项目简介 1、光伏水泵系统主要由光伏阵列、控制器、逆变器、电动机、水泵和蓄能装置等组 成，是光-机-电-控一体化设备；具有使用寿命长、与农作物的水蒸发量适配性好、节约 能源、维护运行成本低，环保等优点。 2、在申请 3 项；已授权 2 项，专利号：ZL201320591542.1、ZL201320609459.2 技术指标 本项目技术开的光伏离心泵产品日出水量比现有产品多约 20%，且供水可靠性高。 （1）启动功率小；（2）多工况设计；（3）出水量大；（4

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

太阳能作为一种洁净和相对易于获取的能源在未来的动力产品中将占有越来越大的比份。如何发展高光电能量转换效率、高可靠性和低成本的太阳能电池是目前太阳能利用领域所面临的关键问题。相对于第一代和第二代太阳能电池(转换效率<<50％)，各国科学家纷纷研究不同的应用于第三代太阳能电池的新材料和新结构，目标是使光电转换效率大于5 0％。近年来，一种具有微、纳米量级特殊结构的光伏材料成为太阳能电池的研究热点。利用飞秒脉冲激光在极短的持续时间内激发出极大的峰值能量，其在硅片的相互作用过程中具有很强的非线性效应，聚焦烧蚀硅表面很小的一块面积，形成规则排列的微纳米结构。这种微纳米结构由于表面积增大，对入射光波有很大的吸收，且对光的敏感性提高了数百倍，这些性质对我们提高光电转换效率具有很大的指导意义。这种材料与本底未处理材料的性质相比，材料带隙减小，对光的敏感性提高了数百倍，这使得其对波长为250—2500 nm的入射光波有大于90％的吸收；另外，黑硅比传统材质的硅的比重低。这些奇特的光电和物理性质能进一步提高太阳能电池的光电转换效率。根据光吸收效率，激子光量子效率，化学电势效率以及填充因子计算总的光电转换效率，普通硅基太阳能电池光电转换效率只有1 5％，而基于微纳结构光伏材料的太阳能电池转换效率可望达到50%-60%。 针对国民经济可持续发展在太阳能光伏技术方面的重大需求，发展利用超短脉冲激光制备具有优异光电转化效率的微纳结构光伏材料的新方法，以及通过探测光伏材料中非平衡载流子的能带结构及微分负电导等特性，探知光伏材料的光电转换效率，从而筛选出转换效率较高的微纳结构光伏材料，最终在发展新型、高效太阳能电池的新原理和新技术方面取得创新性突破，为我国研发具有自主知识产权的高效第三代光伏电池打下坚实基础。

随着能源危机和环境污染问题的日益严峻，太阳能等绿色可再生能源近年来得到了广泛关注。伴随着光电转换效率的提升和生产成本的下降，太阳能电池愈加凸显其广阔的应用前景。有机无机杂化铅卤钙钛矿太阳能电池，作为新型太阳能电池的后起之秀，在短短七年内，光电转换效率从3.8%迅速增长到22.1%。虽然钙钛矿太阳能电池在效率上已经取得重大突破，但人们对于钙钛矿材料本身的生长机理以及薄膜形貌的形成机制研究还需要进一步加强，而基于此的研究对钙钛矿材料的深入认知以及相应的光电器件的应用具有重大意义。

本发明涉及光伏并网逆变器技术领域。包括由功率电路组成的功率逆变单元和逆变控制单元两部分，功率逆变单元主要包括输入EMI 滤波电路、交错并联 Boost 升压电路、采用混合器件的全桥逆变电路、输出并网滤波电路，逆变控制单元主要包括电网相位检测电路、采样电路、及控制器。本发明采用双级结构，前级采用交错并联 Boost升压，减小了电流的波动，降低了输出电压纹波；后级逆变单元采用混合功率器件，有效减小了逆变损耗，提高系统效率

本发明公开了一种基于光伏模块组的车辆供电系统,包括光伏模 块组、多绕组高频变压器和功率控制单元；光伏模块组具有 N 个输出 端；多绕组高频变压器包括至少 N 个输入端；多绕组高频变压器的 N 个输入端与光伏模块组的 N 个输出端一一对应连接；功率控制单元的 第一输入端与多绕组高频变压器的输出端连接，第二输入端用于接收 车辆信息；功率控制单元的第一输出端用于连接车辆动力电池，第二 输出端用于连接车辆空调系统；光伏模块组用于将太阳能转换为电能； 多绕组高频变压器用于汇集光伏模块组产生的电能，并将其转换为

本发明涉及一种钙钛矿薄膜光伏电池及其制备方法。所述的钙钛矿薄膜光伏电池是由导电透明衬底、 钙钛矿吸光层、空穴传输层和金属电极组成的。本发明的优点是：该钙钛矿薄膜光伏电池器件结构极其 简单，省去了传统的需要高温烧结的电子传输层，也不需要多孔层，钙钛矿材料本身既做吸光层也起电 子传输作用，所以不需要电子传输层。这里的钙钛矿材料对光具有非常强的吸收，整个电池也是低温制 备，不需要高温烧结等复杂过程，这有效地降低了电池的制作成本。对电池的柔性化和大面积

本实用新型公开了一种茶园的基于光伏板发电的大面积遮光装置，包括多个竖直支架，在各竖直支架的顶端均设有太阳能光伏板，各太阳能光伏板的下端均设有集水槽，驱动钢索环绕于两边侧的换向轮上，竖直支架上设有驱动轴，驱动轴上设卷线套筒，相邻的竖直支架之间均设有遮阳网，遮阳网右端固定连接在相应的竖直支架上部，左端连接在滑动杆件上，各滑动杆件通过各自的拉杆夹固定于钢索上，在遮阳网的下面设有托幕线，在遮阳网的上面设压幕线，定位导向夹中部的夹子夹设于滑动杆件上、上部的孔穿设所述压幕线、下部的孔穿设所述托幕线。本实用新型适合大面积使用，收放灵活、快捷，且能够有效利用阳光进行发电，收集雨水用于茶园灌溉。

本实用新型公开了一种光伏太阳能硅片上料设备，包括：机架；安装在机架上用于将硅片沿着 X 轴方向输送路径可调换方向地输送至下位机的硅片输送机构；分别设置在输送路径的两侧用于贮存硅片的料盒；处于输送路径的上方，通过 Y 轴和 Z 轴方向的移动拾取硅片并将其释放至输送路径上执行输送的机械手，该机械手还具备硅片分离装置，由此在拾取硅片的过程中使得相邻硅片予以分离以便逐一拾取；用于对整体工况提供控制指令的电气控制系统；以及根据电气控制系统的控制指令对相应功能元件执行驱动的气动模块。本实用新型还公开了相应的上料系统。通过本实用新型，能够取得上料效率高、降低硅片破损率以及灵活设定传送方向等方面的优点。

简介：本发明属于单相光伏发电领域，公开了一种单相光伏并网发电系统功率解耦电路及其控制方法。该电路包括从左至右依次并联的光伏电源、BOOST升压单元、全桥逆变单元、功率解耦单元、LC滤波单元和电网。该方法步骤为：1）光伏电源的电压经BOOST升压单元进行升压；2）经步骤1）升压后的直流电压通过全桥逆变单元逆变成交流电压；3）功率解耦单元通过控制功率解耦单元中MOSFET开关管Sc1和Sc2的开通关断时序，在电感Lc上产生一个功率向量；步骤4）从步骤3）输出的交流并网电压信号由LC滤波单元滤波后接入电网。本发明的电路及其控制方法实现了以小容量薄膜电容代替大容量电解电容，提高了光伏系统的发电效率和使用寿命，有效降低了发电成本。