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储能是一种关键的灵活性措施，可暂时将发电与电力需求分离开来，并被誉为实现基于可再生能源的脱碳能源系统的缺失环节。全球能源系统各级储能容量的建设有望加速脱碳进程。为此，一个连贯的数学框架来确定具有储能的本地化能源系统的碳足迹是必不可少的。本文介绍了一个开源能源系统模拟程序——能源系统网络 (ESN)。可以使用 Python 程序模拟各种能源系统配置，该程序结合了发电、电网、存储和负载等关键能源系统组件。ESN 采用自下而上的集成方法，将能源系统建模与精简的生命周期评估技术相结合，以量化本地化能源系统中所有组件的碳足迹。可以考虑每个组件的生命周期阶段，包括生产、运行和报废处理。通过两个锂离子电池应用的示范案例研究获得了碳足迹值：能源套利和家庭能源系统。能源供应平准化排放量 (LEES) 指标已用于评估每种应用的碳足迹。一种旨在利用电网碳强度差而非能源价格差的非常规能源套利策略设法使 LEES 值比常规变体低约 17%。探讨了屋顶太阳能发电、电池储能系统和能源管理策略对家庭能源系统 LEES 值的影响。与基准情景相比，在对太阳能发电和电池系统进行最佳能源管理的情况下，LEES 最大减少量超过 37%。ESN 的开源可用性有助于提高具有储能的本地化能源系统碳足迹评估的透明度、可比性和可重复性。
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