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住宅部门生产和使用的电力约占温室气体排放 (GHGE) 的 30%。房屋隔热和整合可再生能源和储能资源是减少此类排放的关键。然而，这不仅是安装可再生能源技术的问题，也是优化储能单元充电/放电的问题。最近提出了许多优化模型来解决这一问题。然而，它们往往在几个方面受到限制：(i) 它们往往只关注减少电费，而将减少 GHGE 放在次要位置；(ii) 它们很少提出考虑热能和储热装置的混合能源存储优化策略；(iii) 它们通常使用线性规划 (LP) 或元启发式技术来设计，这些技术是计算密集型的，妨碍了它们在边缘设备上的部署；(iv) 它们很少评估模型如何影响电池寿命。鉴于这种现状，本文比较了两种方法，第一种方法提出了一种创新的滑动电网碳强度阈值算法，该算法是作为欧洲项目 RED WoLF 的一部分开发的，第二种方法提出了一种基于 LP 设计的算法。比较分析基于法国和英国的两个不同的现实场景进行。结果表明，与没有优化逻辑的解决方案相比，这两种算法都有助于减少 GHGE（10% 到 25% 之间），LP 算法略有优势。然而，RED WoLF 可以显著减少计算时间（LP 约为 25 分钟，而 RED WoLF 约为 1 毫秒）并延长电池寿命（LP 为 4 年，而 RED WoLF 为 12 年）。
住宅建筑温室气体减排
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