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天合光能：在全球可持續(xù)能源發(fā)展中發(fā)揮關鍵作用

作為全球光儲智慧能源解決方案的領導者,天合光能致力于推動可持續(xù)能源的發(fā)展。隨著全球對可再生能源需求的不斷增長,天合光能的角色變得越來越重要。此次會議的議題之一是探討金磚國家如何通過合作加快全球能源轉型的步伐,并討論這一進程中的增量機遇。

發(fā)表于：2024/1/29

電池儲能系統(tǒng)需要克服的三大設計挑戰(zhàn)

　　電網(wǎng)儲能、家用儲能、和工商業(yè)儲能系統(tǒng) （ESS）可以在白天收集太陽能和風能等可再生能源的能量，并在需求高峰期或電網(wǎng)電價較高時釋放儲存的能量。通過儲存能量供高峰時段使用，儲能系統(tǒng)可以穩(wěn)定電網(wǎng)并降低能源成本。

發(fā)表于：2024/1/9

天合光能與Citicore集團簽訂700MW 210至尊組件供貨協(xié)議

近日,天合光能與菲律賓Citicore集團簽訂框架協(xié)議,將提供700MW至尊670W系列超高功率組件,用于其各地即將開建的光伏電站項目,助力菲律賓可再生能源發(fā)展。這些組件將于2024年交付。

發(fā)表于：2023/11/30

具備高功率因數(shù)性能的單級 AC-DC 拓撲結構

　　摘要：在AC-DC SMPS應用中，通常會在輸入級使用功率橋式整流器，將交流電壓轉換為單向的直流電壓。在這種拓撲結構中，還會使用大容量電容器作為紋波濾波器，來穩(wěn)定總線電壓，這會導致功率因數(shù)性能較差，并將諧波污染反饋到電網(wǎng)。為了改善功率因數(shù)和諧波電流，通常需要使用PFC電路。但額外增加一個功率級意味著會降低系統(tǒng)效率和可靠性。在本文中，我們提出了一種基于單電感結構的單級AC-DC拓撲結構，具備PFC和LLC功能。該拓撲結構保留了傳統(tǒng)LLC諧振轉換器的零電壓開關（ZVS）優(yōu)勢，同時實現(xiàn)了高功率因數(shù)性能。

發(fā)表于：2023/10/27

英飛凌專家看好戶儲市場增長前景，3大未來發(fā)展方向引關注

2023年的戶用儲能市場不火了？中國是否會向歐洲等地迎來屬于自己的戶儲時代？在于近期成功舉辦的第11屆 EEVIA年度中國硬科技媒體論壇暨產(chǎn)業(yè)鏈研創(chuàng)趨勢展望研討會上，面對一眾泛科技、行業(yè)媒體及產(chǎn)業(yè)人士的疑問，英飛凌電源與傳感系統(tǒng)事業(yè)部應用管理高級經(jīng)理徐斌于現(xiàn)場回應了有關戶儲行業(yè)的前景和地域發(fā)展問題。

發(fā)表于：2023/10/26

AI大模型的盡頭，是發(fā)電廠嗎？

世界頂級AI大佬，開始瞄準能源行業(yè)了。

發(fā)表于：2023/10/26

一種基于深度學習模型的無人機巡檢輸電線路山火檢測方法

輸電巡檢圖像的背景復雜，目標檢測易受干擾，基于YOLOX神經(jīng)網(wǎng)絡模型，提出一種輸電線路山火檢測方法。首先采用YOLOX的主干特征提取網(wǎng)絡框架，并將其中多尺度特征提取模塊的常規(guī)卷積替換為可變形卷積；其次在加強特征提取階段增加了通道注意力和空間注意力模塊的融合，能夠自適應火焰的外形多變特點，更加有效地提取到山火特征，從而提高目標檢測的準確率。經(jīng)實驗驗證，所提方法能夠較為準確地檢測到山火，滿足日常巡檢的需求。

發(fā)表于：2023/10/23

考慮多主體利益電力-交通耦合網(wǎng)絡定價策略*

隨著電動汽車滲透率的增加，電力網(wǎng)絡和交通網(wǎng)絡在時空上的耦合更加密切。為降低電動汽車無序并入給電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行帶來的挑戰(zhàn)，充分考慮電力負荷需求和交通路況不確定性的影響，建立電動汽車用戶-充電站聚合商-電網(wǎng)運營商多主體利益分層博弈模型，在滿足約束條件的前提下基于改進型蝙蝠算法對多主體利益分層優(yōu)化問題進行求解。由仿真算例可知，電網(wǎng)運營商針對不同電動汽車滲透率積極調整定價策略可以獲得更高的運行效益。所提方法能有效改善電網(wǎng)電壓質量以確保系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行，為完善電力產(chǎn)業(yè)價值鏈體系提供理論支撐。

發(fā)表于：2023/10/23

基于圖像識別的用電安全檢查子系統(tǒng)設計與實現(xiàn)*

用電安全檢查是保障電網(wǎng)正常運行的重要途徑，傳統(tǒng)的用電安全檢查主要依賴人工的形式對存在安全隱患的場所、設備進行逐一排查。隨著人工智能技術的發(fā)展，基于圖像數(shù)據(jù)的智能分析可協(xié)助及時排查相關安全隱患，也可減少對于檢查人員的經(jīng)驗要求，在提升效率的同時，保障安全檢查準確性。為了更好地提升用電安全檢查的準確性，提出了基于YOLO神經(jīng)網(wǎng)絡的用電隱患識別算法，該算法可對用電設備的指示燈進行識別，并與正常狀態(tài)進行比對，發(fā)現(xiàn)異常狀態(tài)及時發(fā)出告警信息?；谠撍惴ǎ€設計并實現(xiàn)了基于圖像識別的用電安全檢查子系統(tǒng)。通過實際數(shù)據(jù)驗證，系統(tǒng)對設備指示燈狀態(tài)不一致性檢測等可達到較高水平，滿足對用電安全檢查的需求。

發(fā)表于：2023/10/23

計及MCMC方法的電網(wǎng)概率檢修計劃指標優(yōu)化模型*

電力檢修是保證電力系統(tǒng)正常運行的重要環(huán)節(jié)，有效的電力檢修計劃安排將大幅提升電網(wǎng)運行的可靠性。通過設備狀態(tài)分級、設備運行年限、設備運行成本等指標構建概率檢修模型，實現(xiàn)檢修計劃的優(yōu)化，采用概率檢修計劃優(yōu)化策略提高電網(wǎng)可靠性和經(jīng)濟性指標，并在檢修模型采用馬爾可夫鏈-蒙特卡洛法用于提高模型準確度。最后通過仿真對概率檢修模型與傳統(tǒng)檢修模型進行分析比較，在確定最優(yōu)檢修概率的同時，突顯了概率檢修模型的優(yōu)越性，為電力產(chǎn)業(yè)價值鏈體系中電力檢修環(huán)節(jié)的完善提供理論基礎。

發(fā)表于：2023/10/23

基于狀態(tài)任務網(wǎng)絡的水泥生產(chǎn)流程分析*

我國當前工業(yè)用電價格在一天中存在波峰電價和波谷電價時段，而水泥生產(chǎn)具備耗電高的特點，對水泥生產(chǎn)安排進行優(yōu)化，可以提升生產(chǎn)設備利用率，同時利用優(yōu)化結果對其生產(chǎn)可調節(jié)能力進行研究，使得生產(chǎn)可以根據(jù)峰谷電價對可調節(jié)部分進行調節(jié)，達到節(jié)約成本及降低電網(wǎng)負載的目的。該研究利用任務狀態(tài)網(wǎng)絡，在考慮用電安全約束條件的前提下對帶倉儲過程及不帶倉儲過程的水泥生產(chǎn)流程進行建模，通過求解對應混合整數(shù)線性規(guī)劃模型得到最優(yōu)化生產(chǎn)安排，從中得出帶倉儲過程的水泥生產(chǎn)流程可以提供更多的生產(chǎn)調節(jié)能力的結論。

發(fā)表于：2023/10/23

基于區(qū)塊鏈的價值鏈上下游用電安全協(xié)同系統(tǒng)*

在集團型制造企業(yè)價值鏈運行過程中，存在高峰期電力供應不足，生產(chǎn)用電需求得不到有效保障的問題。集團公司亟需綜合考慮生產(chǎn)基地生產(chǎn)需求和用電安全的協(xié)同關系，完成精細化的價值鏈上下游電力調配，保障價值鏈安全可靠運行。設計了基于區(qū)塊鏈的價值鏈上下游用電安全協(xié)同系統(tǒng)，采用基于智能合約的方法對價值鏈數(shù)據(jù)使用進行合規(guī)性保障，有效解決了集團型制造企業(yè)價值鏈數(shù)據(jù)共享風險問題和各生產(chǎn)基地價值沖突問題。系統(tǒng)通過完整記錄生產(chǎn)基地的訂單協(xié)同數(shù)據(jù)和生產(chǎn)基地用電負荷數(shù)據(jù)，為價值鏈上下游用電安全保障提供良好的參考及決策依據(jù)，對維持公司安全穩(wěn)定運行、提升公司經(jīng)濟效益有著重要意義。

發(fā)表于：2023/10/23

新能源和芯片有啥關系？

“新能源和芯片有啥關系？”

發(fā)表于：2023/9/28

基于遺傳算法的輸變電設備數(shù)據(jù)補全*

在數(shù)字孿生技術的發(fā)展下，我國電網(wǎng)行業(yè)也在由原來的物理電網(wǎng)逐步向數(shù)字電網(wǎng)發(fā)展。輸變電設備作為電網(wǎng)中的電能輸送和傳輸?shù)臉屑~設備，其運行的可靠性直接關系到電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行。因此，及時掌握輸變電設備當前的運行狀態(tài)以及未來一段時間的運行趨勢，實現(xiàn)對設備運行狀態(tài)的準確評估，對于保證設備安全可靠運行具有重要意義。然而，在目前的實際應用過程中，受限于傳感裝置穩(wěn)定性差、現(xiàn)場運行環(huán)境惡劣、電磁環(huán)境復雜等原因，輸變電設備的狀態(tài)量數(shù)據(jù)會出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失造成獲得的數(shù)據(jù)質量較差，這會直接影響設備狀態(tài)評估模型的準確性。提出一種基于遺傳算法的輸變電設備缺失數(shù)據(jù)補全方法，首先對變換域隨機賦值，然后通過實現(xiàn)稀疏域中系數(shù)向量最小化達到缺失點恢復的效果。實驗證明，該算法能夠準確地恢復缺失數(shù)據(jù)。

發(fā)表于：2023/9/22

基于改進Stacking集成分類算法的用戶用電信息異常識別

隨著電力用戶信息采集系統(tǒng)的發(fā)展，更豐富的用戶用電信息被用于用戶用電信息異常的識別。基于FDI攻擊進行虛假數(shù)據(jù)注入，構造用戶用電信息異常數(shù)據(jù)集，并提出了一種基于召回率的改進Stacking集成分類算法。該算法采用K-近鄰算法（k-Nearest Neighbors，KNN）、隨機森林模型（Random Forests，RF）、支持向量機（Support Vector Machine，SVM）以及梯度決策樹（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）作為Stacking結構的基分類模型；采用邏輯回歸（Logistic Regression，LR）作為Stacking結構的元分類模型。并基于召回率為基分類模型的輸出結果進行權值賦值，從而作為元分類模型的輸入數(shù)據(jù)集。通過實驗驗證，所提的基于召回率的改進Stacking集成分類算法相比于傳統(tǒng)Stacking集成分類算法擁有更高效的分類性能。

發(fā)表于：2023/8/25