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框式太阳能炊具：技术进步，能源，环境和经济利益的概述
摘要：作为主要能源消费者之一，烹饪是日常生活中必不可少的一部分。不可再生的烹饪燃料来源，例如木头或牛粪造成危险污染和全球生态系统差。在过去的几十年中，太阳能烹饪经历了许多改进。太阳能烹饪主要被用作减少石油和天然气依赖性，增加环境可持续性并减少全球变暖威胁的替代品。本文讨论了盒子型太阳能炊具的最新发展。本文讨论了影响与太阳能烹饪系统相关的性能，能量和exergy的各种参数的原理和分类。In line with the sustainable development goals of the UN agenda 2030 and especially the heed to the accomplishment of SDG 7 and SDG 13, various economic factors, such as the payback period (PP), net present value (NPV), benefit–cost (B–C) ratios, internal rate of return (IRR), levelized cost of heat (LCOH), and levelized cost of cooking a meal (LCCM) have been discussed.还提出了环境分析，以显示太阳能烹饪的总体好处。评论还重点介绍了盒子型太阳能炊具，其组件及其传热特性的当前开发。已经讨论了各种几何修饰，使用反射器的使用以及改善烹饪的透明绝缘材料。可以说，有了更好的政策影响，可以实现太阳能炊具的社会和经济可接受性。已经获得了最新研究的太阳能炊具的改进，以相变材料（潜热存储）的形式存储的概念，这也有效，这也有助于晚期烹饪。
储罐热能存储系统
由多个储罐组成的热能存储系统允许实施热跃层控制方法，这可以在放电过程中降低流出温度的下降并增加体积存储密度和利用率。基于提取和混合热阶层控制方法的多坦克系统，使用模拟评估了河流岩石作为储存材料和压缩空气作为热转移流体的模拟。对于绝热条件，模拟显示所有多坦克系统的性能都提高了，并且随着储罐数量的增加，改进的改善。混合方法的性能比提取方法更好。混合方法使用两个储罐的总体积比单坦克系统小的2.15倍提供了5.1％的流出温度下降。在绝热条件下，超过三个坦克无益。使用两个油箱，混合方法的温度下降为5.8％，体积比单坦克系统小的2.5倍。两坦克系统的发射效率为91.3％，而单坦克系统的98.1％。两坦克系统的特定材料成本比单坦克系统的特定材料成本低1.5倍。
一种新型吸附型转化器的热力学分析...
压缩CO 2 储能技术是平抑可再生能源产量波动的可行解决方案，具有巨大的发展前景。目前面临的主要挑战是如何实现低压CO 2 的高密度储存。为了摆脱低压CO 2 液化储存和大规模洞穴储存带来的工程应用限制，本文提出了一种新型吸附跨临界压缩CO 2 储能系统。采用Fe-MOR(0.25)作为吸附剂，在298 K和0.1 MPa下CO 2 的储存密度可达390.94 kg/m 3 。基于热力学第一定律和第二定律进行热力学模拟。结果表明，设计条件下系统往返效率、火用效率和储能密度分别为66.68 %、67.79 %和12.11 kWh/m 3 。敏感性分析结果表明：高压罐储压和储温对系统具有复合效应，是影响系统性能的关键参数；临界点泄压会引起系统性能突变；换热器效率、压缩机和涡轮等熵效率的提高对系统性能有正向影响。
将压缩的二氧化碳储能集成在氧气燃烧发电厂中的二氧化碳燃料
为了补偿CO 2捕获的高成本，本研究提出了一种新的解决方案，该解决方案将压缩的CO 2储能（CCES）系统集成到具有CO 2 Capture（Oxy_CCES）的氧气燃烧燃烧机中。能量存储的整合有可能从电价变化中产生套利。所提出的OXY_CCES系统可以达到34.1％的净效率，并且比液体的氧气储存氧气储存的氧气燃烧燃烧植物（Oxy_O 2）高34.1％，并且更高的发弹性效率为57.5％。建立了两种情况，即，建立了现有的氧气燃烧植物（S E I）和建造新工厂（S-II），以比较Oxy_CCES和OXY_O 2。在S E I中，OXY_CCE的回报时间为一年，在S-II中，OXY_CCE的电位电量成本（LCOE）增加了1.8％，低于OXY_O 2的电力。灵敏度分析表明，当峰值和谷电价格之间的差异以及能源存储系统的能力增加50％时，OXY_CCES系统的净现值（NPV）和LCOE分别增加了113.4％和1.7％，这会降低到NPV和LCOE的增加，而NPV和LCOE则增加了OXY_O_O的NPV和LCOE。©2022 Elsevier Ltd.
与燃煤电厂合并的新型压缩空气存储系统的热力学评估和灵敏度分析
摘要：已经开发了一种新型的压缩空气存储（CAES）系统，该系统与基于其进食水热系统的煤炭功率厂创新。在混合设计中，将CAES系统的压缩热转移到煤炭发电厂的饲料中，并在膨胀机被从煤炭发电厂采集的饲料加热之前被压缩空气。此外，扩张器的废气被用来加热煤炭发电厂的部分进食水。通过建议的集成，可以消除常规CAES系统的热量储能设备，并且可以改善CAES系统的性能。基于350兆瓦的超临界煤炭发电厂，对拟议的概念进行了热力学评估，结果表明，新CAES系统的往返效率和往返效率可以分别达到64.08％和70.01％。此外，还进行了灵敏度分析，以检查环境温度，空中压力，扩张器入口温度和煤炭功率负载对CAES系统性能的影响。上述工作证明，在各种条件下，新颖的设计有效，为CAES技术的发展提供了重要的见解。
热量和电力地热植物优化的多目标方法
摘要：本文介绍了地热植物的名义条件的设计和操作的同时优化，在该植物的名义条件下，地热流体分为两个流以供应有机的兰金循环（ORC）和区域加热网络（DHN）。还研究了DHN的拓扑结构。使用GAMS软件制定并解决了混合整数非线性编程（MINLP）优化问题，以确定ORC的大小和DHN拓扑。在这项研究中，仅将R-245FA用作ORC工作流体，在ORC中考虑了可选的内部热交换器（IHE），并且DHN中的消费者可以确定或可选。通过最大化年度净利润并最大程度地减少工厂中的充分损失来进行多目标优化。使用目标函数的加权总和用于解决问题。通过改变重量因子，获得了帕累托阵线，并与理想但不可行的解决方案的距离允许选择最佳折衷。根据重量因子观察到四种不同的DHN拓扑。使用合适的标准做出决定，所选的配置对应于最小的利润价值最小的DHN。敏感分析表明，如果地热温度较低，无论重量因素如何，都可以获得独特的DHN拓扑。
用超临界蒸汽循环的实时建模和优化熔融盐储存，以实现可持续发电和网格支持
本研究文章提出了一种创新的方法，可以通过将实时建模和优化与熔融盐储能（MSE）（MSE）和超临界蒸汽周期（S-SC）相结合，从而增强可持续的发电和电网支持。随着可再生能源使用的增长，间歇性资源可用性挑战电网稳定性和可靠的电源。为了解决这个问题，我们开发了一个系统，该系统将实时建模和优化合并，以精确控制MSE和S-SC组件。这种集成确保了不间断的能源产生，存储和分布，从而在高需求期间优化了可再生能源使用。数学模型和仿真评估了系统的动态行为，性能和经济可行性。严格的技术分析强调了成本效益和环境收益。发现揭示了出色的能源效率和网格支持，这使其成为可持续发电和网格稳定性的有前途的解决方案，并在可再生能源增长的情况下。实时建模和优化是现代能源系统中的关键组成部分。联合热量和功率（CHP）系统可实现56％的能源效率，而考虑到下设计的影响，而无需使用的63.61％。此外，在设计方案下，整体系统的发电效率从设计时的73.36％降至约63.55％。关于经济方面，CHP系统的级别存储成本（LCO）估计为114.4€ /兆瓦，具有外部设计条件，没有106.8欧元 /兆瓦。
能量
摘要：由于最近的大流行和战争，化石燃料的供应中断，不确定性和前所未有的价格上涨，强调了使用可再生能源来满足能源需求的重要性。太阳能空气收集器（SAC）是可用于空间和水加热，干燥和热能储存的主要太阳能系统。尽管在SAC的热分析上有足够的文档，但对热转化的充分性能或定性见解尚无全面评论。本文的主要目的是对优化各种太阳能空气收集器的热性能的最佳条件进行全面审查。根据热液压性能，能量，能量和耐药的利用，诸如温度升高，流量，几何参数，太阳辐射以及雷诺数的影响对SAC的热性能的影响。除了操作参数之外，还概述了一项深入的研究，用于使用SAC技术中的分析和计算流体动力学（CFDS）方法来监视流体动力学。在第三阶段，报道和讨论了由于光损失，吸收剂和环境之间的热损失，吸收剂和环境之间的热损失，隔热，边缘损失和熵产生而引起的热损失，这是用于优化目的的基本工具。
能量报告脱盐的比较荟萃分析...
淡化和大气收获技术非常需要生产用于日常生活活动的淡水并减轻全球水危机。改善这些方法的努力主要是基于更好的工程或材料设计，但是对它们在理论最佳效果上的能量性能的比较并没有很好地巩固。这项研究进行了一项荟萃分析，通过评估吉布斯自由能原理得出的理论限制来评估能量最佳性，从而对现有的大气水收集和脱盐技术进行了比较。在对这两个类别的各种现有技术进行了审查之后，将能量最优性定义为理论最低特定的特定能量消耗除以特定的自行量消耗，用作对各种脱水和大气收获技术的全面比较的度量。的结果表明，蒸气压缩周期和基于混合技术的大气收割机具有较高的能量最优性，为12％，而其他能量最优性的性能较低，较低的表现不到3％。为了淡化，反渗透产生的最高能量最优性为67.43％。此外，大气水收集所需的理想能量最优性与淡化相当至少89.9％，这几乎是不可能实现的。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
评估多...
本文研究了受监管市场中VPP的设计和运营管理。本研究介绍了基于利润最大化目标函数的新框架。这项研究的假设是，与能源成本（COE）最小化方法相比，将利润视为目标功能将产生更现实和最佳的大小。分析的VPP聚集体太阳能光伏单元，CCHP供电和热能，电池存储系统和热能存储系统。该系统是在能源需求概况，太阳能（辐照度和天气数据）的优化模型中提出的。根据电力购买协议（PPA）将VPP销售电力的利润最大化，向电网销售电力，向消费者出售电力，并以公共电力关税的消费者出售电力，并以持续的关税出售热能。CCHP非线性零件载荷效率，因此，遗传算法（GA）用于解决优化。最佳配置模型的结果与文献相比，COE的36％改善。太阳能在没有失衡的总能量中贡献了31％，网格功率贡献了4％，而二氧化碳排放量降低了47％。统计关系显示了利润，能源和自行量效率与不同CCHP容量之间的关系。此外，还为效率与CCHP的倾倒热量的效率相关性提供了分析。