美国能源

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了解:中国售电开放倒计时,看看别的国家是怎么售电的来源:能源杂志 发布时间:2015-08-31 23:59:59

,电力设备落后,电力严重短缺。据美国能源情报署(EIA)统计,截至 2015 年 4 月,印度发电装机容量 2.45 亿千瓦,仅次于中国、美国和日本,位居世界第 4 位,但人均装机仅 0.2 千瓦

了解影响太阳能发电成本的因素来源:新能在线 发布时间:2015-08-31 23:59:59

大家可能有点难以置信,不过无独有偶,美国能源署曾经预测过,到本世纪中叶,美国太阳能发电的价格将达到4美分/度。而德国弗劳恩霍夫太阳能系统研究所则预计,到2050年,欧洲光照好的地区太阳能发电价格将达到

美国清洁能源计划 推行阻碍重重来源:国际商报 发布时间:2015-08-31 13:39:55

年的基础上减少32%。这一举措将对美国风力、太阳能以及其他新能源的发展产生巨大影响。 美国能源部长莫尼兹表示,如今普通家庭和商业机构在推动美国清洁能源发展方面的作用越来越大。2014年,约一半的
和提高房屋能源效率。美国住房与城市发展部下属的联邦住房管理局将放宽家庭安装清洁能源设备融资。普通家庭获得融资后,可分期付款购买安装清洁能源发电设备或相关能效提升设备。美国能源部下属的贷款办公室也将新增

美国助力普通家庭推广清洁能源来源:中国证券报·中证网 发布时间:2015-08-31 11:56:35

共同开发一个项目,帮助普通家庭提高在安装清洁能源设备和提高能效设备时获得贷款的能力;此外,美国能源部下属的贷款办公室将新增10亿美元贷款担保,用于支持可供普通家庭使用的分布式清洁能源发电设备或相关能效
平均成本下降了50%。仅在2014年一年,分布式太阳能发电成本的降幅就在10-20%之间,这使得在普通家庭中推广使用清洁能源的可能性越来越高。美国能源部数据显示,2014年美国约一半左右的新增

美国清洁能源计划可否成行?来源:国际商报 发布时间:2015-08-31 11:50:53

基础上减少32%。这一举措将对美国风力、太阳能以及其他新能源的发展产生巨大影响。美国能源部长莫尼兹表示,如今普通家庭和商业机构在推动美国清洁能源发展方面的作用越来越大。2014年,约一半的太阳能新增装机
能源效率。美国住房与城市发展部下属的联邦住房管理局将放宽家庭安装清洁能源设备融资。普通家庭获得融资后,可分期付款购买安装清洁能源发电设备或相关能效提升设备。美国能源部下属的贷款办公室也将新增10亿美元贷款

Semprius获投资 致力开发CPV-PV技术来源: 发布时间:2015-08-29 09:53:59

Semprius公司(美国,北卡罗来纳州,达勒姆),高聚光太阳能光伏(HCPV)组件开发商,获得美国能源部能源高级研究计划局(ARPA-E)290万美元投资。Semprius宣布,这笔资金将被用于
总裁斯科特巴勒斯说。这笔资金对提高我们的技术以实现这些目标非常关键。Semprius在过去八年,一直走在微太阳能电池、高效率的CPV太阳能电池组件开发的最前沿。Semprius是美国能源部SunShot

【新突破】:发光太阳能聚光器技术 把窗户变成电源来源:中国环保在线 发布时间:2015-08-27 16:58:08

美国能源部洛斯阿拉莫斯国家实验室与意大利米兰比可卡大学等单位研究人员组成的联合团队,在最新一期的《自然纳米技术》杂志上发表了以《采用无重金属胶体状量子点的高效大面积无色发光太阳能聚光器》为题的研究成果

把窗户变成电源 发光太阳能聚光器技术获新突破来源:科技日报 发布时间:2015-08-27 14:15:29

这种想法变成了现实。是窗户,亦是电源发光太阳能聚光器(LSC)是一项新兴的捕获阳光的技术,有可能颠覆我们对能源的思考和利用方式。美国能源部洛斯阿拉莫斯国家实验室与意大利米兰比可卡大学等单位研究人员组成的

窗户变成电源 发光太阳能聚光器技术获新突破来源:科技日报 发布时间:2015-08-27 13:36:34

了现实。 是窗户,亦是电源 发光太阳能聚光器(LSC)是一项新兴的捕获阳光的技术,有可能颠覆我们对能源的思考和利用方式。美国能源部洛斯阿拉莫斯国家实验室与意大利米兰比可卡大学等单位研究人员组成的

我国光热发电技术经济路线的现状及发展来源:中国华能集团公司技术经济研究院 发布时间:2015-08-26 10:22:52

瓦时,造价下降20%。光热发电累计装机容量翻倍后,发电设备、辅机以及电网建设成本等下降幅度可达20%~25%。总体考虑,2010~2020年期间,光热发电成本有望下降30%~40%。 美国能源部设定目标
预测成本走势常用的一种方法。目前,国际能源署、美国可再生能源实验室、美国能源信息署、德国Fraunhofer实验室以及我国部分研究机构,均将学习曲线模型用于对可再生能源成本的预测。我们可通过学习曲线模型