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第四代区域供热和...的新发展
[1] Østergaard PA、Lund H、Mathiesen BV。智能能源系统和第四代区域供热。Int J Sustain Energy Plan Manag 2016；10：1-2。https://doi.org/10.5278/ijsepm.2016.10.1。[2] Østergaard PA、Lund H。智能区域供热和电气化。Int J Sustain Energy Plan Manag 2017；12。https://doi. org/10.5278/ijsepm.2017.12.1。[3] Østergaard PA、Lund H。编辑 - 智能区域供热和能源系统分析。Int J Sustain Energy Plan Manag 2017；13。https://doi.org/10.5278/ijsepm.2017.13.1。 [4] Østergaard PA、Lund H、Mathiesen BV。社论 – 智能能源系统和第四代区域供热系统。Int J Sustain Energy Plan Manag 2018；16：1-2。https://doi. org/10.5278/ijsepm.2018.16.1。[5] Østergaard PA、Lund H、Mathiesen BV。第四代区域供热的发展。Int J Sustain Energy Plan Manag 2019；20。https://doi.org/10.5278/ijsepm.2019.20.1。
引用出版版本（APA）：Thellufsen，J。Z.，Lund，H.，Sorknæs，P.，Nielsen，S.，Chang，M。和Mathiesen，B。V.（2023）。超越部门coupl
部门耦合和系统集成是从化石燃料到基于可再生能源的完全脱碳能系统的能量过渡中的关键概念。智能使用扇区耦合（例如在智能能源系统概念中表达的耦合）可容纳识别更节能和负担得起的绿色过渡。但是，这些好处在场景建模中通常并未完全识别，原因是并非所有能源系统分析工具都配备了这样做的简单原因。在这里，我们使用能量计划工具来复制欧盟基线和1.5个报告“所有人的干净星球”的技术场景，然后我们将其与欧洲的智能能源系统场景进行比较。由于其专注于扇区耦合，我们展示了这种智能的能源欧洲场景如何比其他方案更能有效，更实惠。
无需热风供暖：智能供热电气化原理
8 Connolly, D.、Hansen, K.、Drysdale, D.、Lund, H.、Van Mathiesen, B.、Werner, S. 等 (2015)。加强供暖和制冷计划以量化提高欧盟成员国能源效率的影响：将欧洲供热路线图方法论转化为成员国层面。（工作包 2。主要报告：执行摘要。）比利时布鲁塞尔：Stratego 项目。检索自 https://www.euroheat.org/wp-content/uploads/2016/04/WP2-Main-Report.pdf
文档.pdf
EnergyPLAN 模型自 1999 年以来不断发展，并扩展为目前的 15.1 版本。最初，该模型由 Henrik Lund 开发，并在 EXCEL 电子表格中实现。很快，模型就变得非常庞大，因此，在 2001 年，该模型的主要编程被转换为 Visual Basic（从 3.0 版到 4.4 版）。同时，所有逐小时分布数据都被转换为外部文本文件。总之，这使模型的大小缩小了 30 倍。这次转换是与 Leif Tambjerg 和 Ebbe Münster（PlanEnergi 顾问）合作完成的。2002 年，该模型在 Delphi Pascal 中重新编程为 5.0 版。2003 年，该模型扩展为 6.0 版。这一转变由 Henrik Lund 在 Anders N. Andersen 和 Henning Mæng（能源与环境数据）的帮助和协助下实施。在 6.0 版中，模型得到了扩展，可以计算二氧化碳排放的影响以及当电力供应被视为某个地区整个能源系统的一部分时可再生能源 (RES) 的份额。还增加了分析外部电力市场上不同交易选择的可能性。2005 年春季，该模型扩展为 6.2 版，与 H2RES 模型进行比较研究，重点是可再生岛屿的能源系统分析。这项比较研究是与萨格勒布大学的 Neven Duic 和 Goran Krajacić 共同完成的。作为这项工作的一部分，EnergyPLAN 模型中添加了两种新的电力存储/转换设施的可能性。一种是电力存储单元，可用于建模，例如水力存储或电池存储。另一种是电解器，它能够产生燃料（例如氢气）和热量用于区域供热。此外，与特拉华大学的 Willet Kempton 合作实施了 V2G（车辆到电网）建模设施。2005 年秋季和 2006 年春季，该模型进一步扩展为 6.6 版。主要重点是能够作为欧盟项目 DESIRE 的一部分模拟六个欧洲国家的能源系统。因此，系统中增加了选择更多可再生能源、核能和水力发电以及水库和可逆泵设施的可能性。2006 年夏季和秋季，该模型进一步扩展为 7.0 版。添加了新的组件，例如不同的运输选项和不同的个人加热选项。在博士生 Georges Salgi 的帮助下，实施了压缩空气能量存储 (CAES) 的详细模型。在博士生 Marie Münster 的帮助下，添加并测试了不同的废物利用选项。然而，主要成果是在模拟系统中每个组件的商业经济边际生产成本的基础上，对整个能源系统实施了新的经济模拟。还增加了计算年度社会经济总成本的选项。在博士生 Brian Vad Mathiesen 的帮助下，新选项经过了测试，并应用于丹麦的 2030 能源计划。在奥尔堡大学的 Mette Reiche Sørensen 的帮助下，扩展能源模型的图表被制作并实现到用户界面中，Sørensen 也协助编写了本文档。2010 年初，版本 8 包含了由 Poul Østergaard 帮助开发的结合地热和吸收式热泵的新型废物转化为能源技术设施、由 David Connolly 帮助的新型泵水能储存设施以及由 Poul Østergaard 和 Brian Vad Mathiesen 发起的一些小改进。除此之外，它还成为了单独存储 COST 数据的选项。
欧洲野火和森林火灾词汇表
本术语表由以下人员撰写和编译：Dr. Robert Stacey（诺森伯兰郡消防救援服务中心）在 Stephen Gibson（野火咨询服务部门）和 Paul Hedley（诺森伯兰郡消防救援服务中心助理首席消防官）的协助和指导下 上述人员谨向EUFOFINET 项目合作伙伴为本术语表做出的重大贡献，特别是1： • Andrea Mecci 和Giacomo Pacini（意大利托斯卡纳地区）。• Constantinos Theocharis（PEDA，希腊）。• Dimitrios Marroguorgos 和 Kalliopi Tesia（希腊伊庇鲁斯地区） • Ian Long、Patrick Edwards、Bruce Hardy、Matthew Thomas、Graham Atkinson、Sharon Dyson 和 Gary McMorran（诺森伯兰消防救援局）。• Jean-Pierre Blanc（法国地中海森林协约国）。• José Antonio Grandas Arias（总统办公室、公共行政和司法部。加利西亚军政府，西班牙）。• Kalliopi Tesia、Dimitrios Mavrogiorgos 和 Panagiotis Argiratos（希腊伊庇鲁斯地区） • Kim Lintrup 和 Nanett Mathiesen（丹麦 Frederikssund-Halsnæs 消防救援局）。• Mata Papadimopoulou（希腊色萨利地区）。• Milan Lalkovic、Jana Pajtikova 和 Jozef Capuliak（斯洛伐克国家森林中心）。• Riccardo Castellini、Rodrigo Gomez 和 Miguel Segur（CESFOR，西班牙）。• Ryszard Szczygieł、Józef Piwnicki、Mirosław Kwiatkowski 和 Bartłomiej Kołakowski（波兰森林研究所）。• Silia Angelopoulou（希腊北爱琴海地区）。• Yvon Duche、Remi Savazzi 和Benoît Reymond（法国国家森林办公室）。最后，整个 EUFOFINET 合作伙伴对来自世界各地的许多野火和森林火灾专家提供的大力支持和援助表示感谢。如果没有以下 2 位的贡献，本文档就不可能完成： • Alan Carlson（Alan Carlson and Associates, LLC Wildland Fire Investigations，美国）。• Alex Held（南非消防国际组织）。• Alexander Heijnen（荷兰安全和司法部）。• Andrew Miller（英国诺森伯兰郡国家公园管理局）。• Angel Iglesias Ranz（西班牙卡斯蒂利亚莱昂地区）。• Arsenio Morillo Rodriguez（Consellería do Medio Rurale do Mar，Xunta de Galicia，西班牙）。• Bert Stuiver（荷兰海尔德兰-米登安全区）。• Bruno Goddijn 和 Arnoud Buiting（荷兰海尔德兰北部和东部安全区）。
全能系统中燃料的分类学
从石器时代开始，人类使用燃料，将其定义为任何用于能源转化的能源载体（联合国食品和农业组织，2004年；国际标准化组织，2014年）。在公元前790,000年建立了使用驯化火力的第一个证据。（Alperson-Afil和Goren-Inbar，2010年）。因此，生物质一直是人类用于安全，烹饪和供暖的第一个燃料。如今，大多数使用的能源是化石燃料。 在2019年，石油，煤炭和天然气分别占全球主要能源消耗的31％，25％和23％（我们的数据世界，2021年）。 尽管它们的优势很大，能量密度很高，但这些燃料仍有一个主要的缺点：它们的燃烧释放了大量二氧化碳（2019年CO 2的35 GT），主要负责气候变化（国际能源机构，2020b）。 能源过渡的最大挑战是在减少温室气体排放的同时确保能源供应。 实际上，这意味着要找到化石燃料的替代品。 首先，在能源过渡的背景下，燃料将继续在全球能源系统中发挥重要作用（Ahlgren，2012年）。 即使电力通过能源需求的电力获得了份额，它也不会完全置换燃料，这是出于三个主要原因：存储，基础设施兼容性和跨部门链接。 由于经济惯性及其基础设施遗产（Ahlgren，2012），燃料仍然是需要高能量密度的部门的最合适解决方案（例如 Contino等。如今，大多数使用的能源是化石燃料。在2019年，石油，煤炭和天然气分别占全球主要能源消耗的31％，25％和23％（我们的数据世界，2021年）。尽管它们的优势很大，能量密度很高，但这些燃料仍有一个主要的缺点：它们的燃烧释放了大量二氧化碳（2019年CO 2的35 GT），主要负责气候变化（国际能源机构，2020b）。能源过渡的最大挑战是在减少温室气体排放的同时确保能源供应。实际上，这意味着要找到化石燃料的替代品。首先，在能源过渡的背景下，燃料将继续在全球能源系统中发挥重要作用（Ahlgren，2012年）。即使电力通过能源需求的电力获得了份额，它也不会完全置换燃料，这是出于三个主要原因：存储，基础设施兼容性和跨部门链接。由于经济惯性及其基础设施遗产（Ahlgren，2012），燃料仍然是需要高能量密度的部门的最合适解决方案（例如Contino等。由于它们的间歇性和空间差异，可变可再生能源（VRE）的更深入整合需要存储和运输，以便在正确的时间和正确的位置提供能源需求（Hall and Bain，2008; Evans等，Evans等，2012; Brouwer等，2016; Gallo等，2016; Gallo等，2016; Rosa; Rosa; Rosa，2017; Rosa，2017）。，如果典型的电池容器在存储容量（最高10兆瓦时）和目前的显着成本和自我释放损失方面有限，那么能源转换为燃料为更高的存储容量（从100 GWH）（从100 GWH）和更长的存储时间尺度（几个月至年度）提供了更便宜的解决方案（Rosa，2017年）。重型运输，运输，航空或化学工业）（Zeman和Keith，2008; Pearson等，2012; Rosa，2017; Rosa，2017; Goede，2018; Trieb等，2018; Decker et al。，2019; Albrecht and Nguyen and Nguyen，2020; Stan ˇCin等，2020年）。（2020）指出，能源转变是跨学科的努力，而不仅仅是电力部门。后者仅代表全球能源消耗的五分之一（国际能源机构，2020a）。也，Goede（2018）在2018年表明，荷兰的CO 2排放量在不同类型的最终用途中同样分配（即功率，热量，流动性和非能量）。这强调了考虑每个能源部门的必要性，而不是将所有精力集中在电力系统上，甚至更多地转向朝着多向量相互联系的能源系统转移。鉴于将可再生能源转化为燃料的途径的越来越多，需要进行清晰的分类和术语（Bailera等，2017）。在这种跨部门方法中，从增加VRE的份额的角度来看，燃料是有希望的能源载体，以最大程度地提高整体系统的效率（Mathiesen等，2015； Stan ˇCin等，2020）。如Ridjan等人所预测的。（Ridjan等，2016），现在有必要通过使用更全面和定量的术语来支持正确的燃料技术开发（例如指定生物质在能量中的份额