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摘要：热泵与光伏系统相结合是能源系统转型的一个非常有前景的选择。通过使用这种将电力和热力部门结合起来的系统，建筑物可以持续供暖，并减少温室气体排放。本文揭示了一种为住宅建筑设计合适的热泵和光伏 (PV) 系统的方法，以实现高水平的 (光伏) 光伏自耗。这是通过利用热能存储 (TES) 通过智能控制算法将热泵的运行转移到高光伏发电时间来实现的，这会产生大量直接被热泵利用的光伏电力。为了涵盖现有的建筑基础设施，引入了 4 栋具有不同建造年份的参考建筑，包括单户和多户住宅建筑。通过这种方式，包括带有散热器供暖的旧建筑以及带有地板供暖系统的新建筑。使用 MATLAB-Simulink ® 2017a 对每种建筑类型的热泵/光伏系统进行了仿真，以评估由新算法控制的热泵/光伏系统的性能。结果表明，每年光伏装置可直接满足建筑用电量（包括热泵）的 25.3% 至 41.0%。显然，供暖系统的特性对结果有显著影响：与采用散热器供暖和较高供热温度的建筑相比，采用地板供暖和较低供热温度的新建建筑由于热泵效率更高，因此光伏自耗水平更高。此外，还研究了在两种建筑类型中为系统添加电池的影响。结果显示，如果有电池，光伏自耗程度会增加。然而，由于电池的投资成本高，它们无法在合理的时间内收回成本。
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1 波尔图大学工程学院（FEUP），Rua Dr.罗伯托·弗里亚斯，4200-465 波尔图，葡萄牙； kiatng@fe.up.pt 2 里斯本大学社会科学研究所（ICS-UL），Av. Aníbal de Bettencourt 教授，9, 1600-189 Lisboa，葡萄牙 3 DRIFT——荷兰转型研究所，鹿特丹伊拉斯姆斯大学，邮政信箱 1738，3000 DR 鹿特丹，荷兰； jmwittmayer@drift.eur.nl （JMW）; oxenaar@drift.eur.nl (SO) 4 CIIMAR-海洋与环境研究跨学科中心，波尔图大学，马托西纽什邮轮码头，Av. General Norton de Matos s/n, 4450-208 Matosinhos, 葡萄牙 5 生态、进化和环境变化中心（CE3C），里斯本大学理学院，Campo Grande，1749-016 里斯本，葡萄牙； gplus@fc.ul.pt（GPL）； emgonzalez@fc.ul.pt （EM-G.）; iscampos@fc.ul.pt (IC) 6 生态经济研究所（IÖW），波茨坦大街。 105，10785柏林，德国； swantje.gaehrs@ioew.de 7 吕讷堡大学银行、金融与新企业管理研究所，Universitätsallee 1, 21335 Lüneburg，德国； holstenkamp@uni.leuphana.de 8 利兹大学可持续发展研究所，英国利兹 LS2 9JT； DLBrown@leeds.ac.uk * 通信地址：lanka.horstink@ics.ulisboa.pt;电话：+ 351-919852781
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摘要：在现有的建筑供暖和制冷解决方案中，区域供暖 (DH) 和区域制冷 (DC) 系统被认为是最佳选择之一，因为它们可以确保更好地控制污染物排放，并且比单个系统具有更高的效率。然而，仍需要改进以提高其可持续性和可靠性。近年来，所谓的“低温区域供暖” (LTDH) 概念被引入，旨在 (i) 通过降低 DH 网络的温度来减少分配热损失，(ii) 有利于与可再生能源的整合，以及 (iii) 为未来智能能源系统的发展创造所需的条件。然而，人们对其在现有和新系统中的实施提出了许多担忧。为此，本文旨在确定利益相关者对未来几年 LTDH 系统开发和实施障碍的排名。为此，我们设计了一份问卷，包括对当前差距和优势的分析，然后提交给 50 多位意大利和国际 DH 领域的专家。对收到的答复进行了深入分析，特别关注意大利专家的答复。报告了关于如何促进向新 LTDH 方法过渡的评论和建议。
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本文介绍了一种新型体系结构，称为基于融合 - 融合优化（FUFI），具有双长期记忆网络（FUFI-CNN-BI-LSTM），以增强电荷状态（SOC）估计性能。所提出的FUFI-CNN-BI-LSTM模型利用卷积神经网络（CNN）和Bi-Long短期存储网络（BI-LSTM）的功能，同时利用FUFI优化来有效调整网络的超参数。这种优化技术通过找到模型的最佳配置来促进有效的SOC估计。对基于FUFI算法的模型进行了比较分析，包括FUFI-CNN-LSTM，FUFI-BI-LSTM，FUFI-LSTM和FUFI-CNN。比较涉及评估SOC估计任务的绩效并确定模型的优势和局限性。此外，提出的FUFI-CNN-BI-LSTM模型在各种驱动周期测试中进行了严格的测试，包括HPPC，HWFET，UDDS和US06在-20至25摄氏度的不同温度下进行。使用良好的评估索引在不同的现实工作条件下评估模型的鲁棒性和可靠性，包括相对误差（RE），平均绝对误差（MAE），R Square（R 2）和Granger因果关系测试。结果表明，所提出的FUFI-CNN-BI-LSTM模型可在较高和较低范围的广泛温度上实现有效的SOC估计性能。这一发现表明该模型在各种操作条件下准确估算SOC的功效。
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不可编程的可再生能源的渗透以及随之而来的能源价格和可用性的波动导致需要增强能源系统的灵活性和不同能量向量之间的协同作用。这可以通过扇区集成来达到。在用于此目的的最相关的技术中，电力对天然气系统允许将过量的可再生电力直接转换为燃料，然后可以存储或使用。包括这些创新解决方案在内的智能能源系统需要智能管理方法来优化其操作。这项工作通过为系统的优化模型开发了作为混合企业的线性编程问题，调查了与季节性存储的能源系统的运营策略。算法可以使用两阶段随机编程来解决未来干扰的不确定性质，例如能量需求，发电和价格。该算法对网格连接和100％可再生能源供应案例研究进行了测试。与确定性优化相比，新型随机算法允许更强大的优化，并且在几个未来的干扰实现下确保了系统管理。此外，电力到天然气解决方案的整合保证了能源系统的能源安全，并可以缓冲，以防止骚乱的不可预测行为。
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能量过渡构成了一系列与矿物稀缺和耗竭有关的新挑战。矿物质消耗的过程的特征是每吨有价值的矿物的能源消耗增加（即采矿的能量强度），由于开采矿床质量的下降。由于可再生能源技术在很大程度上依赖着一系列矿物质，其中一些矿物质很少，因此可再生能源技术的净能量回报（即提供能源服务的能源份额）可能会受到这种下降的重大影响。这可能反过来危害可再生能源技术提供足够的净能量的能力，从而支持体面的生活水平。因此，本文的目的是使用净能量分析技术与生命周期分析数据相结合，矿物质耗竭对四种可再生能源技术的净能量回报的影响：太阳能光伏，太阳能，太阳能，陆上风和越野风。结果表明，矿物质耗竭对可再生能源技术净能量回报的影响将是边缘的。的确，即使对于分析的每种技术，净能量回报的份额也很高，净能量收益的份额在2060降低了3个百分点 - 风离岸的2.3％，太阳能光伏和浓缩太阳能的1.6％，风岸的太阳能太阳能和1.1％。这些结果通过对采矿的能量强度进行的蒙特卡洛模拟进行了验证。此外，本文讨论了技术因素，例如冶金能效率的改善和制造的材料强度有可能抵消矿物质耗竭的影响。因此，尽管与矿物稀缺性和耗尽有关的限制对于能量过渡可能至关重要，但人们对这些问题对可再生能源净能量回报的影响的担忧似乎是没有根据的。
