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风光氢储100万千瓦风光项目(风电部分)方案建设

本项目为风力发电项目,建成后可向外供电,本项目土地占 用已征得当地自然资源和规划局的同意;项目完成后,供电区域 可以减少其他能源的使用,提高资源的利用效率,用水主要为生 活用水、站内绿化及路面冲洗,由升压站内水井提供。本项目升 压站、风机及箱变占地均为永久占地,施工临时占地及时进行生 态恢复,不会影响区域生态系统的稳定性和完整性。本项目建成 后既能提供电能,节约社会能源,又不改变项目区域环境类型, 不会突破区域资源利用上线。

  • 2024-09-12
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工商业储能峰谷价差拉大带来量变,虚拟电厂建设引发质变

工商业储能方兴未艾,为虚拟电厂的关键一环。 新能源发电占比提升, 储能刚需凸显,正值黄金发展时期,而工商业储能是储能市场的重要组成 部分。工商业储能具有工业属性,经济性敏感, 目前处于发展初期。应用 场景看,工商业储能下游场景广阔但分散; 收益模式看,工商业储能收益 模式主要为价差套利、增加光伏自用比例; 商业模式看,工商业储能可以 分为业主直接投资、合同能源管理、融资租赁+合同能源管理、纯租赁四 种; 未来发展看,我们认为工商业储能是虚拟电厂的重要一环,收益模式 有望逐步拓展, 包括需量管理、电力现货市场交易、电力辅助服务,其核 心在于电力现货市场、虚拟电厂的建设。 令多因素助力工商业储能经济性提升, 2

  • 2024-09-12
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工业碳达峰碳中和应用平台解决方案

数字技术在工业节能降碳领域发挥重要作用,主要体现在三个方面: 一是促进工业生产绿色化。数字技术可为工业领域生产流通环节中的节能改造、节约用料、供需精准对接、 物流线路优化、材料回收等提供有力支撑,全方位助力工业节能减排。 二是赋能工业领域碳管理。例如基于云计算、大数据等数字技术,可实现在线实时监测,更加精确地进行碳 排放核算。工业互联网标识解析码解决了碳管理领域中数据可靠性和数据溯源的关键问题。卫星遥感可以监 测不同地区乃至具体工业园区的碳源和碳汇,动态呈现碳源和碳汇分布。 三是助力工业碳交易、碳金融发展。通过区块链技术可以对各环节碳资产数据、碳配额交易数据等进行实时 上链存证,实现多层级穿透式核查监管、在线跟踪溯源等。人工智能可运用在碳价预测方面,云计算基础设 施可为碳管理分析提供算力和存储等基础支撑等。

  • 2024-09-12
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光储充车棚技术方案设计方案

光储充一体化”系统(光伏车棚)是针对“光-储-充”所面临的困难和挑战, 专门设计的一套智能微电网系统方案。由光伏发电、储能变流、充电桩、能量管 理系统及一体化监控系统组成,采用交流母线方式,可实现多种工作模式的智能 微电网系统,是一套典型的集成“源-荷-储”的系统。

  • 2024-09-12
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基于区块链技术的碳达峰碳中和解决方案

碳排放活动具有时间尺度和空间尺度的负外部性,需要构建广泛、有效、有公信力 的治理体系,将外部性内部化,以推动碳排放企业、个人实施减碳、零碳乃至负碳等技 术改进和行为升级。 碳排放治理过程需要具备普遍公信力、可扩展、普遍服务的信息技术基础设施,支 撑政府、行业组织、排放企业乃至个人,支撑与国内外组织、机构互操作。在该需求框 架下,区块链是可以发挥核心、基础、关键作用的信息技术,可以服务于碳减排、碳交 易、碳监管等多种场景,促进参与主体之间的可信协作,为我国碳达峰碳中和目标的顺 利实现提供有力支撑。

  • 2024-09-12
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量化分析“双碳”目标下的碳减排路径

电力行业是碳减排之根本,根据我们对于未来能源消费结构的合理假设,对电力供 给结构,包括装机容量和发电量结构进行逐步拆解,给出未来碳减排空间测算。 > 从供给侧来看,建材、钢铁、石化等行业的碳减排的幅度,可明确根据对未来产能、 产量及能耗水平的预测进行定量测算。 > 环保行业中的垃圾焚烧和生物质发电皆可从替代传统化石燃料燃烧和减少生物质 自然降解过程中产生的甲烷等强温室效应气体两方面实现双重减排,可根据“基准 线排放量-项目排放量-泄漏量”的方法对碳减排量进行定量测算。

  • 2024-09-12
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10.物联管理中心-升级指南

物联中心是一个面向能源系统“源-网-荷-储”各环节及其末梢,提供海量设备接入、设备虚实互映、设备管理及设备数据标准化的软件平台。

  • 2024-09-27
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双馈风电机组锁相环动态主导的小干扰稳定极限

1)本文研究了并网双馈风电场锁相环动态主导的小干扰振荡稳定性,推导并建立了并网双馈风电场锁相环动态主导的等效子系统模型。? ? 2)基于劳斯-赫尔维茨稳定判据推导了系统的小干扰稳定条件,分析了锁相环动态主导的并网双馈风电场小干扰振荡稳定性的影响因素。

  • 2024-10-16
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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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