引领绿色能源未来的背景图

领航清洁能源新时代

EK Solar 凭借深厚的技术积淀和创新精神,打造出契合时代需求的光伏发电存储解决方案。我们以推动全球能源绿色变革为使命,通过高效转化太阳能、精准存储电能,显著降低碳排放,大幅提升能源利用效能。每一个项目,我们都采用前沿技术与优质材料,为客户铸就可靠的能源后盾。

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高效太阳能解决方案的背景图

卓越太阳能解决方案

我们紧跟光伏科技前沿,凭借自主研发的先进技术,为全球用户量身定制太阳能发电系统。无论是温馨的家庭住宅、繁华的商业中心,还是大型的工业园区,我们都能以专业的设计和精湛的工艺,提供个性化、高效稳定的能源方案。

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智能储能系统的背景图

智能储能新体系

我们依托智能储能前沿技术,搭建起高效的能源管理架构,实现能源的精细调配与高效利用。通过与各类光伏发电系统的无缝融合,我们的储能体系能够有效储存多余电能,在用电高峰时释放,减少能源浪费,为可持续发展注入强劲动力。

探索解决方案

储能电池组动态预测模型

2024年10月25日 · 数据收集框架承担记录这些差异并基于电池或电池组模型 ... 储能设备,对其RUL的精确预测 对于确保其可信赖运行和预防事故至关重要。本文综述了ML

研发创新

科研创新先锋

我们拥有一支由顶尖科学家、工程师和技术专家组成的研发团队,他们深耕太阳能技术领域,专注于新型光伏材料、高效储能技术和智能能源管理系统的研究与开发。通过持续的创新投入和产学研合作,我们不断推出具有自主知识产权和核心竞争力的产品和解决方案,引领行业技术发展潮流。

品质保障

品质铸就信赖

我们严格遵循国际先进的质量标准和管理体系,从原材料采购、生产制造到产品交付,每一个环节都进行严格的质量把控。我们引进了国际一流的生产设备和检测仪器,采用先进的生产工艺和质量管理方法,确保产品的稳定性、可靠性和安全性。同时,我们建立了完善的售后服务体系,为客户提供全方位、及时高效的技术支持和服务保障。

可持续发展

践行可持续之道

我们深刻认识到太阳能作为清洁能源的巨大潜力和重要意义,将可持续发展作为企业的核心战略和社会责任。我们致力于减少能源消耗和环境污染,通过推广光伏发电和储能技术,为客户提供清洁、可再生的能源解决方案,助力全球能源转型和环境保护。同时,我们积极参与公益事业和环保活动,推动绿色能源理念的普及和应用。

定制服务

定制专属方案

我们深知不同客户在能源需求、场地条件和应用场景等方面存在差异,因此提供个性化的定制服务。我们的专业团队会深入了解客户的需求和实际情况,结合先进的技术和丰富的经验,为客户量身定制最适合的光伏发电与储能解决方案。从系统设计、设备选型到安装调试和运维管理,我们提供一站式的服务,确保客户获得最佳的能源效益和投资回报。

全球布局

全球服务网络

经过多年的发展和布局,我们已经在全球范围内建立了广泛的销售和服务网络。我们的业务覆盖了各大洲的多个国家和地区,能够快速响应客户的需求,为客户提供本地化的产品和服务。我们与全球合作伙伴紧密合作,共同推动清洁能源事业的发展,为客户提供更加优质、高效的能源解决方案。

专业培训

专业培训赋能

为了帮助客户更好地了解和使用我们的产品和解决方案,我们提供全面、系统的专业培训服务。我们的培训课程涵盖了光伏发电与储能系统的原理、设计、安装、调试、运维等各个方面的知识和技能,由经验丰富的技术专家和工程师授课。通过培训,客户能够提升自身的专业水平和能源管理能力,充分发挥我们产品的性能和优势。

我们的团队

我们的团队由一群充满激情和创新精神的专业人士组成,他们来自太阳能技术、工程设计、市场营销、项目管理和客户服务等多个领域。我们相信,团队的协作和创新是推动企业发展的核心动力。通过密切合作和知识共享,我们能够为客户提供更加优质、高效的产品和服务,共同创造绿色、可持续的未来。

团队成员 1

John Doe

首席执行官

团队成员 2

Jane Smith

技术总监

团队成员 3

Bob Johnson

市场经理

我们的产品

EK Solar 凭借卓越的研发实力和创新精神,打造了一系列高品质、高性能的光伏发电和储能产品。这些产品采用了先进的技术和优质的材料,具有高效、稳定、可靠等特点,广泛适用于各种不同的应用场景,能够满足客户多样化的能源需求。

光伏集装箱

便携光伏储能方舱

专为偏远地区、应急供电及临时用电场景设计,模块化构造,便于快速部署与迁移。采用高强度复合材质与全密封防护设计,具备出色的抗风、防雨、防尘能力,可在极端恶劣环境下稳定供电。

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储能柜

智能大容量储能柜

搭载新一代高能量密度电池,适用于商业综合体、工业厂区等大型用电场所。具备智能充放电管理与电网互动功能,可有效平抑电网峰谷差,降低用电成本,提升供电稳定性。

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折叠光伏集装箱

可折叠光伏集成舱

创新的折叠式设计,极大节省运输与仓储空间,方便快速搭建与收纳。采用轻质高效光伏组件与一体化集成技术,实现快速部署与高效发电,适用于户外作业、野外探险等移动用电场景。

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屋顶光伏系统

高效屋顶光伏套装

针对家庭和商业建筑屋顶特点定制,采用高效单晶光伏板与智能微逆系统,充分利用屋顶空间,实现高效发电。可有效降低建筑能耗,提高能源自给率,减少电费支出,同时提升建筑的绿色环保形象。

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太阳能追踪器

高精度太阳能追踪支架

采用先进的双轴追踪技术与高精度传感器,实时精准跟踪太阳轨迹,使光伏板始终保持最佳受光角度。相比固定支架,可显著提高光伏发电效率,增加发电量,适用于大型地面光伏电站与分布式光伏项目。

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智能光伏逆变器

全智能光伏逆变器

具备先进的最大功率点跟踪(MPPT)算法与智能电网交互功能,实现光伏电能的高效转换与稳定输出。支持远程监控与故障诊断,可实时掌握发电数据与设备状态,便于运维管理。

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家用太阳能电池板套件

家用光伏一体化套件

专为家庭用户设计的一站式解决方案,包含高效光伏板、储能电池、智能控制器及配套安装配件。安装简便,操作智能,可快速实现家庭太阳能发电与储能,满足家庭日常用电需求,降低家庭能源成本。

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大型太阳能电站系统

大型光伏电站集成方案

适用于大规模太阳能发电项目,涵盖高效光伏组件、智能逆变器、储能系统、监控运维平台等全套设备与解决方案。从项目规划、设计、施工到运营管理,提供一站式服务,确保电站高效稳定运行,实现最大化发电收益。

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太阳能路灯套件

节能型太阳能路灯套装

采用高效单晶硅光伏板与长寿命锂电池,具备智能光控与时控功能,实现自动亮灭与电量优化管理。节能高效,安装便捷,适用于城市道路、乡村街道、公园广场等照明场景,为夜间出行提供安全保障。

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《储能科学与技术》推荐|张浩 等:基于机器学习方法的锂电池 ...

2024年10月25日 · 数据收集框架承担记录这些差异并基于电池或电池组模型 ... 储能设备,对其RUL的精确预测 对于确保其可信赖运行和预防事故至关重要。本文综述了ML

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基于数据分析的储能电池组系统模块容量预测方法研究_百度文库

基于数据分析的储能电池组系统模块容量预测方法可以利用历史数据和统计分析来建立模型,通过对电池组系统的工作状态和性能进行监测和数据采集,然后根据采集到的数据进行分析和预测。下面将介绍一种基于数据分析的储能电池组系统模块容量预测方法。

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一种基于电池电化学模型的自适应互联滑模观测器估算SOC/SOH

2022年3月30日 · 精确估计锂离子电池的健康将提高电动汽车的性能和寿命,确定在使用期间实际电池退化程度和评估车辆退役后的可用电池寿命,重新用于"二次使用"应用。本文通过电化学、控制理论和电池在环(BIL)实验,验证了一种先进的技术的电池健康估计算法的实时验证。

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基于电热耦合效应的锂电池荷电状态与温度状态联合估计

2024年5月11日 · 摘 要 精确估计电池的荷电状态(SOC)和内部温度可以提高电池的性能和安全方位性。其中,电池模型的精确性和估计算法的适用性是关键。为了解决这两个问题,本文建立了圆柱形锂离子电池的多参数电热耦合模型。模型考虑电池SOC与温度变化之间的耦合关系,并且利用改进的熵热系数实验获得电池运行

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数字储能

2024年11月19日 · 数字储能网讯: "本次全方位站充电电量为320MWh,充电量最高少的电池组为31号电池组:1.740MWh,较中位数低20%,原因为3号蔟起始SOC过高,第1模块12号单体最高先到达截止电压3.6V。 "随着宁夏江汉第一名储能电站首份充放电分析报告的生成,标志着

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动态磷酸铁锂电池模型:基于实验的Matlab-PLECS解决方案

2024年10月28日 · 基于Simscape搭建的的锂电池模型 1 引言 为了确保电池储能系统安全方位、可信赖运行,电池管理系统需对储能系统中锂电池的多种状态做出估计和预测,如荷电状态(State of Charge,SOC)、健康状态、内阻等,而实现这些功能的前提是建立精确确、可信赖的锂电池模型,同时,也是电池管理系统亟待解决的技术

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数字储能

2024年10月25日 · 数字储能网讯: 本文亮点:综述了ML算法在RUL预测中的发展趋势,并探讨了未来的改进方向。探讨了利用RUL预测结果延长锂离子电池寿命的可能性。给出了常见ML算法精确性和特性方面的比较,并展望了可能的提升方向,包括早期预测、局部

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一种基于电网状态的储能动态调控方法与流程

2024年3月22日 · 本发明涉及储能调控,更具体的是涉及一种基于电网状态的储能动态调控方法。背景技术: 1、储能动态调控是指利用储能技术对电力系统进行灵活调节和平衡,以应对电力供需间的波动,常见的储能动态调控方法包括峰谷填平、调整频率、电压支撑、微网运行、备用容量、调整功率因数等;其可以

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基于机器学习方法的锂电池剩余寿命预测研究进展-中国储能

2024年10月25日 · 近期的研究重点聚焦于利用数据驱动策略来优化BMS,寻找与电池容量衰减相关性更高的特征变量、探索性能更优的数模融合模型。通过收集电池组内各类传感器在电池服

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浅谈基于模型预测的微电网混合储能能量管理系统

2024年10月9日 · 关键词:混合储能、模型预测、动态 规划 0 引言 集成光伏发电、风力发电、蓄电池-氢储能混合储能系统的交流微网既可以平抑新能源输出的功率波动,削减并网时对电网的冲击影响。还可以克服单一蓄电池储能功率受限的问题,提高能源利用率

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浅谈基于模型预测的微电网混合储能能量管理系统

2024年10月18日 · 针对光伏/风电/蓄电池-氢混合储能微网系统调度运行问题,本文提出基于模型预测-动态规划的能量管理策略,该策略可以协调蓄电池和燃料电池的功率分配,具有并网平波

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又一黑科技!破解储能系统的"木桶效应"!|2024金浪国际电池展

2024年8月23日 · 电化学储能系统关键,但面临电池老化、BMS数据精确性下降等问题。本文提出结合"现场数据分析+标准测试数据分析"方法,通过ICA模型机理与AI驱动模型,精确准评估电池状态,实现电芯一致性、内短路早期发现及差异化运行管理,确保系统高效、安全方位、可信赖。

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锂离子电池/超级电容器混合储能系统能量管理方法综

2024年4月2日 · 综合分析表明,提高对随机性负载未来工况的预测精确度、建立更加精确准的混合储能系统模型并通过云端协同进一步提升能量管理方法的实时性将是未来混合储能系统能量管理研究的重点。

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锂离子电池寿命预测技术

2020年11月27日 · 近日,重庆大学车辆动力系统团队胡晓松教授及合作者(加拿大安大略理工、美国马里兰大学),在能源领域国际顶级水平水平期刊,Cell子刊Joule上发表综述文章"Battery Lifetime Prognostics",系统阐述了基于模型、基于数据驱动

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基于不同工况下的锂离子电池可用容量预测模型-中国

2023年11月2日 · Chiew等建立了圆柱形磷酸铁锂电池的拟三维电化学-热耦合电池模型,该模型研究了电池在一定温度和放电速率范围内的热特性,使用了一系列回归模型来量化不同放电速率下不同放电深度下的热行为。

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多角度基于CEEMDAN-CNN-BiLSTM模型的锂离子电池RUL预测

2024年8月6日 · 摘要: 通过构建模型对锂离子电池剩余使用寿命进行预测,并探究温度及网络参数对所构建模型预测精确准度的影响,进而提高模型的预测精确准度。 提出自适应噪声彻底面集合经验

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基于多目标哈里斯鹰算法及模型预测控制 (MPC)的储能和风 ...

2024年11月24日 · 研究内容:控制策略为双层控制模型,上层储能补偿风电预测误差,下层储能利用MPC平抑风电功率波动。配置模型嵌入了上述控制策略,目标函数包含储能日均运行成本,最高大化补偿预测误差和最高大化平抑风电功率波动。出...

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Nature子刊寿命预测:基于数据驱动的锂离子电池寿命早期预测

2022年1月22日 · 6W带你快速抓取Nature Energy论文要点 精确预测复杂 非线性系统 (如锂离子电池)的寿命对加速技术发展至关重要。 然而,老化机制的多样性,显著的设备差异性和动态操作条件仍然是重大挑战。为此,MIT、斯坦福大学等在Nature Energy发表最高新研究,生成了一套包含124个商用磷酸铁锂(LFP)/ 石墨电池 在快速

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基于Python的最高优控制电池储能模型构建与求解,python ...

2024年7月8日 · 我们通过解释模型选择的重要性和不同物理域的储能模型分类,帮助读者更好地理解电池系统的行为。 ... 基于充电的SoC模型包括许多预测电池组 电压的等效电路的变化。 基于化学浓度的SoC模型在电池设计中使用材料特性和物理参数来预测电池

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锂离子电池建模技术研究

2021年5月12日 · 随着"碳中和"、"碳达峰"目标的提出,储能技术得到快速发展,其中锂离子电池因其安全方位性能较高、寿命长等优点得到广泛应用。首先,选取Thevenin等效电路模型对锂离子电池进行建模,并搭建Simulink仿真模型;其次,采用扩展卡尔曼滤波算法对电池荷电状态(state of charge,SOC)进行估计,仿真实验

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基于 ABC-LSTM 模型的锂离子电池剩余使用寿命预测

2024年7月22日 · 本文提出了一种基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)和结合dropout技术的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)相结合的综合预测模型,可有效提高锂离

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储能用锂离子电池电热耦合模型研究进展

2024年1月6日 · 当前大规模储能电池组大多参 照电动汽车动力电池进行建模,为简化模型,未全方位面考虑连 接拓扑、连接约束、温度、电池内阻和产热等对电池组内部电 流分布的影响。由于忽视了温度不均匀对电池组性能的影 响,现有电池模型不能精确模拟电流、温度非均匀的产生原

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考虑频率特性及储能电池状态的电化学储能参与一次

2023年12月10日 · 针对新能源富集电力系统频率波动的问题和储能电站内部锂电池状态不一致的问题,本文首先分析了储能电站参与电力系统一次调频的控制模型;随后,研究了电化学储能针对不同频率变化特征的虚拟下垂控制模式和虚拟

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基于充电曲线转换的串联锂离子电池组一致性诊断方法研究

2024年7月29日 · 然而通常采用的模型分析法利用电池模型描述和分 析储能电池的动态 特性,更适用于动态工况情况 ... 差异性,导致经过串联后的储能电池组 可能出现不 一致的问题。如在电池生产制造过程中由于存在 一定的制造和生产误差导致单体电池

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储能pss/e动态模型

2023年8月20日 · 储能PSS/E动态模型是指在电力系统中使用储能技术来实现功率平衡和频率控制的一种模型。该模型使用PSS/E 软件来模拟和分析储能装置的运行和调控行为,以便评估其在系统中的性能和稳定性 首页 储能pss/e动态模型 储能pss/e动态模型 时间: 2023-08-20

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浅谈基于模型预测的微电网混合储能能量管理系统-安科瑞电气 ...

2024年10月29日 · 关键词:混合储能、模型预测、动态 规划 0 引言 集成光伏发电、风力发电、蓄电池-氢储能混合储能系统的交流微网既可以平抑新能源输出的功率波动,削减并网时对电网的冲击影响。还可以克服单一蓄电池储能功率受限的问题,提高能源利用率

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双向DC-DC蓄电池充放电储能控制模型及Simulink仿真 ...

2024年5月4日 · 双向DC DC磷酸铁锂蓄电池充放电储能matlab simulink仿真模型,采用双闭环控制,充放电电流,电压和功率均可控,电流为负则充电,电流为正则放电,可以控制电流实现充放电。 (1)完整复现文献磷酸铁锂模型,多个磷酸铁锂电池串联成电池组,提供模型参数,电压等级可调 (2)可通过电流环控制

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锂离子电池状态估计与剩余寿命预测方法综述

2022年4月20日 · 精确估计锂离子电池荷电状态 (state of charge, SOC)、电池健康度 (state of health,SOH)以及预测电池剩余寿命 (remaining useful life,RUL)是电池管理的重要内容,对延长电池寿命和确保电池系统可信赖性具有重要意义。

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基于多目标哈里斯鹰算法及模型预测控制(MPC)的储能和风电 ...

2024年11月24日 · 文章浏览阅读1.1k次,点赞20次,收藏30次。风力发电特点:风力发电的能量来源为风能,其受到地球自转、日照程度、山川海洋地貌等多种因素的影响,导致风机输出功率产生剧烈波动。储能技术作用:储能技术通过将电能转化为其他形式的能量储存起来,并在需要时释放,从而平抑风电功率波动

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《储能科学与技术》推荐|张浩 等:基于机器学习方法的锂电池 ...

2024年10月25日 · 物理模型基本都限定具体的电池材料、使用环境、充放电条件,参数一般都基于电极的物理性质,导致模型难以跟踪电池的动态变化,加之电池衰变因素复杂,也难以建立完善的衰变模型,为了实现较为可信赖的预测数据,最高终都要依赖大量的电化学模型和等效电路

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动态磷酸铁锂电池模型:基于实验的Matlab-PLECS解决方案

2024年10月28日 · 储能系统:精确确评估电池组在太阳能、风能储存中的表现。 仿真教学 :教育机构可以利用该模型让学生深入了解电池工作原理。 项目独特之处

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浅谈基于模型预测的微电网混合储能能量管理系统_制药

2024年10月29日 · 关键词:混合储能、模型预测、动态 规划 0 引言 集成光伏发电、风力发电、蓄电池-氢储能混合储能系统的交流微网既可以平抑新能源输出的功率波动,削减并网时对电网的冲击影响。还可以克服单一蓄电池储能功率受限的问题,提高能源利用率

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储能大会:锂电池健康管理与故障诊断_模型_预测_数据

2024年11月6日 · 《储能大会:锂电池健康管理与故障诊断》主要围绕锂离子电池在储能应用中的健康评估和故障诊断展开,具体内容如下: 1. 研究背景与意义

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基于 ABC-LSTM 模型的锂离子电池剩余使用寿命预测

2024年7月22日 · 摘要: 为了确保储能系统的安全方位稳定运行,精确预测锂离子电池的剩余使用寿命(Remaining Useful Life, RUL)至关重要。本文提出了一种基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)和结合dropout技术的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory

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Gappy POD算法重构储能电池组核心温度及与BP神经网络 ...

2023年11月30日 · 响储能电池安全方位性、寿命和性能的关键因 素,而集装箱式储能电池组的环境密闭性较强,散 热不良时便会导致储能电柜中温度异常升高,影 响系统运行,严重时甚至会引起储能电池组的热 失控从而引发爆炸和火灾. 由于储能电池组结

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锂离子电池电化学模型发展与应用-中国储能

2023年8月10日 · 中国储能网讯: 摘 要 锂离子电池是一个复杂的多尺度、多物理场系统。 利用电化学仿真的方法可以模拟电池内部发生的化学、物理过程,预测电池行为,为优化电池系统设计提供理论支撑,从而减少电池开发的时间和成本。

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基于动态可重构电池网络的储能系统本质安全方位机制及实例分析 ...

2022年11月8日 · 为了解决储能系统安全方位性问题,传统电池网络通常采用各种故障诊断方法 。现有的故障诊断方法主要分为基于电池模型和无电池模型两大类。基于模型的方法通过比较模型预测值与实测值的差异,实现故障预警 ;无电池模型的方法依赖样本数据和历史经验对电池故障进行诊断 。

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其他链接

解决方案

在当下能源革新的关键节点,我们清晰认识到各个行业对于能源的需求正变得愈发多元且复杂。基于此,我们 EK Solar 凭借在光伏发电与储能领域多年的深度钻研和实践积累,为不同行业量身定制专属的解决方案。我们的愿景远不止于提供能源产品,更期望助力客户达成能源的高效运用与可持续发展,共同开创一个绿色、低排放的美好未来。我们的解决方案融合了前沿的技术和丰富的项目经验,能够依据客户的具体需求进行全面、个性化的设计,保证每个方案都能与客户的实际状况精准契合。

工商业储能

工商业储能

在如今竞争白热化的商业格局中,能源开支已然成为企业运营过程中不容忽视的重大要素。我们的工商业储能解决方案宛如企业能源管理的智能军师,能够精准剖析企业的用电需求和负载特性,为企业度身打造最为适配的能源管理策略。借助先进的储能科技,我们助力企业在用电低谷时段储备过剩的电能,并在用电高峰时期释放使用,进而有效削减企业的能源成本。同时,对能源使用模式进行优化,提升能源利用的效能,杜绝不必要的能源损耗,大幅降低企业的碳排放量,推动企业达成绿色、可持续的发展愿景。无论企业是大型工业制造企业,还是商业办公场所,我们的解决方案均能提供稳定、可靠的能源保障,确保企业的生产运营不会受到能源波动的干扰。

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新能源发电

新能源发电

伴随全球对清洁能源的需求持续攀升,新能源发电已然成为未来能源发展的主流趋势。我们的新能源发电解决方案开创性地将太阳能与风能这两种充裕且可再生的能源进行有机整合,为各类场景提供高效、稳定的能源供给。无论是偏远地区的电力供应难题,还是城市中的分布式能源项目,我们都能够依据实际情况开展定制化的规划设计。我们所采用的先进技术和设备,能够最大程度地提升发电效率,降低发电成本。并且,我们的解决方案还配备了智能监控与管理功能,能够实时监控发电系统的运行状态,保障系统的稳定运行。通过新能源发电,我们不仅为客户提供了清洁、可靠的能源,还为环境保护、应对气候变化贡献了积极力量。

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智能微电网

智能微电网

在能源互联网蓬勃发展的时代大背景下,智能微电网作为一种创新型的能源管理模式,正逐步成为能源领域的核心技术之一。我们的智能微电网解决方案专注于构建可持续发展的智慧能源网络,通过先进的信息技术和智能控制手段,实现能源的智能化管理和最优化分配。我们的微电网系统能够实时监测能源的生产、消耗和存储情况,并根据实际需求自动调整能源分配方案,确保能源得到高效利用。此外,智能微电网具备高度的灵活性和可靠性,在电网出现故障或突发状况时能够实现独立运行,保障能源的持续供应。无论是工业园区、商业中心还是社区居民,我们的智能微电网解决方案都能为其提供安全、稳定、高效的能源服务,推动能源的智能化变革。

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