XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System辐照度
2021年8月18日太空太阳能：美国的外星能源
请注意，在美国西南部，年度千瓦时的峰值达到约3000 kWh/m 2的峰值。这等于大约125个完整的24小时峰值辐照度（1 kW/m 2）。SSP平台将
照明和封装电阻率对n-pert细胞上极化势诱导的降解的影响
由极化类型势能诱导的降解（PID-P）引起的功率损失已观察到可以通过随后的照明来恢复，在某些情况下可以通过同时发生的照明来恢复。在本报告中，我们描述了一项研究的结果，其中封装在具有广泛电阻率的聚合物中的N-PERT细胞的前面暴露于PID测试期间的变化和受控辐照度。对于低电阻率乙烯 - 乙酸乙酸乙烯酯共聚物包裹剂，未观察到辐照度高达1000 W/m 2的辐射率或程度，而对于高和中等电阻率的聚纤维蛋白包装剂，100 W/m 2和300 w/m 2和300 w/m 2的辐射率分别降低了功率损失。我们引入了一个基于电荷积累的简单模型，该模型促进了对这些结果的解释，从而在电压应力下通过电荷积累来降解，在电压应力下和由于光暴露而导致的恢复是相反的相互依存现象，描述了模块对电力损耗的敏感性。
公共资助机构如何推动能源领域可持续发展的研究？
PQRL 测试服务 • 在各种温度和辐照度设置下进行电气性能测试 • 加速应力测试：热循环、湿冻、湿热、PID • 安全测试：潮湿和干燥条件下的直流漏电流检测 • 电致发光和红外成像 • 使用深度学习模型检测太阳能电池缺陷
使用人工神经网络与正输出超升洛转换器的循环神经网络控制器优化太阳能
在当今世界，对清洁能源的需求至关重要。从历史上看，水电、风能和太阳能等可再生能源提供了可持续的解决方案。光伏 (PV) 系统使用半导体光伏电池将阳光转化为电能，这种电池已经高效使用了 30 多年。光伏电池效率取决于辐照度（太阳光子强度）和温度。辐照度越高，效率越高，而温度越高，效率越低。尽管光伏系统输出电压较低，但可以使用 DC-DC 正输出超升 Luo 转换器进行优化，以满足负载要求，从而提高系统效率。太阳辐照度全天都在变化，影响光伏电池的输出。最大功率点跟踪器 (MPPT) 调整系统的工作点以保持峰值效率。本研究重点是设计 AI 控制器来管理 MPPT。我们使用三个数据集比较了人工神经网络 (ANN) 和循环神经网络 (RNN) 的性能。目标是确定用于优化太阳能系统的最有效 AI 控制器。
moteane thabo melamu - 电子论文和学位论文
图 4-7：带 VSC 控制的 DC - AC 逆变器 ...................................................................................................... 79 图 4-8：电压源转换器控制 ...................................................................................................................... 80 图 4-9：电压源控制方案 ...................................................................................................................... 80 图 4-10：Simulink 中的 LC 滤波器 ............................................................................................................. 82 图 4-11：带调速器模块的水力涡轮机 MATLAB/SIMULINK ............................................................. 83 图 4-12：佩尔顿水轮机速度三角形 ............................................................................................................. 84 图 4-13：叶片出口速度 ............................................................................................................................. 86 图 4-14：微水力系统 MATLA/SIMULINK ............................................................................................. 87 图 4-15：同步机参数 ............................................................................................................................. 87 图 4-16：同步机额定功率输出 ............................................................................................................. 88 图 4-17：电池组模块........................................................................................................................... 89 图 4-18：双向转换器 .......................................................................................................................... 90 图 4-19：开关开启的双向转换器 ................................................................................................ 90 图 4-20：开关关闭的双向转换器 ................................................................................................ 91 图 4-21：电池存储双向转换器电路 ................................................................................................ 93 图 4-22：电池 DC-DC 双向转换器控制 ............................................................................................. 93 图 4-23：电池电流放电特性 ............................................................................................................. 94 图 4-24：模糊推理进程 ................................................................................................................ 95 图 4-25：模糊规则 ............................................................................................................................. 96 图 4-26：输入成员函数 ............................................................................................................. 96 图 4-27：输出成员函数 ............................................................................................................. 97 图 4-28：模糊逻辑输入和输出 ............................................................................................................. 98 图 4-29：用于电池控制的 Simulink 模块 ...................................................................................................... 98 图 4-30：模糊逻辑表面视图 ................................................................................................................ 99 图 4-31：能量管理算法 ................................................................................................................ 99 图 5-1：系统模型 ............................................................................................................................. 101 图 5-2：恒定辐照度下的 PV 功率输出 ............................................................................................. 84 图 5-3：PV 输出功率瞬态时间 ............................................................................................................. 85 图 5-4：PV 电压 (a) 未升压 (c) 升压和 (b) 占空比 ............................................................................. 85 图 5-5：PV 阵列 (a) 功率，(b) 电流，(C) 电压 ............................................................................................. 86 图 5-6：MHP 功率输出 ............................................................................................................................. 86 图 5-7：MHP 瞬态时间 ............................................................................................................................. 87 图 5-8：电池充电（SOC 增加）................................................................................................ 87 图 5-9：电池 (a) 电压，(b) 电流，(c) SOC，(d) 功率 ........................................................................ 88 图 5-10：系统特性（a）辐照度、PV 功率、(c) MHP 功率 (d) 负载功率 (e) SOC 和 (d) 电池功率 ............................................................................................................................. 89 图 5-11：负载电压 ............................................................................................................................. 89 图 5-12：MHP 功率 ............................................................................................................................. 90 图 5-13：400W/m2 下的 PV 功率 ............................................................................................................. 91 图 5-14：系统 (a) 总功率和 (b) SOC ............................................................................................................. 91 图 5-15：(a) PV_Power (b) Load_Power 和 (c) Battery_Power ................ ...功率 ................................................................................................................................ 92 图 5-17：系统特性 (a) 辐照度、(b) PV 功率、(c) MHP 功率、(d) 负载功率、(e) SOC 和 (f) 电池功率 ............................................................................................................................. 93 图 5-18：电池特性 (a) 电压、(b) 电流、(c) SOC 和 (d) 功率 ...................................... 94 图 5-19: 系统 (a) PV 功率 (b) 负载功率 (c) 电池功率 .............................................. 94 图 5-20: (a) 辐照度 (b) 可再生能源 (c) SOC<20% 和 (d) 电池功率 ............................................................................. 95 图 5-21: (a) 辐照度 (b) 可再生能源 (c) SOC> 80% 和 (d) 电池功率 ............................................................................. 96
OLED器件的性能和老化研究
本文提出了一种通过 ADT 以光解作为加速因子来确定 PMOLED 屏幕寿命的方法。用于光解的光由发射 405 nm 的 LED 产生。该方法的特殊性在于它使用可见光谱中的光。该方法可以在不修改屏幕的情况下使用最少的硬件来构建测试台。发射 405 nm 光的 LED 可以通过具有控制达林顿晶体管的运算放大器的组件来控制。该组件放置在不透明的盒子下方，以避免暴露于其他光源。一切都通风，以便测试台的不同部分保持在室温。选择进行测试的屏幕是 UG-9664HDDAG01，405 nm LED 是 LZ1-10UA00-00U8。调整 LED 以产生 140 W/m 2 至 1090 W/m 2 之间的不同辐照度。观察到的退化表明，当屏幕像素处于活动状态时，其退化速度明显更快。测试期间关闭的设备也会受到影响，但其性能下降程度不太明显。每 24 小时使用功率计进行一次辐照度测量，功率计调整至屏幕发出的主波长。根据有关OLED的科学文献，已知发射蓝光的有机材料具有持续时间
桑迪亚能源 - 桑迪亚国家实验室
2 SunPower Corporation，美国加利福尼亚州里士满 3 First Solar，美国加利福尼亚州奥克兰 4 BP Solar，美国马里兰州弗雷德里克 5 Hudson Clean Energy Partners，新泽西州蒂内克 摘要 光伏性能模型用于预测光伏系统在给定位置和规定天气条件下将产生多少能量。项目开发人员通常使用这些模型来为给定站点选择模块技术和阵列设计（例如，固定倾斜与跟踪）或选择不同的地理位置，金融界也使用这些模型来确定项目可行性。可用的模型在其底层数学公式和假设以及分析师可用于设置模拟的选项方面可能存在很大差异。某些模型缺乏完整的文档和透明度，这可能会导致对如何正确设置、运行和记录模拟的混淆。此外，这些模型所依赖的可用数据（例如，辐照度、模块参数等）的质量和相关不确定性通常变化很大且经常未定义。出于这些原因，许多项目开发商和这些模拟工具的其他行业用户都表达了对他们对 PV 性能模型结果的信心的担忧。为了解决这个问题，我们提出了一种标准化的 PV 系统级性能模型验证方法，以及一套用于设置这些模型和报告结果的指南。本文介绍了专门针对 PV 性能模型的标准化模型验证过程的基本要素，提出了一个实施该过程的框架，并介绍了它在多种可用 PV 性能模型中的应用示例。简介 存在许多用于模拟 PV 系统性能的商业和学术计算机模型和算法。Klise 和 Stein [1] 介绍了许多现有模型并进行了总结。这些模型在概念方法和模拟所需的数据量方面有所不同，但每个模型基本上都预测了给定全局水平和直接法向辐照度产生的能量（时间步长的直流和/或交流功率），以及由此产生的阵列平面 (POA) 辐照度和模块（或电池）温度。给定建模方法的有效性取决于模型匹配观察到的功率（和能量）的能力
光伏系统的任务概况表征，用于规范电源转换器的设计要求
本文介绍了一种全面的方法来表征光伏系统的任务概况，通过该方法可以获得一组强大的相关信息，并用于改进电源转换器的设计。准确地表征光伏系统并非易事，本文旨在介绍如何获取光伏实场任务概况的详细方法。本文考虑了三个气候不同的城市，并使用了四个变量的大型数据集：全球水平、直接和散射辐照度以及环境温度。数据以一分钟的间隔在多年内进行测量。对于每个位置，分析了四种面板方向方案：水平位置、固定倾斜、单轴和双轴机械跟踪器。使用了基于测量数据和安装类型的数学模型来估计瞬时平面辐照度。建立了每个城市太阳能和环境温度的平均概况；这些曲线被用作估算商用光伏板年能量产量的输入，该电池板经过数学建模和验证。研究了一年中一分钟分辨率下的电流和功率处理，以及每种情况下最常见和最重要的操作点。还研究了与环境条件相关的面板工作温度及其与能量产量的关系。最后，进行了全面的讨论，以了解不同的任务如何
lorem ipsum海报标题
参考：[1] Paletta，Q.，Arbod，G.，Lasenby，J.，2021。深度学习辐照度预测模型的基准测试 - 深度分析。太阳能224，855–867。[2] Schmidt，T.，Stührenberg，J.，Schellhorn，M.，Blum，N.，Lezaca Galeano，J.，Hammer，A.，Von Bremen，L.太阳辐照基于所有天空成像仪网络的现状：可变性信息的高分辨率数据的价值。EMS年会2023，03.-08。2023年9月，Bratislava，Slowakei。
光伏系统的任务概况表征，用于规范电源转换器的设计要求
本文提出了一种全面的方法，用于描述光伏系统的任务概况，通过该方法可以获得一组强大的相关信息，并用于改进电源转换器的设计。准确描述光伏系统并非易事，本文旨在介绍一种详细的方法，说明如何获取光伏实场任务概况。考虑了三个气候不同的城市，并使用了四个变量的大型数据集：全球水平、直接和散射辐照度以及环境温度。数据以一分钟为间隔测量多年。对于每个位置，分析了四种面板方向方案：水平位置、固定倾斜、1 轴和 2 轴机械跟踪器。使用了一个数学模型，根据测量数据和安装类型估计瞬时平面辐照度。为每个城市建立了太阳能和环境温度的平均曲线；这些曲线被用作估算商用光伏板年能量产量的输入，并对其进行了数学建模和验证。研究了一年中一分钟分辨率下的电流和功率处理，以及每种情况下最常见和最重要的操作点。还研究了与环境条件相关的面板工作温度及其与能量产量的关系。最后，全面讨论了不同的任务曲线如何影响光伏电源转换器的功率处理，以及这种特性如何有助于电力电子设备的预尺寸和寿命分析。2017 Elsevier Ltd. 保留所有权利。