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引领绿色能源未来

EK Solar Energy 提供专业的光伏发电储能解决方案,致力于推动全球绿色能源发展,减少碳排放,提升能源利用效率。我们采用先进的技术和优质的材料,确保为客户提供最可靠的产品和服务。

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高效太阳能解决方案的背景图

高效太阳能解决方案

我们采用最新的光伏技术,为全球用户提供稳定可靠的太阳能发电系统,适用于家庭、商业和工业场景。无论是小型住宅项目还是大型工业设施,我们都能提供定制化的解决方案。

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智能储能系统的背景图

智能储能系统

通过智能储能技术,优化能源管理,提高能源利用效率,助力可持续发展,减少能源浪费。我们的智能储能系统可以与各种太阳能发电系统无缝集成,为用户提供更高效的能源解决方案。

探索解决方案

锂电池变工况

2022年5月4日 · 为实现电池的高精确度状态估计,对磷酸铁锂电池进行了4个不同温度下的基础性能实验,同时设计了一种变温工况下获得全方位荷电状态(SOC)范围的开路电压实验方法,为建立

研发创新

研发创新

我们拥有一支由顶尖科学家和工程师组成的研发团队,他们专注于太阳能技术的前沿研究,不断探索新的材料和工艺,以提高光伏电池的转换效率和储能系统的性能。通过持续的研发投入,我们推出了一系列具有创新性的产品和解决方案,满足了不同客户的需求。

品质保障

品质保障

我们严格遵循国际质量标准,从原材料采购到产品生产、测试和交付,每一个环节都进行严格的质量控制。我们采用先进的生产设备和工艺,确保产品的稳定性和可靠性。同时,我们还提供完善的售后服务,让客户无后顾之忧。

可持续发展

可持续发展

我们深知太阳能作为可再生能源的重要性,因此始终将可持续发展作为企业的核心价值观。我们致力于减少能源消耗和环境污染,通过推广清洁能源的使用,为保护地球环境做出贡献。同时,我们还积极参与社会公益活动,推动可再生能源的普及和应用。

定制服务

定制服务

我们明白不同客户有着不同的能源需求,因此提供全方位的定制化服务。从系统设计到设备选型,我们的专业团队会根据客户的场地条件、用电负荷等因素进行精准规划,确保为客户量身打造最适合的光伏发电与储能解决方案。

全球布局

全球布局

凭借多年的发展,我们已经在全球范围内建立了广泛的业务网络。无论是在繁华的都市还是偏远的乡村,我们都能快速响应客户需求,及时提供优质的产品和服务。我们的全球布局确保了我们能够紧跟各地能源市场的动态,为客户带来最前沿的能源解决方案。

专业培训

专业培训

为了让客户更好地使用和维护我们的产品,我们提供专业的培训服务。我们的培训课程涵盖了光伏发电与储能系统的原理、操作、维护等方面的知识,由经验丰富的技术专家授课。通过培训,客户能够提升自身的能源管理能力,充分发挥我们产品的性能。

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, 他们来自不同的领域,包括太阳能技术、工程设计、市场营销和客户服务等。我们相信,团队的力量是无穷的,通过合作和协作,我们能够为客户提供更好的产品和服务。

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 Energy 提供多种光伏发电和储能产品,适用于不同的应用场景,满足客户多样化的需求。我们的产品采用先进的技术和优质的材料,确保为客户提供最可靠的产品和服务。

光伏集装箱

移动式光伏储能集装箱

适用于远程地区和紧急供电需求,模块化设计,易于部署,提供稳定的电力供应。该产品采用高强度钢材和防水、防尘设计,可在恶劣环境下正常工作。

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储能柜

储能柜

高容量电池支持商业和工业用途,优化电网负载,稳定供电,减少能源浪费。该产品采用智能管理系统,可实时监控电池状态,确保安全可靠。

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折叠光伏集装箱

折叠光伏集装箱

折叠设计,节省运输和存储空间,适用于户外电力供应,快速部署。该产品采用轻便的材料和紧凑的设计,方便运输和安装。

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屋顶光伏系统

屋顶光伏系统

适用于家庭和商业建筑的太阳能解决方案,提高能源独立性,减少电费支出。该产品采用高效的光伏板和智能逆变器,可提高发电效率。

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太阳能追踪器

太阳能追踪器

能够实时跟踪太阳位置,最大程度提高太阳能电池板的受光面积,显著提升发电效率。采用高精度传感器和先进的控制算法,确保稳定可靠运行。

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智能光伏逆变器

智能光伏逆变器

具备最大功率点跟踪(MPPT)技术,高效将直流电转换为交流电。支持远程监控和智能控制,可实时了解发电数据和设备状态。

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家用太阳能电池板套件

家用太阳能电池板套件

专为家庭用户设计,安装简便,可快速实现家庭太阳能发电。配备高品质电池板和必要的配件,性价比高。

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大型太阳能电站系统

大型太阳能电站系统

适用于大规模太阳能发电项目,具备高功率输出和稳定性能。从规划设计到安装调试,提供一站式解决方案。

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太阳能路灯套件

太阳能路灯套件

高效节能,采用优质太阳能板和长寿命电池,适用于道路、庭院等照明。安装便捷,自动控制开关灯。

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不同温度下磷酸铁锂电池的模型参数敏感性分析

2022年5月4日 · 为实现电池的高精确度状态估计,对磷酸铁锂电池进行了4个不同温度下的基础性能实验,同时设计了一种变温工况下获得全方位荷电状态(SOC)范围的开路电压实验方法,为建立

AI客服

基于改进模型与优化自适应 CKF 的锂离子电池快速变温工况 ...

2023年12月1日 · 为实现锂离子电池在快速变温环境下高精确度强鲁棒性的状态监测,本文提出了一种基于改进电池模型与优化自适应容积卡尔曼滤波器的锂离子电池荷电状态估计方法。

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锂电池SP2D变参数模型

2024年7月3日 · 锂电池SP2D模型 (变参数模型)25r锂电池简化模型使用matlab结构体编写封装在fuds工况下进行了验证rmse=11mV mae=9mV_用matlab写关于锂离子电池p2d模型的代码 锂电池SP2D变参数模型

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掩码表征迁移策略下的锂电池变工况健康状态预测-期刊-万方 ...

2024年9月20日 · 摘要: 锂电池健康状态(SOH)预测可以对电池老化程度进行评估.由于电池工作状况的差异,锂电池训练数据(源域)和在线应用数据(目标域)具有不同的分布,而迁移学习是解决上

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基于RLS的锂电池全方位工况自适应等效电路模型

2020年9月25日 · 郭向伟等.RLS锂电池全方位工况 自适应等效电 路模型.《电工技术学报》.2022,第37卷(第16 期),第4029-4037页 ... 一些问题:根据它的方程特性,其对时变工况 辨识效果较好,对时不变的工况辨识效果较差 甚至可能发散。而实际上,工况的变化具有很强的

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复杂工况与多因素影响下锂离子电池能量状态估计方法的研究 ...

大力发展和推行电动汽车是助力我国实现"碳达峰","碳中和"目标的重要举措.当前电动汽车主要动力来源是锂离子动力电池,需要专门的电池管理系统对动力电池组进行控制和管理.电池能量状态

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车用锂离子电池机理模型与状态估计研究

摘要: 电动汽车的电池系统是其最高重要的系统之一,车用电池系统需要电池管理系统对其进行管理.电池状态估计是其他电池管理算法和整车管理算法的基础,是电池管理系统最高关键的技术.电池的状态估计包括电池的SOC估计(荷电状态,State of Charge),SOH估计(健康状态,State of Health)和SOF估计(功能状态,State of

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掩码表征迁移策略下的锂电池变工况健康状态预测-A masked ...

锂电池健康状态 (SOH)预测可以对电池老化程度进行评估. 由于电池工作状况的差异, 锂电池训练数据 (源 域)和在线应用数据 (目标域)具有不同的分布, 而迁移学习是解决上述问题的有效方法. 然

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基于RLS的锂电池全方位工况自适应等效电路模型的制作方法

2020年12月29日 · 本发明属于新能源汽车动力电池等效电路建模领域,涉及一种基于rls的锂电池全方位工况自适应等效电路模型。适用于新能源汽车电池管理系统。背景技术锂电池凭借其卓越的特性,逐渐成为新能源汽车动力电池的首选。锂电池特性复杂多变,且相互耦合,为电池管理带来了诸多挑战。电池模型是电池

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一种基于变分模态分解的动态工况条件的锂电池健康状态 ...

2023年7月7日 · 为此,本发明提出一种基于模态分解的动态工况条件的锂电池健康状态估计方法,从动态运行工况条件下测量的锂电池时序数据中提取健康特征,从而实现soh估计。

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面向变工况条件的锂离子电池寿命退化预测方法

2023年12月7日 · 精确地预测锂离子电池寿命退化对保障电动汽车及电化学储能系统的安全方位可信赖运行具有重要意义。然而,面向变工况条件的锂离子电池寿命预测仍具有较大的挑战。本文提出

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基于改进模型与优化自适应 CKF 的锂离子电池快速变

2023年12月1日 · 最高后,在快速变温环境中6组不同的电池工况下验证了所建立改进电池模型的精确度以及存在随机采样噪声干扰时所提荷电状态估计方法的有效性。 结果显示,所提出的荷电状态估计方法适用于快速变温环境下的各类电池工况,

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一种基于变分模态分解的动态工况条件的锂电池健康状态 ...

2023年7月7日 · .本发明涉及电池健康监测技术领域,特别涉及一种基于模态分解的动态工况条件的锂电池健康状态估计方法。背景技术.锂电池具有高能量密度、长寿命和环保等优点,被认为是新能源和可再生能源领域的重要储能和供能的首选技术。然而,锂电池在经历充放电循环工作后,其内部的材料和物理特性

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一种基于多工况转换特性的锂电池容量估算方法

2022年7月30日 · 锂电池的健康状态可以为电池在运行过程中严重老化提供及时预警。 因此,实现高效、快速的锂电池状态估计具有重要意义。 这项工作探索了不同操作条件之间的关系属性,

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时变温度环境下锂离子电池自适应SOC估计方法-SOC ...

目的 针对低温环境下锂离子电池特性显著变化问题,为大规模锂离子电池组在极地科考船混合动力系统上的应用提供理论依据,方法 对10 Ah高功率三元镍钴锰酸锂电池低温特性展开实验研究,结合实验数据,利用基于遗忘因子的递推最高小二乘算法(FFRLS)分别与两种改进的卡尔曼滤波算法(AEKF、UKF

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一种可变工况下估计储能电池健康状态的方法及系统

2024年1月23日 · 中国发明专利申请(申请号202211613530.4)公开了一种基于掩码表征的锂电池健康状态变工况迁移预测方法,将待预测电池当前充放电循环数据输入至锂电池健康状态预测模型得到健康状态预测结果,锂电池健康状态预测模

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复杂工况与多因素影响下锂离子电池能量状态估计方法的研究 ...

大力发展和推行电动汽车是助力我国实现"碳达峰","碳中和"目标的重要举措.当前电动汽车主要动力来源是锂离子动力电池,需要专门的电池管理系统对动力电池组进行控制和管理.电池能量状态估计是电池管理系统核心功能之一,它对精确估计电动汽车的续驶里程具有

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锂离子电池在高脉冲工况下老化机理的分析与研究

本文旨在研究高脉冲工况下锂离子电池老化特性及规律。 在循环工况实验过程中,通过电性能测试,即容量测试、混合脉冲功率特性测试和容量增量测试,分析锂离子电池的老化特征。

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基于COMSOL的18650锂电池多物理场仿真模型【可设置充 ...

2024年11月30日 · 文章浏览阅读1k次,点赞34次,收藏16次。锂离子电池作为一种高效的储能技术,已被广泛应用于电动汽车、消费电子以及储能系统中。18650型锂电池因其高能量密度和稳定的循环性能而备受关注。然而,在实际使用过程中,锂电池内部存在电化学反应、热效应和机械应力等多物理场的耦合效应,这对

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不同温度与驾驶工况下车用锂电池SOC估算 杨超 何锋 王文亮

2022年1月24日 · 2.3 BJDST和FUDS工况测试 电池充满电后,在不同温度条件下分别采用北 京动态压力测试工况(BJDST)和美国联邦城市运行 工况(FUDS)进行实验,直至电池到达截止电压时 终止实验。两工况循环测试周期分别为900s与

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不同温度下磷酸铁锂电池的模型参数敏感性分析

2022年5月4日 · 为实现电池的高精确度状态估计,对磷酸铁锂电池进行了4个不同温度下的基础性能实验,同时设计了一种变温工况下获得全方位荷电状态(SOC)范围的开路电压实验方法,为建立考虑温度因素的二阶RC电池模型以及参数敏感性分析提供数据支持。此外,利用不同温度下的混合功率脉冲测试数据,基于粒子群

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不同温度下磷酸铁锂电池的模型参数敏感性分析

2022年5月4日 · 为实现电池的高精确度状态估计,对磷酸铁锂电池进行了4个不同温度下的基础性能实验,同时设计了一种变温工况下获得全方位荷电状态(SOC)范围的开路电压实验方法,为建立考虑温度因素的二阶RC电池模型以及参数敏感性分析提供数据支持。

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基于改进模型与优化自适应 CKF 的锂离子电池快速变

2023年12月1日 · 为实现锂离子电池在快速变温环境下高精确度强鲁棒性的状态监测,本文提出了一种基于改进电池模型与优化自适应容积卡尔曼滤波器的锂离子电池荷电状态估计方法。

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锂离子电池热失控预警资料整理(二)

2022年11月11日 · 文章浏览阅读2.9k次,点赞4次,收藏38次。此前 个人搜集了一些锂电池热失控预警相关期刊、文献,并整理了一些个人认为重要的逻辑、知识点,希望通过此分享让有需要的人了解一些内容,如有问题欢迎同我探讨~_时间采集频率 电池 故障预警模型

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干货|锂电池容量衰退因素汇总

2024年2月24日 · 静置放电过程中,NCM锂电池内短路程度降低,阻值变大,放电电流降低。 实验表明:放电深度越大,电池包内单体电池的衰减程度越大。 Ma等在锂电池过放电实验中发现,过放电不会改变电池活性材料结构,但会造成负极集流体溶解,增加SEI膜厚度,加速电池的老化。

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锂电池循环充放电过程热管理实验

2022年6月5日 · 针对动力电池充放电过程积热问题,以动力锂电池(18650型)为研究对象,在25、30和35 ℃恒温环境中,研究自然风冷、强制风冷和相变材料冷却3种方式对电池在1、2和3 C倍率放电时散热性能的影响。研究结果表明,自然风冷下,电池温度随环境温度和放电倍率的增加而上升,且在35 ℃、3 C放电倍率时

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一种基于多工况转换特性的锂电池容量估算方法

2022年7月30日 · 锂电池的健康状态可以为电池在运行过程中严重老化提供及时预警。 因此,实现高效、快速的锂电池状态估计具有重要意义。 这项工作探索了不同操作条件之间的关系属性,以在多种操作条件下实现精确的容量估计,并且所提出的技术在确保高精确度的

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锂离子电池放电数据_fuds工况-CSDN博客

2023年7月14日 · 该工况模拟了北京奥运会纯电动公交车90路的运行状况。因此,该工况作为锂电池实际运行的工况,可以有效地检验锂离子电池SOC估计的精确度。 3.城市道路循环UDDS(Urban Dynamometer Driving Schedule)美国佬制定

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掩码表征迁移策略下的锂电池变工况健康状态预测-期刊-万方 ...

2024年9月20日 · 摘要: 锂电池健康状态(SOH)预测可以对电池老化程度进行评估.由于电池工作状况的差异,锂电池训练数据(源域)和在线应用数据(目标域)具有不同的分布,而迁移学习是解决上述问题的有效方法.然而,一方面,传统迁移学习方法需要大量源域数据标签,而SOH测量

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面向变工况条件的锂离子电池寿命退化预测方法

2023年12月7日 · 精确地预测锂离子电池寿命退化对保障电动汽车及电化学储能系统的安全方位可信赖运行具有重要意义。然而,面向变工况条件的锂离子电池寿命预测仍具有较大的挑战。本文提出了一种新型特征矩阵的建立方法以及基于深度卷积神经网络的电池寿命预测方法。

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面向变工况条件的锂离子电池寿命退化预测方法

2023年4月18日 · 首先,以容量衰减来定义电池寿命退化,根据变工况公开数据集的特点,结合历史容量信息、循环次数信息和工况信息建立了多维度特征参量矩阵。 然后,以特征参量矩阵为输入,待预测电池容量为输出,构建了一步预测的映射关系。

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磷酸铁锂电池组在电网调峰工况下的液冷技术研究-中国储能

2024年9月21日 · 中国储能网讯: 本文亮点:1、对实际调峰工况下的电池进行液冷研究;2、采用调节冷却液流向和增大流量的方式优化液冷,提高冷却的均温性并设置最高优流量区间;3、采用最高大温度与平均温度的差值来评判均温性是否提高 摘 要 调峰是电池储能电站重要运行的工况,电池冷却对储能电站电池安全方位

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使用工况对锂离子电池电化学性能的影响

2024年2月13日 · 本研究以磷酸铁锂电池作为研究载体,从充放电倍率、放电深度、工作温度等多个维度探究锂离子电池在储能工况下的工作性能,从而为今后的储能系统容量配置提供借鉴。 1. 电池测试条件 采用磷酸铁锂电池进行相关测试,电池型号为26650柱状电池,额定容量

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掩码表征迁移策略下的锂电池变工况健康状态预测-A masked ...

掩码表征迁移策略下的锂电池变工况健康状态预测-A masked

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一种可变工况下估计储能电池健康状态的方法及系统

2024年1月23日 · 中国发明专利申请(申请号202211613530.4)公开了一种基于掩码表征的锂电池健康状态变工况迁移预测方法,将待预测电池当前充放电循环数据输入至锂电池健康状态预测模型得到健康状态预测结果,锂电池健康状态预测模型是将源域的无标签充放电数据进行

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解决方案

在当今能源转型的关键时期,我们深知不同行业对于能源的需求日益多样化且复杂。因此,我们 EK Solar Energy 凭借多年在光伏发电和储能领域的深耕细作,为各行各业精心打造定制化的解决方案。我们的目标不仅仅是提供能源产品,更是助力客户实现能源的高效利用和可持续发展,携手共创一个绿色、低碳的未来。我们的解决方案汇聚了先进的技术和丰富的实践经验,能够根据客户的具体需求进行全方位、个性化的定制,确保每一个方案都能精准贴合客户的实际情况。

工商业储能

工商业储能

在当今竞争激烈的商业环境中,能源成本已成为企业运营中不可忽视的重要因素。我们的工商业储能解决方案犹如企业能源管理的得力助手,能够深度分析企业的用电需求和负荷特点,为企业量身定制最优化的能源管理方案。通过先进的储能技术,我们帮助企业在用电低谷期储存多余的电能,在高峰期释放使用,从而有效降低企业的能源成本。同时,优化能源使用方式,提高能源利用效率,减少不必要的能源浪费,进而显著降低企业的碳排放,助力企业实现绿色、可持续的发展目标。无论是大型工业制造企业还是商业办公场所,我们的解决方案都能提供稳定、可靠的能源支持,确保企业的生产运营不受能源波动的影响。

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新能源发电

新能源发电

随着全球对清洁能源的需求不断增长,新能源发电已成为未来能源发展的重要趋势。我们的新能源发电解决方案创新性地结合了太阳能和风能这两种丰富且可再生的能源,为不同场景提供高效、稳定的能源供应。无论是偏远地区的电力供应,还是城市中的分布式能源项目,我们都能根据具体情况进行定制化设计。我们采用的先进技术和设备,能够最大限度地提高发电效率,降低发电成本。同时,我们的解决方案还具备智能监控和管理功能,能够实时监测发电系统的运行状态,确保系统的稳定运行。通过新能源发电,我们不仅为客户提供了清洁、可靠的能源,还为保护环境、应对气候变化做出了积极贡献。

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智能微电网

智能微电网

在能源互联网的时代背景下,智能微电网作为一种新型的能源管理模式,正逐渐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致力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技术,实现能源的智能管理和优化分配。我们的微电网系统能够实时监测能源的生产、消费和存储情况,根据实际需求自动调整能源的分配策略,确保能源的高效利用。同时,智能微电网还具备高度的灵活性和可靠性,能够在电网故障或突发事件时实现自主运行,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,助力实现能源的智能化转型。

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