气候变化对办公建筑极端负荷的影响

利用TRNSYS能耗模拟软件模拟了1961—2009年天津市典型办公建筑的供暖和供冷负荷,结合同期气象资料,着重分析了建筑极端负荷与气候变化的关系。结果表明,1961—2009年办公建筑供暖极端负荷日数极显著下降,而供冷极端负荷日数无显著变化;供暖期和空调期过渡月份的极端负荷日数出现较少,供暖期极端负荷占总负荷的比例呈减小趋势,在空调期的变化不大;供暖极端负荷日数主要受气温的影响,而供冷极端负荷日数除受气温影响外,还与相对湿度的变化有关。     

气候变化背景下室外计算干球温度统计时长的选取

阐述了气候变化背景下用于确定室外计算干球温度的气象数据统计时长的方法。基于确定统计时长的两个基本原则,根据标准差方法和最优气候均态模型,分别确定室外计算干球温度最小统计时长和气象要素最优平均数,通过两者的对比选取室外计算干球温度统计时长。以天津为例进行分析,结果表明,天津地区基于ASHRAE方法的累积发生频率为0.4%,1.0%和2.0%干球温度的统计时长应取15年,累积发生频率为99.0%和99.6%干球温度的统计时长应取10年;基于中国方法的供暖室外计算温度、冬季空调室外计算温度和夏季空调室外计算干球温度的统计时长分别应取13,10和15年。     

冶金法太阳能级多晶硅产业技术进展与展望

随着光伏发电成本不断降低,太阳电池的产量和应用量越来越大,对太阳能级多晶硅的需求与日俱增。目前,太阳能多晶硅原料绝大多数都采用西门子法生产,即以金属硅为原料,加盐酸反应生成三氯氢硅,再经气化精馏提纯得到纯度较高的三氯氢硅,最后加入氢气还原得到高纯硅。通常,这种方法生产的多晶硅纯度可达9N(即99.9999999%)以上。原先,西门子法多晶硅主要用于制作半导体器件,光伏应用发展起来后,又逐渐成为制作太阳电池所需太阳能级多晶硅的主要生产工艺。不过,太阳能级多晶硅的最佳纯度应是6N,纯度在7N以上的多晶硅电阻率过高(通常在100～1000Ω·cm以上,而太阳能     

展望2009冶金法多晶硅

化学法产能不足造成的供求不平衡使物理法(UMG)多晶硅倍受重视,而且在经济危机背景下的规模融资显示出了UMG的魅力,但是UMG面临的主要问题还是要尽快将纯度提高并解决纯度的稳定度问题。     

江苏中能先锋之路——中国第一家新上市的太阳能级多晶硅材料公司解析

在中国,从事太阳能级多晶硅的公司里不乏许多上市公司,如江西赛维、江苏阳光、四川通威等,这些公司大都是原先就以其它主业上了市,而后又进入多晶硅领域。不过,目前已经投产的四家多晶硅公司,洛阳中硅、四川峨嵋、四川新光、江苏中能都尚未实现其上市进程。     

CP法提纯太阳能级多晶硅工艺路线

随着太阳能市场的兴起,硅材料的需求越来越大。目前,多晶硅的供应已经成为太阳能产业发展的瓶颈,严重制约了太阳能行业的发展。由于多晶硅的提纯工艺技术十分复杂,因此,在传统多晶硅国际巨头扩产的同时,不少人也在寻求着新的提纯多晶硅的方法,CP法提纯多晶硅就是其中之一。     

从材料科学的沿革看冶金法多晶硅的科学基础(下)

(接上期)六、国际冶金法多晶硅的技术进展1971年,西门子法(通过气相中间化合物提纯硅的方法)在开始进入工业化发展的时代,将区域熔炼打入了"冷宫"。直到2007年,西门子法一直都是半导体硅的主要生产工艺。不过,随着下游应用的不断增大,电池制造技术水平的不断提高,西门子法也暴露出本身的局限。     

冶金法n型多晶硅磷、硼吸杂实验的研究

研究了冶金法n型多晶硅片磷吸杂、硼吸杂效果及其机理。研究发现,经1 000℃/4h磷吸杂后,硅片平均少子寿命从1.21μs提高到11.98μs;经950℃/1h硼吸杂后,平均少子寿命从1.52μs提升到10.74μs。两种吸杂处理后,硅片电阻率从0.2Ω.cm提高到0.5Ω.cm。结果表明,两种吸杂工艺使得硅片表面形成的重磷、重硼扩散层对金属杂质有较好的吸杂作用,从而减少载流子的复合中心,改善多晶硅片的性能。     

柔性控制系统(TCS)概述

１控制系统的演进 ──从ＤＣＳ、ＰＬＣ到 ＰＣ－ｂａｓｅｄ和现场总线 自动化控制系统自６０年代末在国际上开始应用以来，在冶金、电力、石油、化工、轻工等工业过程控制中获得迅猛的发展。 ８０年代种类繁多的集散控制系统（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅ ＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍ）和可编程控制器（ＰＬＣ）的出现，使自动化的可靠性和实时性、可操作性和可维护性都得到极大的改善，成为控制系统的主流产品。但由于各个厂家的产品都属于专用的系统，有各自的总线和通信标准及系列产品，编程软件和运行支持软件开放性较差，与自动化系统的功…     

光伏发电成本的数学模型分析

光伏发电从2005年进入产业化以来,成本不断降低.目前,我国发改委制定了1元/kWh的光伏发电上网标杆电价.但许多投资者对于光伏发电的成本却感到难以分析,不敢贸然投资.本文给出了光伏发电成本的数学分析模型,讨论了影响光伏成本电价的因素,如装机成本、日照时间、贷款状况、预期的投资回收期以及运营费用等.并根据该模型对现阶段光伏发电的投资效益进行了投资分析.计算结果表明,在我国西北地区,按照1元/kWh的上网电价,目前投资光伏电站的投资回收期为10年.