西藏“十三五”光伏目标4.5GW 力求零弃光

简介:

“世界屋脊”西藏享有全中国条件最多的太阳能日照资源,也是全球日照条件最好的地区之一,但因高原气候、地形加上地区偏远所限制,目前太阳能装置量仍不及300MW。中国政府表示将大力推动西藏太阳能,规划在“十三五”计划期间新增10倍以上的装置量。

截至2015年底,西藏的太阳能光伏装置量仅有161MW;到今年6月30日止,成长到250MW。西藏能源局预估,西藏的太阳能装置量到今年底可望成长到465MW。

中国国家能源局今年6月公布2016年光伏装机指标时,未对西藏提出任何规划。但11月10日,据媒体报道,西藏地区2016年的光伏专案备案量增加到290个,装置量3.683GW;其中包括龙源电力40MW、协和新能源70MW、中广核40MW等。

此举意味着中国政府对于西藏发展太阳能的支持与鼓励。能源局表示,将在保证电力安全运行与不弃光的前提下,鼓励西藏发展各类太阳能,且不设光伏电站建置规模限制。另一方面,根据最新的征求意见稿,西藏的光伏上网标竿电价为每kWh享人民币1元,高于其他地区。

针对3.683GW的新增光伏指标,西藏能源局特别强调弃光风险问题。由于西藏现行电网建设不足,在地市场消纳量亦有限,因此西藏能源局要求企业在投资时需慎重评估。

若以“十三五”规划来看,西藏在2016~2020年间规划将新增4.5GW太阳能电力,包括1GW以上的并网系统。日喀则、藏东等地也将积极发展光伏产业园区建设。

本文转自d1net(转载)

目录
相关文章
|
8天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
17天前
|
云安全 监控 安全
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:七十、小树成林,聚沙成塔:随机森林与大模型的协同进化
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高准确性和稳定性。其核心思想包括两个随机性:Bootstrap采样(每棵树使用不同的训练子集)和特征随机选择(每棵树分裂时只考虑部分特征)。这种方法能有效处理大规模高维数据,避免过拟合,并评估特征重要性。随机森林的超参数如树的数量、最大深度等可通过网格搜索优化。该算法兼具强大预测能力和工程化优势,是机器学习中的常用基础模型。
291 164
|
2天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 机器人
阿里云百炼大模型赋能|打造企业级电话智能体与智能呼叫中心完整方案
畅信达基于阿里云百炼大模型推出MVB2000V5智能呼叫中心方案,融合LLM与MRCP+WebSocket技术,实现语音识别率超95%、低延迟交互。通过电话智能体与座席助手协同,自动化处理80%咨询,降本增效显著,适配金融、电商、医疗等多行业场景。
303 155
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:六十九、Bootstrap采样在大模型评估中的应用:从置信区间到模型稳定性
Bootstrap采样是一种通过有放回重抽样来评估模型性能的统计方法。它通过从原始数据集中随机抽取样本形成多个Bootstrap数据集,计算统计量(如均值、标准差)的分布,适用于小样本和非参数场景。该方法能估计标准误、构建置信区间,并量化模型不确定性,但对计算资源要求较高。Bootstrap特别适合评估大模型的泛化能力和稳定性,在集成学习、假设检验等领域也有广泛应用。与传统方法相比,Bootstrap不依赖分布假设,在非正态数据中表现更稳健。
233 113
|
11天前
|
SQL 自然语言处理 调度
Agent Skills 的一次工程实践
**本文采用 Agent Skills 实现整体智能体**,开发框架采用 AgentScope,模型使用 **qwen3-max**。Agent Skills 是 Anthropic 新推出的一种有别于mcp server的一种开发方式,用于为 AI **引入可共享的专业技能**。经验封装到**可发现、可复用的能力单元**中,每个技能以文件夹形式存在,包含特定任务的指导性说明(SKILL.md 文件)、脚本代码和资源等 。大模型可以根据需要动态加载这些技能,从而扩展自身的功能。目前不少国内外的一些框架也开始支持此种的开发方式,详细介绍如下。
808 6