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与热量存储集成的住宅热泵的技术经济评估
摘要：相变材料（PCM）基于基于网格相互作用的住宅建筑物的热能储存（TES）可以提供能源和成本减少的优势。研究人员确定，这些好处差异很大，具体取决于PCM相变温度（PCT），总TES存储容量，系统配置以及建筑物的位置和气候。在这项研究中，使用理想化的方法报道了新型热泵（HP）集成TES系统的初步技术经济性能。在美国的三个不同气候中，为住宅建筑物的1年供暖和冷却负荷建模了简化的HP-TES。对HP的蒸气压缩系统进行了修饰，以与TES集成，并由HP介导了所有对TES的热传递。使用单个PCM进行加热和冷却，PCT和TES容量有所不同，以观察它们对建筑物能源消耗，峰值负载转移和节省的影响。在纽约市的PCT为30℃的PCT和休斯顿和伯明翰的20℃时，电力消耗，公用事业成本和高峰电需求量的最大减少。通过使用使用时间时间表来减少峰值负载，分别减少了休斯敦，纽约市和伯明翰的峰值能源消耗。TE具有170 MJ存储容量，允许最大需求从高峰时段转移到非高峰时段，一旦TES容量等于在最极端的环境条件下所经历的每日建筑物热负载，回报率就会降低。
住宅建筑需求响应中热能存储集成热泵的 PCM 材料选择
摘要 基于相变材料 (PCM) 的热能存储 (TES) 是一种广泛的解决方案，可以转移建筑物的峰值能源需求并增加电网的稳定性。PCM 可以通过几种可能的配置集成到热泵设备或建筑围护结构中，用于住宅建筑的空间加热和冷却应用。热泵集成主动 PCM 存储可以显着节省能源并减少峰值需求，但其好处会因系统配置、存储容量和所用 PCM 的温度范围而有很大差异。对材料及其在热泵集成 PCM 系统中的适用性进行回顾至关重要。本文将对各种配置的热泵集成 TES 的 PCM 材料选择进行分析。全面的回顾将比较具有不同熔化温度和配置的相变材料，与文献中报道的节能和需求影响相对应。这项工作对于指导高性能热泵集成 PCM 系统的设计具有重要意义。关键词：热能存储、相变材料、热泵、需求响应、住宅建筑
安全地确定太阳能+存储集成
- 被动地将电池保持在其首选的工作温度范围（70-100°F），这意味着寿命延长。- 完全没有运动部件的固态，不需要电量才能进行热调节，这意味着不需要维护。-LFP（LifePo4）电池化学反应是市场上最安全的化学反应（没有热失控且电池寿命更长）。-UL 9540A测试显示没有外部浮动，并且完全包含诱导的热失控（即使在单元内也没有点火）。- 集中式系统密集地将电池模块包装到一个容器中，从而大大增加了传播/燃料风险。- 分布式设计，以提高安全性，最大程度地降低了传播风险。- 第三方验证的性能和正在进行的场测试。
马耳他中部地区的公用事业规模存储集成...
摘要：马耳他可再生能源的部署受到电网整合限制。光伏 (PV) 系统由于其固有的间歇性对电网稳定性构成重大风险，并导致中压和低压网络过压。对公用事业规模电池储能系统 (BESS) 的投资将促进可再生能源的进一步部署，并将有助于实现能源安全。本研究提出了一种公用事业规模电池储能系统 (BESS) 的新型规模策略，该策略仅基于技术考虑，以根据历史电力需求和光伏发电量找到所需的最小存储容量。建模和仿真仅限于 Gozitan 11 kV 配电网的一部分，结果表明，公用事业规模的存储可以通过避免反向功率流来减少光伏系统对电网基础设施的影响，并通过降低峰值电力需求来提高本地能源安全。中央 BESS 和采用“同等规模”的分散式协调 BESS 存储了 3.4 MWh，而采用“最佳规模”的分散式协调 BESS 存储了 5.307 MWh。在这三种情况下，晚间峰值需求从 2.62 MW 降至 1.82 MW 的定义限值，降幅达 30.5%。从本文的结果来看，“最佳规模”策略表明，BESS 安装在本地光伏发电旁边时可获得最大收益。因此，通过部署根据光伏发电潜力确定规模的协调式公用事业规模 BESS，即使在现有配电网络基础设施下，光伏发电的渗透率也有望提高。
在空气分配系统中基于相变的基于材料的存储集成以提高建筑物的功率灵活性
本文通过将相变材料（PCM）纳入建筑物供应气管中，以增加建筑物的热存储能力，从而提出了一种新颖的储能解决方案。与PCM集成壁相比，该解决方案具有各种优势，包括更有效的传热（强制对流和更大的温度差异）。在非高峰时段，系统以供应空气温度在材料的凝固点以下以冷却能量为PCM充电。在高峰时段，使用较高的供应空气温度，以便可以将存储的能量排放到供应空气中。这将建筑物的冷却负载的一部分从峰值的小时转移到非高峰时段。使用实验数据开发并修改了导管中PCM熔化和凝固的数值模型。通过将PCM模型与simulink共模拟平台中的能量全型DOE结合到EnergyPlus典型建筑模型来进行整个构建能量模拟。模拟，而PCM存储将On-Peak的能源消耗降低了20-25％。使用当前使用时间的电力率确定电力成本和投资回收期。