题,该文提出一种电网不对称故障下光伏并网逆变器无功支撑控制策略.以无功支撑要求为目标,以有功功率波动幅值和输出电流峰值为约束条件确定逆变器的有功功率安全运行区域,提供足够无功支撑并扩展有功功率输出能力,或在约束条件内根据无功电流权重提供部分无功支撑,保证光伏系统在发生电网不对称故障时安全运行,最后仿真验证了控制策略的有效性.

    光伏系统电能质量无功功率故障穿越安全运行区域

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于强化学习知识获取共享算法的太阳电池模型参数辨识

    熊国江辜再宇
    334-344页
    查看更多>>摘要：为准确辨识太阳电池模型参数,提出一种基于强化学习的知识获取共享算法(RLGSK).针对知识获取共享算法(GSK)初级阶段和高级阶段的选择机制过于死板,处理太阳电池模型参数辨识问题时难以充分平衡全局与局部搜索,存在收敛慢、精度低等问题,一方面,通过强化学习调整迭代时初级和高级阶段的个体比例,实现不同情景下知识获取与共享的灵活调整;另一方面,依靠性能导向的种群规模缩减实现计算资源的高效利用,提高算法性能.将RLGSK应用于5种案例,并与其他算法进行比较.结果表明,与GSK相比,RLGSK的搜索精度、稳定度和收敛速度提升极大,与其他算法相比也有很强的竞争力.

    参数辨识太阳电池光伏组件强化学习知识获取共享算法

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于一致性算法光伏逆变器和储能分组协调电压控制策略

    李圣清刘博文李焕平李欣...
    345-352页
    查看更多>>摘要：针对低压配电网中光伏逆变器(PV)无功控制和储能(ESS)有功控制未充分协调的现状,提出基于一致性算法的光伏逆变器和储能分组协调电压控制策略.首先,根据不同调压设备的电压-成本灵敏度FU-C,提出先利用光伏逆变器无功调压再利用储能有功调压,再根据不同节点调压设备的FU-C对调压设备进行分组,提出优先利用FU-C数值较大的分组参与调压;然后,在光伏逆变器无功调压阶段,组内以无功利用率为一致性变量,在储能有功控制阶段,组内以荷电状态(SOC)变化量为一致性变量,组间通过协调控制共同实现关键节点电压收敛至设定值;最后,利用含分布式光伏和储能的IEEE 14节点低压配电网进行算例仿真,验证所提分组协调控制策略的有效性和正确性.

    低压配电网逆变器储能电压越限分布式光伏一致性算法分组协调控制

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    一种基于航拍红外图像的光伏热斑故障分类检测方法

    张妍裴兴豪李冰张雄...
    353-359页
    查看更多>>摘要：针对航拍光伏红外图像热斑检测方法中小目标特征易丢失问题,提出一种光伏热斑故障分类检测方法.首先将多头自注意力机制结合CSPNet结构进行改进,提出CSPMAT网络,再将其引入New CSP-Darknet网络,构建CSPMAT-Darknet模型,实现了光伏组件热斑定位及分类.实验结果表明:该模型在小目标检测任务中的性能显著提升,且在目标尺寸差异较大的故障分类检测任务中,均值平均精度达到82.92%,提高了13.97个百分点,具有良好的检测精度和泛化能力.

    红外热图像图像识别特征提取CSPNet多头自注意力机制分类检测

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于二次分解的不同太阳辐射下光伏功率预测

    王德文焦天媛
    360-368页
    查看更多>>摘要：考虑不同太阳辐射对光伏功率的影响,提出一种基于二次分解和改进粒子群算法的光伏功率预测模型.通过Spearman和Kendall对影响光伏功率的各气象因素进行相关性分析,发现总倾斜辐射、总水平辐射、漫射倾斜辐射、漫射水平辐射与光伏功率的相关系数较大.然后利用CLARANS将样本数据按太阳辐射强度分为强辐射、中辐射和弱辐射,针对3类数据采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)对关键气象因素和功率进行二次分解,充分挖掘时序信息并降低数据的不稳定性.提出一种改进粒子群算法(GWCPSO)用于优化卷积神经网络和双向长短期记忆网络的超参数,提高调参效率,最后构建预测模型进行光伏功率预测.分析3种太阳辐射类型下不同分解方法与网络模型的预测误差,结果表明,所的预测模型可有效提高不同太阳辐射下光伏功率的预测精度.

    光伏功率预测二次分解粒子群算法卷积神经网络双向长短期记忆网络

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于三绕组耦合电感的准Z源高增益DC-DC变换器

    林佳奇李海滨翁雨森颜胥...
    369-377页
    查看更多>>摘要：针对清洁能源并网发电系统中直流升压变换器的现有技术缺陷,提出一种新型的准Z源高升压DC-DC变换器.该变换器通过将准Z源网络与独特的耦合电感集成结构结合,能在较低的占空比和匝比下实现高电压增益.拓扑中的钳位回路回收了储存在耦合电感漏感中的能量,能有效缓解耦合电感漏感引起的尖峰电压.此外,变换器功率器件电压应力水平较低,便于使用低耐压器件来提高转换效率.输入电流连续以及输入输出共地的特点使得该变换器适合应用于可再生能源场景.详细介绍了所提变换器的工作原理,给出了关键性的公式推导和设计依据,并进行性能比较.最后,设计并搭建一台200 W额定功率的样机进行实验验证,实验结果与理论分析相吻合.

    DC-DC变换器增益调节耦合电路三绕组准Z源

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据