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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ETQM</journal-id><journal-title-group><journal-title>Engineering Technology and Quality Management</journal-title></journal-title-group><issn>2995-3170</issn><eissn>2992-9806</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/etqm.6238</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>光伏组件的性能评估及效率提升方法研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/ETQM/2/7/10.61369/etqm.6238</url><author>郭军</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2024</year></pub-date><volume>2</volume><issue>7</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2024-07-20</published-time></date></history><abstract>光伏组件作为可再生能源领域的重要组成部分，其性能优劣直接关系到光伏系统的整体效率和应用前景。随着光伏技术的飞速发展，提高光伏组件的性能和效率已成为科研和技术创新的重要课题。本文旨在综述光伏组件的性能评估方法及其效率提升技术，探讨影响光伏组件性能的关键因素，以期为光伏组件的研发和优化提供理论指导和实践参考。</abstract><keywords>光伏组件,性能评估,效率提升方法</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 叶红卫，胡伟伟，徐双燕，等．一种基于电池效率的光伏组件EL 测试评估系统及方法：CN202111532151.8［P］．CN202111532151.8[2024-06-23].[2] 谭建斌，欧阳萍，段春艳，等．基于局部阴影遮挡下的光伏组件效率提升优化控制技术及实验分析［J］．黑龙江科技信息，2022（024）：000.[3] 薛皓阳．多晶硅光伏组件的光电结构提升其光电转换性能研究［J］．中国战略新兴产业，2022（11）：122-124.[4] 陈海燕，蒋方丹，吴坚．光伏组件的制备方法与光伏组件：CN202110894797.4［P］．CN115706187A[2024-06-23].[5] 张永辉，杨欣可，吴雪龙，等．屋顶光伏发电效率提升技术研究及应用［J］．电工电气，2023（10）：72-73.[6] 韩慧宇．大同采空区光伏电站可行性及故障诊断研究［D］．太原科技大学，2024.DOI:10.27721/d.cnki.gyzjc.2023.000067.[7]郝利鹏．基于改进MPPT 算法的光伏发电系统性能评估与研究［D］．吉林大学，2018.[8] 吴峰，李玮．含高渗透率分布式光伏发电系统的配电网动态等值分析［J］．电力系统自动化．2017,(9).[9] 魏亮，朱婷婷，过奕任，等．基于DAR-CapsNet 的地基云图云分类［J］．太阳能学报，2023,44(11):189-195.DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-1099.[10] 李梦诗，余达，陈子明，等．基于深度置信网络的风力发电机故障诊断方法［J］．电机与控制学报．2019,(2).</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
