产品详细介绍各种规格的玻璃仪器

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研制了 5kW 至 500kW 不同功率等级的单相、三相光伏并网逆变器，掌握了主电路、控制系统、系统集成等关键技术。

研制了5kW至500kW不同功率等级的单相、三相光伏并网逆变器，掌握了主电路、控制系统、系统集成等关键技术。 技术特点:    具有效率高、输出电流谐波含量低、输入电压范围宽等特点，具有孤岛检测和低电压穿越功能。  主要技术指标： 1500kW光伏并网逆变器参数说明： 输入参数：推荐最大太阳电池阵列功率550kWp 直流电压范围（MPPT）450~820V 允许最大直流电压880V 最大阵列电流2 x 611A MPP跟踪快速、精确MPP跟踪 输出参数：额定交流输出功率500kW 运行电网电压270VAC±10%额定交流电流1069A供电系统TT、TN-C、TN-S运行中的电网频率50Hz±0.5Hz电网电流的谐波畸变<2% 功率因数（额定功率下）1过载能力120%/1min短路保护150%/（<0.1s） 效率：最大效率      98.8%欧洲效率98.6% 应用范围： 家用、建筑用中小型太阳能发电系统；大规模光伏电站。

半透明有机光伏电池具有柔性、质轻、无毒、颜色与透明度可调、 可采用大面积印刷制备、在全方位入射角且弱光环境下仍保持高 效率等特性，在便携式可穿戴电子器件、可充电军用帐篷、汽车及建筑玻璃等领域具有巨大的应用潜力。华南理工大学发光材料 与器件国家重点实验室自主研发了基于酰亚胺功能化苯并三氮唑、 萘二并噻二唑单元的聚合物半导体材料体系，在实验室小面积有机光伏器件的能量转换效率达到18%，在世界范围内率先实现了验证效率超过12%的 1 平方厘米面积的聚合物太阳电池。大面积模组器件效率也超过了 12%，多次刷新国际权威第三方检测机构认证的同类器件的最高效率，达到国际领先水平。 

在双碳政策的背景下，近年来光伏装机量不断攀升，但太阳能资源自身波动性及随机性特点使其发电过程中的骤升或骤降现象对电力系统的合理调控和有效调度带来困难，容易造成弃光现象的发生。准确预测光伏发电功率可以使电力调度部门及时调整调度计划，提高电网运行的经济性和稳定性，促进新能源消纳。预测的结果精度与其时间尺度具有强相关性，因而对于光伏场站而言，分钟级的出力预报信息具有较高的参考价值。 光伏发电功率预测是基于光伏电力不稳定性特征和电力系统实时平衡要求矛盾而产生的一种需求。超短期内光伏输出功率爬坡主要由云团对太阳辐射无规律的遮挡造成，该遮挡过程难以量化，对超短期内光伏输出爬坡预测造成了很大的困难。 为量化云团对太阳辐射的遮挡过程，本课题利用天空成像仪获取云团参数（云高，云速，云团形状），云高方面：基于双目视觉原理，采用两台全天空成像仪捕捉天空图片，根据双目摄像机视差及其几何关系反向推算得出云团高度；云速方面，结合单摄像机拍摄的连续天空图像计算得到云团的运动速度矢量；云团形状方面：利用图像畸变矫正技术，结合云高信息，可获取云团形状信息。根据上述云团物理信息，默认云团运动状态短期内保持恒定，对未来15分钟内云团运动轨迹进行刻画，再通过天文算法计算得到的太阳方位，推算得出当前云团状况下未来15分钟地面阴影的变化情况，以此判断光伏板的遮挡情况。后根据云团厚度情况判断其对太阳光的遮挡率大小，以其为依据对理论计算出的太阳辐照数据进行削减修正，由此完成未来15分钟内的分钟级超短期光伏功率变化预测。 本方法相比于基于卫星云图的数值天气预报，观测设备仅需两台全天空成像仪，安装更为灵活且兼具更优的性价比；设备还具备更高的时空分辨率，因而可以实现云团的精细观测，从而可完成更高精度的预测任务，预测结果具备更高的准确性。 创新点 1、开发出一种基于双目视觉原理及图像处理技术的云团多尺度信息获取方法。 2、开发出一种基于云团透射率和地面阴影轨迹预测的光伏场站出力分钟级预测方法。 市场前景 随着全球加快应对气候变化，光伏市场需求持续增加，数据显示，我国光伏行业在2021年继续高歌猛进，光伏新增装机创历史新高，达到54.88GW。未来十几年，中国太阳能装机容量的复合增长率将高达25%以上。根据光伏发电行业国家政策规划，未来将着力推进光伏基地化开发、分布式化开发以及综合水风光的综合基地开发。 无论是以沙漠、戈壁、荒漠地区为重点的大型风电光伏基地开发，还是整县屋顶分布式光伏试点的组织开展，或是综合多种发电手段的新能源大规模发展，都需要准确的光伏发电功率预测为电网调度提供参考与保护。预测精度直接影响着电力系统的安全稳定运行，更会影响所有市场参与者的经济收益。据统计，2019年，我国发电功率预测市场的规模为6.34亿元，预计2019年至2024年市场年均复合增速为16.2%，预计2024年光伏发电功率预测市场规模将增加至6.51亿元。从中可以看出，光伏出力预测具备广阔的市场前景。 本成果可实现雾霾、多云等极端天气下的分钟级光伏出力预报，满足对电网调度及运营管理的需求同时兼具精度与成本优势。未来，随着新能源信息化应用环节的增加以及应用对象的转变，类似光伏功率预测等信息化服务将成为主要需求，光伏出力预测技术的应用规模将持续扩大，渗透率也将继续加深。 应用案例 本成果已应用于中国长江三峡集团有限公司联合华北电力大学和北京四方继保自动化股份有限公司研发的面向大规模并网友好型风光储场站群智慧运维系统。该系统依托于三峡集团乌兰察布新一代电网友好绿色电站示范项目（项目总装机：风电170万千瓦、光伏发电30万千瓦、配套建设55万千瓦储能系统），在电站现场部署了两台天空成像仪，并配备了集实时3d天空云团、电站精细模型、气象站数据、电站实时发电功率、超短期功率预测等于一体的数字孪生3d可视化系统，极大提高了电站智慧运维的便捷性。

本发明涉及一种基于仿生复眼微透镜技术的3-2-3维目标检测方法及系统,采用基于仿生复眼结构微透镜系统的低分辨率数据获取模式对目标区域进行捕捉成像,根据两个微透镜器件拍摄的微透镜阵列影像采用线性加权平均法构建低分辨率影像采用前方交会测量方法重构目标的三维轮廓若低分辨率影像中有效捕获目标后,则以微透镜阵列影像为基础数据,采用正则化的方法重构目标区域的高分辨率影像获取目标区域的高分辨率二维影像后,采用基于纹理梯度的GAC模型对目标进行精确识别。

本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法，研究谐波等电能质量指标变化规律，运用特征提取技术处理时序数据，实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置，总谐波补偿率不小于 90%，补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用，申请发明专利 3 项，发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等，可提升电网可靠性与经济性，减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率，为新能源消纳提供支撑。