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公开(公告)号：CN119761853A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411832329.4
申请日：2024-12-12
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 三峡电能有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26
Abstract: 本公开涉及一种基于校园零碳化改造的数据分析方法、装置、设备及介质。其中，基于校园零碳化改造的数据分析方法包括：获取校园数据；基于校园数据对预设周期内校园和每个单体建筑对应的能源使用情况进行分析；基于校园可再生能源信息对每种可再生能源的资源利用情况进行分析；同时进行校园碳排放核算和碳排放的分析，进而根据校园和单体建筑对应的能耗分析结果，以及校园的碳排放分析结果来确定校园的零碳化改造方案，由此，能够充分结合能耗和碳排放分析结果来确定零碳化改造的对象，即提高了进行零碳化改造过程中数据的丰富度和数据分析的充分性，进一步为制定零碳化改造方案提供了准确且有力的支撑，进而提高了零碳化改造方案的合理性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117874474A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410286678.4
申请日：2024-03-13
Applicant: 三峡电能有限公司 , 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/15 , G06N3/0455 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的充电场站空闲状态设备数量预测方法，通过引入先进的时间序列相关深度学习算法和数据分析技术，实现更准确的空闲状态预测，减少误差，提高预测的可靠性；为了使得模型的预测结果具有实时性和鲁棒性，开发出对应的算法服务用于实际充电场站的生产运营，提升充电用户的用户体验以及场站的运营效率。
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公开(公告)号：CN119989716A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510130000.1
申请日：2025-02-05
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 三峡电能有限公司
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开一种基于FDTD solution的太阳能电池性能模拟方法，它包括以下步骤：步骤1，查阅太阳能电池中材料光学参数，输入到材料库中；步骤2，建立太阳能电池的光学模型；步骤3，设置仿真区域，折射、反射监视器位置与种类；依照太阳光来设置入射源光强度与波长；步骤4，设置所应用的边界条件，设置网格精度；步骤5，建立完整的太阳能电池光学模型；步骤6，对晶硅太阳能电池的性能进行模拟计算，分析载流子生成率，短路电流密度因素；步骤7，将步骤6的所有计算结果进行统计分析，计算太阳能电池的折射、反射率，载流子生成率以及短路电流密度因素；本发明从微观角度解决了电池效率影响因素不明晰，光学性质不完备，维度较小的问题。
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公开(公告)号：CN117928038A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410203364.3
申请日：2024-02-23
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 三峡电能有限公司
IPC: F24F8/10 , F24F8/192 , F24F8/30 , F24F8/15 , F24F11/64 , F24F11/52 , F24F11/89 , F24F13/32 , F24F110/70 , F24F110/64
Abstract: 本申请提供一种空气净化装置及其控制方法，所述空气净化装置包括壳体，顶部设有开口，内部设有风管，所述风管包括进风口和出风口，所述风管内设有抽气件，所述抽气件用于将外部气体从进风口引入，并从出风口排出；光伏模块，包括光伏板和储电单元，所述光伏板用于覆盖所述开口；空气净化模块，位于所述壳体内，设于所述进风口和出风口之间，与所述光伏板和所述储电单元均连接，被配置为捕获从进风口中进入的气体中的目标污染物。可以利用可再生的太阳能来满足其用电需求，降低了其对不可再生能源的消耗，使用成本较低，还可以对空气中的各类目标污染物进行净化，提高净化效率。
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公开(公告)号：CN119997649A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510130003.5
申请日：2025-02-05
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 三峡电能有限公司
Abstract: 本发明公开一种应用新型涂层光伏组件与建筑集成的方法，包括：对现有的光伏组件中应用的太阳能电池进行测试；对模板进行超声清洗，接下来对模板进行臭氧氧化改善亲水性，使其更易成膜；将模板基底固定在磁控溅射设备的靶位上，通入工作气体氩气，控制所需ZnO种子层的质量与厚度；将二水合乙酸锌粉末放入定量的异丙醇溶液中搅拌，滴入乙醇胺稳定剂加强成核效果，高温加热后形成所需的凝胶；将模板固定在匀胶机上，所生成的凝胶滴涂到模板上，制得所需的种子层；生成ZnO纳米线前驱体溶液；模板浸入前驱体溶液中，得到微纳减反涂层；进行效率、开路电压、发电功率因素的测试；本发明解决了电池效率损失高的缺陷。
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公开(公告)号：CN117874474B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410286678.4
申请日：2024-03-13
Applicant: 三峡电能有限公司 , 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/15 , G06N3/0455 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的充电场站空闲状态设备数量预测方法，通过引入先进的时间序列相关深度学习算法和数据分析技术，实现更准确的空闲状态预测，减少误差，提高预测的可靠性；为了使得模型的预测结果具有实时性和鲁棒性，开发出对应的算法服务用于实际充电场站的生产运营，提升充电用户的用户体验以及场站的运营效率。
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