集团专业化支撑平台、纪法维护者、制度执行者的使命与责任。会议强调,当前电力市场改革发生划时代的变化,国家电投集团各级单位和供应链全链条相关人员要加快推动管理思维从采购管理向供应链管理转型,价值理念从
关注电力行业创新的业态、市场化客户的需求、市场政策的变化、科技创新的应用。以务实的作风抓好工作的落实,深入学习领会、全面理解供应链管理内涵,强化队伍建设、全面提升供应链管理能力,突出问题导向、全面夯实供应链管理基础,强化执行监督、全面落实供应链管理改革举措。
特别是分布式AI数据中心电力需求和减排压力,平缓因训练强度波动引起的用电波动对于电网冲击;而AI可无限扩展人的物理极限,对可再生能源从供应链、生产、输配送、交易、碳计算、投资等各板块的全⾯优化与升级
、全球化布局以及对人工智能等前沿技术的积极整合,不断为全球提供更绿色、更智慧的能源解决方案。公司致力于推动产业升级,全面释放产业潜力,助力全球绿色经济迈向新的增长目标。展望未来,晶科能源将继续以“光伏+储能”为核心,提供全方位的绿色能源解决方案,加速全球从传统高碳发展模式向低碳、绿色能源时代的转型步伐。
储能领域的重要参与者。公司聚焦新能源电力设备研发、生产及销售,核心产品涵盖组串式光伏并网逆变器、储能逆变器、储能电池及光伏系统配件,致力于为工商业用户、家庭用户及地面电站提供“光储一体化”解决方案。尽管受
,打造前沿技术孵化平台;营销网络扩建将增设境内外营销网点,布局大型地面电站技术支持中心;补充流动资金将优化财务结构,支持业务高速扩张。全球能源转型浪潮下,光伏与储能产业迎来双重驱动。政策与市场双重催化下
在“双碳”目标引领下,新能源产业蓬勃发展,其中海上风电作为重要的清洁能源形式,正成为全球能源转型的关键。而海底电缆,作为海上风电的“血管”与“神经”,承担着将电力从海洋传输至陆地的重任。随着海上风电
电缆万亿赛道方兴未艾,远东海缆海工作为行业的后起之秀,凭借技术、全数化智造、服务等多方面的优势,将在全球海底电缆市场中书写辉煌篇章,为全球能源转型贡献“远东力量”。
互联网发展合作组织驻会副主席刘泽洪,中国电力科学研究院有限公司总经理高克利,中国电器工业协会副会长郭振岩,以及来自国家电网公司、南方电网公司等各领域的权威专家组成鉴定委员会,现场听取了沈变公司所做的研制
22项输变电创新产品顺利通过国家级鉴定。这些新产品是落实“双碳”战略的重要技术突破,覆盖特高压交直流输电、智能电网、海上风电等关键领域,特别是针对高海拔、强风沙等复杂环境的适应性设计,为构建新型电力
,王宏志局长认真听取了华润集团与中国华电相关工作汇报,了解了华润电力610万千瓦“疆电入渝”配套电源项目建设、“沙戈荒”生态治理和科技创新情况,对华润电力服务国家战略,在新能源开发、传统能源优化升级和
安全新战略,强化央企间及央企与地方合作,确保“疆电入渝”配套电源项目如期建成投产。这既是保障能源安全、推动绿色低碳转型的关键,也是打造央企与央地合作典范、服务新疆和重庆经济社会发展的重要举措。同时,要坚持绿色低碳转型
3月20日,在第十届中国能源发展与创新大会上,天合光能重磅发布面向沙戈荒大基地的高价值产品解决方案。这一解决方案完全立足于电力市场化需求,重构光伏电站设计及投资回报逻辑,以极致度电成本、抗风沙高可靠
和高效运维产品,构建起支撑电力市场化交易收益最大化的三大基石,助力光伏发电“增量”又要“增质”的目标实现。天合光能全球产品、战略与市场负责人张映斌博士称,由i-TOPCon
Ultra组件和
2025年3月20日,阿特斯阳光电力集团股份有限公司(股票简称:阿特斯,股票代码:688472.SH)旗下阿特斯储能科技有限公司(以下简称“阿特斯储能e-STORAGE”)宣布,已与美国领先的
年10月启动建设。“White Tank”储能项目由Strata Clean
Energy公司开发,将通过亚利桑那公共服务公司(APS)为当地电网提供稳定的可再生能源电力。作为全球一线储能系统整体
安装完成,Ashburton 7.2MW农光互补项目正式并网投运,为新西兰加速能源转型注入强劲动能。这座镶嵌在牧场景观中的电站,以创新模式重新定义土地复合利用的边界。Ashburton
7.2MW农光互补
,暴露出传统能源供给体系的脆弱性。为了谋求更稳定平价的电力资源,光伏成为保障能源安全性的更优选择。正泰新能ASTRO
N系列高效组件将持续为新西兰缔造稳定绿色电力,为新西兰打造可复制的零碳经济样板。
发展、人工智能在能源领域创新应用等话题进行深入探讨,力求通过技术创新为能源行业智能化转型探索新路径。孙玮与NVIDIA能源事业部总经理Marc Spieler及北大人工智能研究院院长助理、博士朱毅鑫合影
智能化转型取得突破性进展。该模型创新性构建“产业数据+科研能力+超级算力”的三角支撑体系:依托协鑫集团在清洁能源领域多年的实践经验与海量数据积累,结合北京大学在人工智能、大数据分析等领域的前沿科研成果,并