赛特蓄电池BT-12M3.6AT/12V3.6AH医疗设备
赛特蓄电池电源有限公司是国内较早研发和生产阀控式密封铅酸蓄电池的企业之一。 公司创建于1997年，座落在福建省泉州市洛江区，占地总面积22000平方米，建筑面积20000多平方米。公司注册资本3000万元，现有资产7000万元元，年产值达1.5亿元以上。
刚刚过去的2018年是承前启后的一年。“十二五”计划行进的中点站,新一届政府履新,也是经济增长方式备受考验的一年。前几年快速发展中的遗留下的种种弊端在2013年一一暴露,各方利益矛盾也在经济环境放缓的形势下被逐渐放大。细心品酌,昔日曾为同一目标共同奋进的双方此时却充斥着利益博弈与协调。
PK,一直发生于擂台之上的动作,转眼已深入电力设备。2017年伊始,《电力系统装备》在进行2013年年度盘点时关注到这一新变化与趋势,我们就此总结出期间发生的各种PK战,它们分别是光伏补贴新政PK金太阳,光伏企业PK“双反”,市场之手PK政府之手,质保金:风电设备制造商PK开发商,电缆企业并购PK自谋生计,铅酸蓄电池:国家监管PK无序发展,铝PK铜,一次设备PK二次设备。
值得一提的是,这些PK战并没有因为2018年的结束而终结,相反,这或许是个开始,新一年人们或许会将看到更多的PK战。
铅酸蓄电池:国家监管PK无序发展
如何解决铅酸蓄电池产业的无序发展,在2018年依旧是一个大工程。虽然在2012年国家对其进行了一系列的监管,但是可持续、有效的发展却成为摆在市场面前的一个老大难问题。
就在2018年*季度,工信部便与商务部、国家等其他四部委联合发布了《关于促进铅酸蓄电池和再生铅产业规范发展的意见》(以下简称《意见》),《意见》中明确提出,到2022年,废铅酸蓄电池的回收和综合利用率达到90%以上,铅循环再生比重超过50%,可见国家对整治铅酸蓄电池行业的决心并未有丝毫动摇。《意见》将加大落后产能淘汰力度作为首要工作来抓,到2015年底前通过环境保护核查、淘汰不符合准入条件的落后生产能力,鼓励有条件的企业进行兼并重组,促进产业升级,提高产业集中度。
从2012年颁布《铅蓄电池行业准入条件》,到2013年继续加大对行业的监控,国家重笔墨对这个长期以来发展畸形的产业进行监管,其产能过剩局面也得以实现阶段性的扭转。
然而,虽然国家通过监管提高了行业门槛,厘清了问题出现的多方因素,但是《电力系统装备》记者同时注意到,行业的发展状态依旧不容乐观。
根据中商情报网数据中心监测,2013年11月,全国生产铅酸蓄电池1856万kVAh,同比增长22.81%;2013年1—11月,全国共生产铅酸蓄电池18458.23万kVAh,同比增长15.03%。可以看到两组数据均实现提升,但,请先不要为这组数据欢呼,我们不妨再来关注下企业的情况。
浙江超威动力是行业的,并在港交所上市交易,记者查阅了其2013年半年报数据,2013年上半年,浙江超威动力实现营业收入64.51亿元,同比增长了53.3%,然而毛利润为9.8亿元,同比下降了2.5%,而毛利率从2012年同期的23.9%直线下滑至15.2%。
营业收入上升,但利润却下降,在铅酸蓄电池行业,超威动力的情况已不是个例,同为企业的天能动力也面临相同的情况。记者查阅其半年报,2013年上半年公司实现营业收入59.19亿元,同比增长54.8%,但是毛利润为6.42亿元,较2012年同比下降了26.9%。特别是2013年12月下旬该公司再发公告“2013年利润同比将大幅减少”,在资本市场一度引发了投资者的强烈关注。
因此不难看出,公司虽然在调控中依旧实现了产量的增加,但是毋庸置疑,在价格战的多重影响下行业利润空间正逐步下滑。
制约蓄电池行业发展的另一个重要因素是回收业务的推进还处于无序阶段,目前回收业务还没有完善的法规,回收渠道比较分散。调查显示,目前在我国废铅资源的主要回收渠道中,汽车维修和4S店占5%,蓄电池制造商占8%,再生铅厂及再生铅专业回收点占9%,蓄电池零售商凭借以旧换新的优势占据了18%,而个体私营者掌握了60%的回收渠道。媒体报道也显示,北京电动自行车年产废电池约2万t,其中六成都进了小作坊。这些被小作坊回收的电池往往是经过在维护之后又流向市场,以次充好,以旧换新,也在很大程度上影响到电动自行车产业的发展。另外,回收的无序也使得很多家正规废旧铅酸电池回收拆解企业遭遇回收困难,并影响到对铅酸蓄电池的生产及回收管理。
因此,虽然去产能是铅酸蓄电池行业面临的一个根本性问题,但是进一步解决当前行业的无序发展,依旧任重而道远。
铝PK铜
一直以来,铜以*的导电性“称霸电气武林”,而铝则扮演着候补者的角色。但是2013年,铝向铜发起了猛烈的一次“进攻”,全国如雨后春笋般“以铝节铜”的研讨会便是一个强有力的例证。虽然变压器行业相关协会曾于2012年明确了铝的“合法地位”,但刚刚过去的这一年铝显然得到了更多的认可,特别是在电缆行业。
2013年7月,在电缆导体新技术应用推广会上,“以铝代铜,创新驱动”便成为一大主题,欣意电缆有限公司董事长、稀土高铁铝合金[电缆发明人林泽民在谈及铝合金电缆的发言时甚至几次动容。
2013年12月中旬,在由国家质检总局牵头六部门举办的第二届中国(芜湖)电线电缆博览会暨产品质量峰会上,铝合金电缆得到各方的关注,在安徽太平洋电缆集团有限公司技术部经理崔海洋看来,稀土铝合金电缆通过转化和吸收*的标准和技术,解决了传统铝电缆固有的缺陷,同等导电能力情况下比铜电缆节约40%的成本,价格更容易被客户接受,市场响应度高。
时隔仅8天之后,工信部和中国有色金属工业协会联合召开了扩大铝在电力行业应用高层研讨会,其间工信部原材料司司长陈燕海表示“以铝节铜”的战略方向已经确定,下一步,希望在技术可行的基础上,能够展开经济可行性的研究,以实现国家与企业的共赢。
然而,铝的这番“进攻”却遭到了推广铜应用组织的反击,铜业协会便是之一。铜业协会中国及东南亚区总裁周胜曾明确表示,铜线缆不可替代。在他看来,铜在电缆连接上的性能是非常安全可靠的,而这一点,铝合金电缆就难与其相比。另外,从安全性的角度考虑,铜线缆也优于铝线缆。
于是,这场铝与铜的争斗,又掀起了有关标准、安全、性能的进一步论证。
对于铝合金电缆而言,相关标准及设计规范不健全、集成配套不完整、产品质量稳定性和工艺适应性存在不足这些均成为其被攻击的劣势。与此同时,铝过度推广也有可能带来新的问题,全国电线电缆标准化技术委员会主任陈昆便曾公开表示:“鉴于铝导体的种种优势,越来越多的企业转向铝合金电缆的研发和生产,过度投资将有可能引发非理性的无序竞争,引发质量安全的隐患。”
因此,推出一个铝合金电缆的行业标准显得尤为重要,在2013年一直有“相关标准正在审核”的新闻已传出,但迄今尚没有具体规定出台。
事实上,在2013年铜与铝的这场争辩中,也有令记者颇为震惊之事。2013年11月,记者便曾了解到,范围享誉盛名的南通晓星变压器有限公司一台变压器居然被电网公司查出“以铝代铜”。
纵然,推广铝应用是一回事,但是用铝冒充铜便可涉及公司诚信问题了。
一次设备PK二次设备
“失之东隅,收之桑榆”,以此来形容2013年一次设备的表现再恰当不过。当2013年国家电网公司(以下简称“国网”)招标全部结束时,人们发现在过去两年曾大放异彩的二次设备却在这一年表现平淡,与之相比,一次设备表现则带给了人们许多惊喜。
一次设备中,2013年国网共累积招标变压器28.25万MVA,同比增长11.82%;隔离开关共招标2.48万组,同比增长33.38%;断路器共招标8020台,同比增长41.52%;电容器共招标1.92万套,同比增长224.89%;互感器共招标3.07万台,同比增长17.07%。
而二次设备招标的增幅并不大,基本与2012年保持稳定。一年前的此时,诸多机构对二次设备给予了厚望,并同时预测其将会在2013年大放异彩。实践证明由于智能变电站造价高,运行效果未达电网预期,均使得二次设备招标节奏放缓,电力市场依旧令人难以揣摩。
“三十年河东、三十年河西”,究竟该如何判断电力市场的竞争格局?
记者注意到,一些公司早已就此进行战略谋划,并积极做出响应,比如在此之前中国西电联手GE、国电南自牵手ABB,并分别建立了相应的合资公司,其目的亦非常明确:整合双方在一次设备、二次设备中的优势,丰富产品结构,弥补自身在产业链中的不足,共同面对复杂变化的市场形势。以此判断,这种情景或许将越来越多地出现在电力设备市场的竞争格局中。
根据国网近期对外公布的讯息来看,2014年将计划完成固定资产投资4035亿元,其中电网投资为3815亿元。2013年,国网规划电网投资金额为3182亿元,实际完成3379亿元。因此,2014年的电网投资规模比2013年大幅增长了近20%,比实际完成量增长了13%左右。
同时人们也应注意到,自2009年以来,国网的投资增速一般为每年1%~4%,2012年的投资计划为3097亿元,但仅完成3054亿元。所以,2014年投资金额的大幅增加也意味着这一年将会成为电力设备行业难得的“大年”。
如何抓住电力设备行业的大机遇,分享4035亿元的大蛋糕,看来一次设备与二次设备另一场PK战已经打响
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赛特蓄电池BT-12M3.6AT/12V3.6AH医疗设备
| 在使用大数据提高制造、安全和医疗保健等行业领域的效率方面，人们看到了一场性的革命。近年来，环境问题和气候变化引起了人们广泛地关注和讨论。那么是否可以采用同样的方法用于能源监测、建模、分析和预测，以实现可持续的能源目标，并减少导致变暖的二氧化碳排放量? 清洁高效的发电 根据美国能源部能源情报署的调查，美国的可再生能源发电量占所用电量的17%，太阳能、风能、水力发电和其他可再生能源是世界上增长较快的能源。 人们需要扩大可再生能源的采用规模，以取代负责温室气体排放的传统能源，否则很难扭转气候不断变暖的影响。为了实现规模化，需要尽可能的高效，而将大数据和人工智能技术结合可以有所帮助。将可再生能源应用到现有的电网中需要对来自太阳能、风能和水力发电源的电力进行估算，以便基础设施能够通过适当的估算、规划、定价和实时运营发挥作用。 预测和大化太阳能发电量 近几年，分布式太阳能发电设施的发电量增长迅速，据的调查数据显示，太阳能发电量预计在未来5年内将超过1TW。 大数据引入不同的观测数据源和模型，可以用于准确预测气象变量，然后使用计算智能技术进行实时分析。例如，SunCast是美国国家大气研究中心(NCAR)的一个用于提供太阳能的预测系统。它基于现场的实时测量和云计算模式的卫星数据。该预测融合了许多模型，并使用统计学习和一系列人工智能算法根据历史观测对其进行调整。 很多人会在城郊看到大规模太阳能光伏阵列。也可能在小镇上看到在住宅屋顶部署的太阳能发电设施。那么在城市中部署太阳能光伏阵列的位置在哪里?近发表的一篇论文指出了使用图像识别和机器学习来确定部署住宅太阳能发电设施的场所，使当地的决策者能够评估其辖区内潜在的太阳能发电容量。该方法不需要使用3D城市模型，而是使用公共地理建筑数据和航空图像进行分析。人工智能利用地理数据，并输出辐照度模拟和发电电位，可以确定部署太阳能电池板的位置。 由于太阳能电池板可能部署在难以进入的区域，因此设施所有者需要了解可能对其效率产生负面影响并导致发电损失的环境因素，例如阴影、落叶、灰尘、雨雪和鸟类损害等。机器学习可用于监视各个面板的输出，作为一组时间序列数据，训练模型以检测异常输出并对其进行分类。然后，人工智能可以指示出特定面板表面上的问题，然后可以安排进行检查和维修。 预测风力发电机组的发电量 风力发电为未来增加的发电量提供了一个重要的机会，并且每年都在大幅增长。一份调查报告表明，到2030年，风力发电量将达到2000吉瓦，将提供电力的16.7-18.8%，并帮助减少30亿吨以上的二氧化碳排放量。 风力发电预测是涡轮机控制、负荷跟踪、电力系统管理和能源交易所必需的。许多不同的风电预测模型已与数据挖掘结合使用。有许多方法，例如基于低层大气的物理(确定性)方法，或使用天气预报数据(如温度、压力、表面粗糙度和障碍物)进行的数值天气预报。另一种统计方法在不考虑气象条件的情况下使用大量的历史数据，并依赖人工智能(神经网络、神经模糊网络)和时间序列分析方法。后一种方法是结合物理和统计方法的混合模型。 减少电力消耗 许多家庭用户熟悉家庭能源监控器的概念，由传感器、发送器和手持显示器组成。传感器连接到电表箱的电源线上，并监控电源线路周围的磁场，以测量通过的电流。发送器从传感器获取数据并将其发送到手持显示器，该显示器可以假设电力来自化石燃料能源，并计算用户的电力使用、成本和温室气体排放量。通过收集和分析大量家庭的数据，可以确定在哪里节省能源，或者在高峰时段之外的使用灵活性。然后，就如何减少消费、削减开支、整合可再生能源和减少排放向消费者提供建议。 例如，在美国一些能源市场解除能源管制的州，客户可以在不同的能源供应商之间进行选择，但每个州都提供不同的关税和*费率，这使选择变得更加复杂。机器学习可以在网络平台中使用，以帮助消费者小化他们的账单。当他们注册时，客户会陈述他们的能源偏好(例如限制使用可再生能源)，机器学习模型使用智能电表检查他们的使用模式，并将其与供应商匹配，自动将其转换为不同的供应商和能源计划作为更好的交易出现。其目的是通过向可能做正确事情的消费者提供可再生能源，并限制他们使用非可再生能源，只要他们不受价格明显上涨的影响，就可以鼓励他们采用可再生能源。 数据中心的能耗 虽然大数据正以各种方式帮助增加可持续能源的产生并减少能耗，但它本身也负责消耗越来越多的能源。正如行业媒体近报道的那样，2018年数据中心的消耗超过了一些国家的整体能源消耗。目前，数据中心约占电力需求的1%，但预计未来几年内使用率将迅速上升，尤其是在计算密集型加密货币开采继续增长的情况下。绿色和平组织称，数据中心是碳排放量的主要贡献者，因为其中使用的电力中只有大约20%来自可再生能源。 数据中心能耗的主要原因是采用冷却设施，通常采用水泵、冷却器和冷却塔。传统上，由于设备组合之间的相互作用的复杂性，难以人工优化冷却过程。每个场景所需的规则和启发式算法很难定义，特别是在考虑与周围环境(如天气)的交互时。其结果是，运营人员无法计算设置的变化，这些设置可以对数据中心环境内的变化做出足够快速的响应，以优化电力效率。 为了研究人工智能能否做得更好，谷歌公司在2016年推出DeepMind，该团队在博客上发布了一个深度学习模型，该模型通过传感器数据进行培训，能够预测环境因素对性能和能耗的影响。该模型向操作人员提出建议，建议优化设置，以提高冷却效率，从而降低功耗。谷歌公司的一个特定数据中心的模型降低了40%冷却能耗。 总结 大数据和人工智能正在从根本上改变发电、定价和消费的模式，导致能源部门出现重大颠覆性发展。随着面临*的环境挑战，监测、建模、分析和预测能源生产和使用的新的、更智能的方法正在帮助人们实现可持续能源目标。 |
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