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全部电力成本“FCOE”和能源回报“eROI”
风能和太阳能等可变“可再生能源”——虽然不是本文的主题——在 2019 年占全球一次能源的约 3% 和全球总电力产量的约 8%，这一数字在 2020 年和 2021 年基本保持不变（有关太阳能的更多详细信息，请参阅 Schernikau & Smith，2021，有关风能的更多详细信息，请参阅 Schernikau & Smith，2022b）。通常归类为“可再生能源”的其他形式的能源供应——例如生物质能、水力发电、地热能或潮汐能——没有进一步详细说明，因为它们不被视为可变的并且具有不同的质量。相比之下，煤炭和天然气合计占全球一次能源的约 50% 和全球总电力产量的约 60%。因此，化石燃料仍然超过风能和太阳能，其“化石燃料与风能-太阳能的比率”在一次能源方面为 27 倍，在电力生产方面为 8 倍（IEA，2021a）。
全部电力成本“FCOE”和能源回报“eROI”
风能和太阳能等可变“可再生能源”——虽然不是本文的主题——在 2019 年占全球一次能源的约 3% 和全球总电力产量的约 8%，这一数字在 2020 年和 2021 年基本保持不变（有关太阳能的更多详细信息，请参阅 Schernikau & Smith，2021，有关风能的更多详细信息，请参阅 Schernikau & Smith，2022b）。通常归类为“可再生能源”的其他形式的能源供应——例如生物质能、水力发电、地热能或潮汐能——没有进一步详细说明，因为它们不被视为可变的并且具有不同的质量。相比之下，煤炭和天然气合计占全球一次能源的约 50% 和全球总电力产量的约 60%。因此，化石燃料仍然超过风能和太阳能，其“化石燃料与风能-太阳能的比率”在一次能源方面为 27 倍，在电力生产方面为 8 倍（IEA，2021a）。
能源投资回报率 (EROI) 趋势对向可再生电力转型的影响
最近的论文认为，可再生电力技术和系统的能源投资回报率 (EROI) 可能非常低，以至于从化石燃料向可再生电力的转变可能会取代对其他重要经济部门的投资。对于大规模电力供应的情况，我们借鉴了净能量分析和可再生能源工程的见解，批判性地审查了这些论文中的一些假设、数据和论点，重点关注风能和太阳能可以提供大部分电力的地区。我们表明，上述说法是基于过时的 EROI 数据、未考虑从燃料燃烧转变的能源效率优势以及对存储需求的估计过高。风能和太阳能光伏发电可以提供绝大多数电力，甚至未来所有能源，它们的 EROI 通常很高 (≥ 10) 并且还在增加。存储对 EROI 的影响取决于所采用的存储数量和类型及其运营策略。在本文考虑的地区，维持发电可靠性所需的存储量相对较少。
主要能源运营商的能源投资回报率
摘要：净能量，即考虑到提取和加工的能源“成本”之后剩余的能量，是用于支持现代社会的“利润”能量。能源投资回报率（EROI）是评估能源提取过程的盈利能力的流行指标，EROI> 1表明，将能源提供更多的能源被传递给社会比提取过程中所用的更多。在过去的十年中，EROI分析特别越来越受欢迎，近年来出版物的增加。缺乏方法学的一致性，但是，在这些论文中，导致了一个跨技术进行不当比较的情况。在本文中，我们既提供文献综述，又提供EROI值的协调，以在热燃料和电力生产技术中提供EROI的准确比较。最重要的是，作者倡导使用使用点EROI而不是萃取点EROI作为过程的“成本”，以使大多数热燃料从提取到使用点可大大降低其Eroi。主要结果表明，PV，风能和水力发电的Erois在或超过十个，而热燃料的EROIS则有很大的变化，而石油油对于低于十的石油油。
从熵的角度来解释了能源投资回报率
低碳能量转化是世界能源发展的主要趋势，减轻碳排放的措施在所需能量方面可能有很大差异。评估能源利用中能源使用的一种常见方法是能源投资回报率（EROI）。对Eroi的批评之一是对计算的输入和输出因素的不确定性。为了清楚这个问题，我们用熵来解释Eroi，这是物理学中最基本的概念。我们将能源利用系统视为一种耗散结构，并为能源资源开发系统构建了基本的熵分析框架。然后，我们得出EROI和熵变化之间的关系。EROI理论与耗散结构的基本要求一致，即总熵变化必须为负。eroi是一种使用熵理论评估能源资源开发的方法。将所有因子量化为能量单位是多维因素是多维的，而能量是一维标准是不合适的。EROI方法的未来发展应以熵理论为指导。一系列相关的指标将增加其应用和政策意义。
对能源项目竞争力指标的严格审查
CBA 成本效益分析 CCS 碳捕获与储存 CED 累计能源需求 CF 容量系数 DALY 残疾受影响寿命年 DPB 折现回报 EAPI 能源架构绩效指数 EIA 环境影响评估 EPR 能源回收率 EPTB 能源回收时间 ERO(E)I （能源）投资的能源回报率 EROI st 标准 EROI EROI pou “使用点”的 EROI EROI ext 扩展的 EROI EROC 碳回报的能源 FAHP 模糊层次分析法 GHG 温室气体 GPER 总一次能源需求 GWP 全球变暖潜能 IRR 内部收益率 KPI 关键绩效指标 LACE 平准化避免电力成本 LCA 生命周期分析 LCOE 平准化电力成本 LCOH 平准化供热成本 LCOS 平准化储存成本 MCDA 多标准决策分析 NEP 净能源百分比 NER 净能源比率 NEY 净能源产量NPV 净现值 O&M 运营与维护 OPEX 运营支出 PCA 主成分分析 R&D 研究与开发 RECAI 可再生能源国家吸引力指数 RES 可再生能源 RET 可再生能源技术 SDG 可持续发展目标 SEE 系统能源效率 SER 系统能量返还 SPB 简单回报 TLCC 总生命周期成本 TRL 技术就绪水平 WACC 加权平均资本成本
基于ANFIS的双向网格连接的EV充电站与
与将储能技术（例如电池和水电存储）合并到太阳能PV安装中相关的挑战和机会，强调了存储在增强电网稳定性和最大化可再生能源利用率方面的作用。[9] Nwaigue等人（2019年）对太阳能光伏系统的智能电网整合进行了综述。The study examines the challenges and potential solutions for integrating solar PV into existing power grids, focusing on aspects like grid stability, power quality, and control strategies, highlighting the need for advanced grid management techniques to optimize solar PV integration [16] Raugei et al (2017) investigate the EROI of photovoltaic as compared to fossil fuel life cycles.该研究提出了一种评估Eroi的综合方法，并提供了有见地的比较，强调了太阳能光伏系统的有利能源回报特征。[21] 1.2基于ANFIS的MPPT技术Kumar等人（2021）描述了基于ANFIS的MPPT技术，用于独立太阳能PV系统。所提出的方法利用ANFI来估计最佳工作点，实现有效的跟踪性能并提高能量产量。[10] Bendary等人（2021）描述了用于光伏系统中MPPT的ANFIS（基于网络的模糊推理系统）。提议的基于ANFIS的MPPT控制器适应不断变化的环境条件，确保准确跟踪并提高整体系统效率。[11] G. Liu等（2020）引入了对独立太阳能PV系统的不同基于ANFIS的MPPT算法的比较研究。它由两个主要该研究评估了算法的跟踪准确性，收敛速度和稳定性，为选择最佳的基于ANFIS的MPPT方法提供了宝贵的见解。[14] U. Yilmaz等人（2019）开发了MPPT（“最大功率点跟踪”）方法。
成功过渡到净零排放能源系统的风险
太低，实际上对于所有可再生能源技术而言（如果考虑到储能），其投资回报率都低于经济可行性所需的水平[2]。EROI 与人类发展指数（HDI）、医疗支出、女性识字率、体重不足儿童比例以及性别不平等等生活质量因素密切相关[3]。对相关研究结果的汇编和比较[1-3]清楚地表明，过快且密集地转向可再生能源可能会严重降低生活质量，并且不会显著减少向大气中的温室气体排放。在这一点上，我们还应该看到一个同样令人不安的事实：风能和太阳能装置的容量系数低。对于风电装置，根据地理位置不同，容量系数从 0.1 到 0.25 不等，而对于风力涡轮机，容量系数从 0.2 到 0.4 不等；然而，海上装置的容量系数最高，而海上装置对技术和投资的要求更高。表 1 显示了一些大规模可再生能源装置及其容量系数的示例。
备忘录
该技术是独一无二的：HTL提供了有利的能量平衡，与其他废物到能量技术相比，使用较少的能量输入来产生高能量输出的生物夸张。此外，HTL有效地处理湿有机材料，从而避免了干燥原料或使用超临界条件的高能量需求。与热解和气化相比，这显着降低了能源消耗，这通常需要预先干燥和较高的操作温度（> 500°C）。htl在将湿生物量转化为生物蛋白酶时表明，能量回收效率高达60％，这意味着生产的生物蛋白能的能量含量明显大于加工所需的能量。这种高能源投资回报率（EROI）部分是由于HTL有效地将生物质转化为能量密集的碳氢化合物，与其他方法不同，可以将其直接改进到运输燃料中。因此，HTL提出了一种实用，节能的途径，将有机废物转化为可再生燃料，从而提高了其作为一种可持续和可扩展的废物技术的吸引力。
加州高普及率光伏和电动汽车的生命周期碳排放和能源影响
摘要：加州已制定了两个雄心勃勃的目标，旨在在未来几十年实现高水平的脱碳，即 (i) 到 2030 年和 2045 年分别使用可再生能源 (RE) 技术生产 60% 和 100% 的电力，以及 (ii) 到 2030 年引入至少 500 万辆零排放汽车 (ZEV)，作为到 2035 年所有新车均为 ZEV 的第一步。此外，在加州，光伏 (PV) 与锂离子电池 (LIB) 存储相结合以及电池电动汽车 (BEV) 分别是新 RE 装置和新 ZEV 最有希望的候选者。然而，有人担心同时实现这两个目标可能会对电网的稳定性产生负面影响，从而影响其整体能源和碳排放性能。本文基于原始电网平衡模型，结合历史每小时调度和需求数据以及未来对 BEV 充电每小时需求的预测，通过提供全面的生命周期碳排放和能源分析来解决这些问题。本文评估了五种不同的情景，结果明确表明，未来加州 80% 的可再生能源电网组合不仅能够应对 BEV 带来的增长需求，而且可以实现低碳排放（<110 g CO 2-eq /kWh）和令人满意的净能源回报（EROI PE-eq = 12–16）。