光伏制氢电力成本有望降到一毛五,为光伏发电彻底解决储能难题!

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中国电力网(微信公众号:China_Power_com_cn)获悉,目前,全国处于筹备或建设中的“绿氢”项目已达30个。其中,超过20个项目选择“光伏+氢”这一技术路线。

据了解,光伏水电解制氢是将太阳能发电和电解水制氢组合成系统的技术,主要利用光伏发电系统所发直流电直接供应制氢站制氢。光伏直流发电系统相比传统电站减少了逆变和升压的过程,主要设备设施包括光伏组件、汇流箱、支架、基础、接地装置等,光伏组件可根据制氢站输入电压和电流要求进行串、并连配置,从而提高系统效率。

由于光伏发电作为国家鼓励发展的绿色清洁能源,近年来装机规模一直高速增长,但光伏发电具有随机性、波动性、阶段性供电等问题,增加了电网调度的难度。随着光伏装机规模的不断扩大,光伏发电将面临增加储能的问题,而储能问题正是所有能源问题中最重要的部分之一。

利用清洁能源电力电解技术得到氢气,将氢气存储于高效储氢装置中,再利用燃料电池技术,将存储的能量回馈到电网,或者将存储的高纯度氢气送入氢产业链直接利用,可以成功实现两种重要新能源之间的有效结合应用。

从技术层面来说,电解水制氢有着40年的发展历史,技术成熟、设备简单,运行和管理较为方便,制取氢气纯度较高,无污染,被看作是最有前景的制氢方法之一。

中国电力网(微信公众号:China_Power_com_cn)注意到,和传统的制氢方式相比,“光伏+氢”有几个突出优点:

首先,生产的原材料是“绿色的”,无论是水,还是其他用来发电的可再生能源,整体对环境友好,并且电解水制氢只会生成氢气和氧气,不会产生碳氧化合物对环境造成污染;其次,“绿色氢气”可以解决可再生能源发电过剩、发电间歇性,从而无法满足电网应用需求的困境。

最后,制氢用的原料水是现实生活中最容易获取的资源之一,因此不需要考虑原料的用量问题。

然而,高昂的耗电成本是大多数企业刻意回避水电解制氢的重要原因。如今,随着大规模光伏技术的不断进步,以及逐渐低廉的电价,目前多数地区维持在0.29元/千瓦时左右。近年来,光伏装机规模的持续扩张以及发电成本的进一步下降,预计未来光伏制氢成本将进一步下降,进入发展正循环。

中国电力网(微信公众号:China_Power_com_cn)查阅券商机构分析报告发现,到2025年,光伏系统度电成本将下降至0.22元/千瓦时,在光资源充沛的区域,光伏制氢电力成本有望达到0.15元/千瓦时,这将带动制氢成本持续降低,扩大产业发展空间。

业内人士普遍认为,氢气作为重要的工业原料以及清洁燃料,在未来几十年里将形成竞争的格局。相信不久之后,光伏制氢的用电成本就会被限制在用户可接受的范围内,使光伏制氢成本低于传统天然气/煤制氢。而大规模的光伏制氢必将成为商用制氢的首选。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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