风险

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2025年第一季度欧洲太阳能PPA价格上涨来源:索比光伏网 发布时间:2025-05-20 14:20:22

价格下降了5.4%,但降幅稍大并不意味着该领域不稳定或投资存在风险。考虑到混合购电协议交易越来越受欢迎,尤其是那些与储能解决方案相结合的交易,这无疑是一个积极的发展。在欧洲国际太阳能技术展览会
(Intersolar Europe)上,瑞士咨询公司Pexapark商业战略总监伊塔马尔·奥兰迪(Itamar Orlandi)表示,投资单一可再生能源技术存在风险,而混合交易已成为降低这种风险的重要工具。他还提到,独立发电商也在同步转变,积极寻求风能或水能项目,以稀释推向市场的太阳能项目风险

通威股份董事长刘舒琪:光伏行业仍有星辰大海来源:索比光伏网 发布时间:2025-05-20 14:17:47

面临了成立以来的首次亏损。她指出,在压力背后,公司始终保持战略定力,提质降本,开拓创新,积极防控风险,稳健经营;实现了水产饲料的逆势增长,持续巩固了公司在光伏行业核心竞争力。在她看来,任何行业都会

隆基绿能全资设立武威储威新能源公司 加码储能及新材料研发来源:索比光伏网 发布时间:2025-05-20 11:58:33

位优势。随着全球能源变革加速,隆基绿能此番布局有望为其打开更广阔的增长空间。本文所述信息均来源于公开渠道,旨在为读者提供相关信息,不构成投资建议。读者在做出任何投资决策时,应充分考虑个人风险承受能力,并咨询专业机构意见。

宁德时代港股上市首日大涨12.55% 市值突破1.34万亿港元来源:索比光伏网 发布时间:2025-05-20 10:29:12

,为宁德时代未来业绩提供了强劲支撑。此次港股发行定价较A股折价约10%,吸引了大量国际机构资金参与,首日交投活跃,换手率显著高于市场平均水平。尽管市场情绪乐观,但行业竞争和供应链风险仍不容忽视。近年来
压力。不过,公司已通过垂直整合布局和国际化产能部署来增强抗风险能力。此次港股上市不仅为宁德时代拓宽了融资渠道,也提升了其国际资本市场影响力。分析师指出,随着全球能源转型加速,宁德时代有望凭借技术优势和

湖南发展:委托湖南能源集团代为培育多个新能源基地、分布式光伏项目来源:索比光伏网 发布时间:2025-05-20 09:24:07

5月20日,湖南发展与控股股东湖南能源集团签订《代为培育协议》,为更好把握新能源业务投资机会,合理控制公司投资风险,并有效避免同业竞争,公司委托湖南能源集团直接或者间接控制除公司及其控股子公司以外的

国务院:预备提请审议电力法修订草案来源:国务院 发布时间:2025-05-20 09:16:35

条例、化学物质环境风险管理条例,预备修订风景名胜区条例。在健全国家安全法治体系、建设更高水平平安中国方面,提请全国人大常委会审议食品安全法修正草案、监狱法修订草案、国家消防救援人员法草案。制定森林草原防
美好生活需要必备、维护国家安全所急的法律法规制度,加快涉及重大体制调整、重大制度改革和有关方面反映问题突出的法律法规制定修改,补齐法律法规制度短板弱项。加强立法风险防范和立法全过程宣传解读。增强系统

交易价格71.665亿!华电国际重大重组获批来源:索比光伏网 发布时间:2025-05-20 09:06:53

安全战略。本次交易完成后,标的资产纳入华电国际财务报表合并范围,将提升华电国际的资产规模、营业收入和净利润水平,有助于华电国际进一步完善境内常规能源资产布局范围、拓宽收入来源,分散整体经营风险。本次交易是

宁德时代港股暗盘大涨7% 明日正式登陆港交所来源:索比光伏网 发布时间:2025-05-19 16:38:40

公开渠道,旨在为读者提供相关信息,不构成投资建议。读者在做出任何投资决策时,应充分考虑个人风险承受能力,并咨询专业机构意见。

新型电力系统背景下,电力设计院的咨询能力重构来源:智见能源 发布时间:2025-05-19 15:06:46

,原有基于固定电价的收益测算模式面临颠覆性挑战。一家电力设计咨询单位,我们进行项目经济评价的依据,固定电价将不复存在,项目收益率分析失去确定性支撑。如何重构咨询能力,应对电价波动风险,成为设计院亟需解决
(IRR)、净现值(NPV)等指标,作为项目可行性的决策依据。其模型简单、结果直观,风险边界清晰。即将到来的市场化背景下的经济评价模式将进入电价不确定性阶段,现货市场实时价格受供需、天气、政策等多因素

国网浙江公司:AI+调度来源:智慧电网think 发布时间:2025-05-19 09:48:43

维护方案,减少停电风险。深度强化学习还被用于电网紧急控制策略,快速响应突发故障,提升系统韧性。新型数理融合诊断方法通过融合故障演化机理与多模态数据驱动模型,构建综合损失函数,通过建立物理-数据双模型协同
湖北电力建设的电网风险人工智能分析技术支持系统,以历史气象、设备故障、电网潮流等信息为基础,基于机器学习算法对各类气象条件下源、网、荷、储运行状态的样本数据进行训练,构建不确定性运行边界与电网潮流概率