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开发和优化水源热水泵的社会住房应用程序的节能策略整合光伏电池
住宅建筑占意大利建筑环境的84％，在欧盟的目标中发挥了关键作用，旨在通过增强的能源效率和气候适应来将温室气体排放量减少55％。这需要全面的能源改造计划，尤其是在社会住房等领域，这在能源效率策略方面被相对忽视。这项研究重点是1980年代在罗马的一栋多层建筑，实施了由欧洲重新修复项目提出的创新能源系统。该系统旨在标准化20世纪末期社会住房的能源改造，利用了水源热泵（WSHP）系统的不足之路。这项研究的新颖性扩展到了对多户住房的检查，与公共空间和较小的住宅建筑相比，该部门的关注较少。通过使用TRNSYS和SIMULINK的实验验证和年度动态模拟，该研究将现有的加热系统与包括WSHP和光伏热（PVT）面板的拟议升级进行了比较。此升级显示出显着提高的效率，WSHP的年度COP为6.1，PVT面板的初级节能（PES）36％，展示了这些技术在增强多户住宅建筑的能量概况方面的有效性。
国际生物多样性日：RWE在波兰的光伏农场探索了生物多样性的增强
华沙，2024年5月22日，为了提高其可持续性，RWE正在进行一个生物监测试点项目，以研究在太阳能农场如何创建生物多样性的有利条件。 因此，该公司已在波兰大波兰省的十个选定的光伏农场进行了亲环境治疗，为昆虫提供了有益的栖息地。 其中包括死木，用于生物质的木制容器和沙子。 也以沿栅栏的草地植物的形式创建了一种理想的饲养场。 在过去的12个月中，RWE在这些光伏农场进行了涉及环境治疗的定期现场研究。 为了确保结果可靠，在其他12个RWE太阳能农场中重复进行监测，而无需额外的生物多样性措施以及涉及农田和草地的未开发控制区。 监测覆盖的昆虫，鸟类，蝙蝠和其他哺乳动物以及爬行动物等物种以及植物群。 在该研究项目中，RWE与Poznan的Adam Mickiewicz大学的科学家紧密合作。 环境专家和项目经理RWE波兰Anna Januszewska：“通过不断的研究和观察，光伏农场与自然之间的运作是可能的。 高质量数据的使用对于我们的可持续性野心以及我们的业务至关重要。 光伏植物区域中的菌群与草地中的植物相似，尽管每个区域的实际物种略有不同。 昆虫物种的发生与周围的水平相似华沙，2024年5月22日，为了提高其可持续性，RWE正在进行一个生物监测试点项目，以研究在太阳能农场如何创建生物多样性的有利条件。因此，该公司已在波兰大波兰省的十个选定的光伏农场进行了亲环境治疗，为昆虫提供了有益的栖息地。其中包括死木，用于生物质的木制容器和沙子。也以沿栅栏的草地植物的形式创建了一种理想的饲养场。在过去的12个月中，RWE在这些光伏农场进行了涉及环境治疗的定期现场研究。为了确保结果可靠，在其他12个RWE太阳能农场中重复进行监测，而无需额外的生物多样性措施以及涉及农田和草地的未开发控制区。监测覆盖的昆虫，鸟类，蝙蝠和其他哺乳动物以及爬行动物等物种以及植物群。在该研究项目中，RWE与Poznan的Adam Mickiewicz大学的科学家紧密合作。环境专家和项目经理RWE波兰Anna Januszewska：“通过不断的研究和观察，光伏农场与自然之间的运作是可能的。高质量数据的使用对于我们的可持续性野心以及我们的业务至关重要。光伏植物区域中的菌群与草地中的植物相似，尽管每个区域的实际物种略有不同。昆虫物种的发生与周围的水平相似这些活动旨在使RWE成为波兰及其他地区可持续发展的领导者。”太阳能农场为动植物提供了有利的环境，最初的测量结果表明，太阳能农场为许多动植物的发展提供了宜人的环境
光伏多模式监控和能源管理
摘要。光伏发电系统与可变需求的整合可能会导致配电网不稳定，这是由于功率波动和反应物增加造成的，尤其是在工业部门。为此，光伏装置配备了本地存储系统，最终吸收功率波动并提高安装性能。然而，在此过程中，储能可以提供的其他功能被忽略了。因此，本研究提供了一种多模式能源监控和管理模型，该模型通过储能系统的最佳运行实现电压调节、频率调节和无功功率补偿。为此，开发了一种平滑控制算法，该算法与公共连接点的电网参数相互作用，还允许根据工业需求曲线补偿无功功率。该策略使用能源消耗前的历史需求数据的长短期记忆神经网络，RMSE 相对较低，为 1.2e-09。结果之前已在开发环境中使用实时 OPAL-RT 模拟器进行了验证，并在昆卡大学的电气微电网实验室进行了测试。这种配置允许建立需求预测模型，从而改善日常能源生产的监督、自动化和分析。提供并分析了一系列结果，表明新工具可以利用多模式功能，实现最佳电压调节，并通过将总谐波失真 THD (V) 和 THD (I) 指数分别降低 0.5% 和 2% 来提高电能质量。
使用天气数据模拟通过基于样式的生成对抗网络
在2023年，Pothovoltaic（PV）发电的全球安装能力打破了另一个记录。国际能源机构最近发布了2023年的年度报告显示，去年，全球PV发电的新安装能力约为375 GW，增长了30％以上（Szalóczy等人，2024年）。中国是世界上最大的光伏市场和产品供应商（Fu等，2024）。但是，分布式PV发电的固有间歇性和波动引入了相当大的不确定性，因此需要对PV场景进行建模，以减轻这种不确定性并支持PV行业的增长。在影响PV输出的各种因素中，天气条件在引起光伏生成的爆发和不确定性方面起着重要作用。然而，当前的绝大多数PV场景生成文献都会直接产生PV场景，这可以忽略天气对PV的重要影响（Cai等，2023）。为了说明与天气相关的不确定性并对PV发电模型施加更严格的物理约束，PV方案是通过模拟天气场景模拟的，在模型中既有特定的院子和通用性。因此，开发全年天气情况的随机模拟模型对于为PV发电建模提供准确的天气信息至关重要（Rohani等，2014）。当前的天气生成模型主要依赖于涉及概率计算的数学方法。li et la。提出了一个两阶段的方案。Sparks等。最常见的方法是将天气数据的分布直接拟合概率分布，例如β分布后的阳光强度（Rathore等，2023）和Weibull分布后的风速（Hussain等，2023）。在第一个阶段，天气序列是通过单位多变量天气发生器模拟的，在第二阶段，经验副方法用于重现可变量的相互间隔和相间依赖性以及时间结构（Li等，2019）。理查森（Richardson）基于动态的两参数伽马分布模型和两个参数β分布模型提出了WGEN（Richardson，2018）。WGEN目前是广泛使用的天气生成器模型之一，许多其他天气生成器模型是根据WGEN的改进和扩展而开发的，例如美国农业农业部农业研究服务部开发的小木屋。通过将部分时间序列转换为推断的线性函数模型，提出了一种新颖的方法，将天气变量视为具有时间行为的高斯变量（Sparks
无甲基铵的宽带金属卤化物钙钛矿，用于串联光伏
摘要在过去的十年中，基于金属卤化物钙钛矿（MHP）半导体的太阳能电池的性能飙升，现在与已建立的技术（如结晶硅）相媲美。然而，MHP半导体的最有希望的实施是在一个串联的太阳能电池中，该电池有望并确实提高了更高的功率转换效率。MHP的可调带隙使它们独特地放置在为一系列不同的窄带隙吸收器中提供这些高效串联太阳能电池。基于含有宽带的甲基铵（> 1.7 eV）吸收器顶部细胞的串联设备的效率超过30％，这是令人印象深刻的成就1。尽管如此，基于无甲基铵宽带隙吸收器顶部细胞的串联设备尚未达到30％的效率里程碑。与含有甲基铵的含有和较窄的带隙对应物相比，无甲基铵的宽带隙MHP的性能特别差，这说明了串联细胞技术的更大进步的显着范围。在这篇综述中，我们专注于无甲基铵的MHP。我们强调了这些材料所面临的独特挑战，包括当前限制其开路电压和效率远低于其热力学限制的能量损失途径。我们讨论了该材料系统开发的最新进展，它们在串联光伏技术方面的表现，并突出了似乎特别有前途的研究趋势。最后，我们建议未来的途径探索以加快宽带隙MHP的发展，这反过来又将加速基于这些材料的串联太阳能电池的部署。
建筑一体化光伏热能系统的能量和经济性分析：机器学习辅助方法和多目标遗传优化的季节动态建模
建筑一体化光伏热能 (BIPV/T) 系统为住宅建筑的发电和供暖提供了一种高效的清洁能源生产方式。因此，本文介绍了一种新型 BIPV/T 系统，以最大程度地降低住宅建筑的能耗。所提出的 BIPV/T 系统的精细设计是通过 MATLAB/Simulink ® 动态建模完成的。在不同的季节条件下对 BIPV/T 系统进行性能分析，并进行深入的技术经济分析，以估计系统热能、电气和经济性能的预期提升。此外，还进行了敏感性分析，以探讨各种因素对所提出的 BIPV/T 系统的能量和经济性能的影响。此外，还开发了两层前馈反向传播人工神经网络模型，以准确预测 BIPV/T 的每小时太阳辐射和环境温度。此外，还使用 NSGA-II 方法进行了多目标优化，以最小化 BIPV/T 电站的总面积并最大化系统的总效率和净热功率，以及估算在提供的范围内不同季节输入变量的优化运行条件。敏感性分析表明，较高的太阳通量水平会导致 BIPV/T 电站的电力输出功率增加，但由于热损失增加，总效率会降低。此外，提出的 NSGA-II 显示了一种可行的方法，可以在最小总电站面积 32.89 平方米的情况下实现最大净热功率和最佳总效率 5320 W 和 63%，并且与理想解决方案的偏差指数非常低。在最佳条件下，平准化电力成本为 0.10 美元/千瓦时。因此，这些发现为 BIPV/T 系统作为住宅应用的可持续高效能源解决方案的潜力提供了宝贵的见解。
HyDesign：用于优化风能、太阳能光伏和锂离子电池等电网混合发电厂规模的工具
摘要。与仅采用风能或光伏技术的电厂相比，由并置风能、太阳能光伏 (PV) 和锂离子电池存储组成的混合可再生能源电厂通过单一电网连接，可以为业主和社会提供额外的价值。本文考虑的混合电厂连接到电网，并在不同的发电和存储技术之间分担电力基础设施成本。在本文中，我们提出了一种将混合电厂规模确定为嵌套优化问题的方法：具有外部规模优化和内部运行优化。外部规模优化最大化资本支出的净现值，并将其与最小化平准化能源成本的标准设计进行比较。规模问题公式包括涡轮机选择（就额定功率、比功率和轮毂高度而言）、风力发电厂尾流损耗替代、简化的风能和光伏退化模型、电池退化以及内部能源管理系统的运行优化。使用新的并行“高效全局优化”算法解决了外部规模优化问题。这种新算法是一种基于代理的优化方法，可确保最少的模型评估次数，但可确保优化具有全局范围。本文介绍的方法可在名为 HyDesign 的开源工具中找到。混合定型算法适用于印度不同地点的峰值发电厂用例，在这些地点，可再生能源拍卖会在高峰时段不供应能源时施加罚款。我们比较了使用两个不同目标函数时的混合发电厂定型结果：平准化能源成本 (LCoE) 或相对于总资本支出成本 (NPV / CH) 的相对净现值。电池存储仅安装在基于 NPV / CH 的设计上，而混合设计（包括风能、太阳能和电池）仅发生在风能资源良好的场地。该场地的风力涡轮机选择优先考虑轮毂高度较低、额定功率较低的廉价涡轮机。更换的电池数量因场地而异，在整个使用寿命期间介于两个或三个单元之间。与电网连接相比，所有基于 NPV / CH 的设计都存在明显的发电量过大。正如预期的那样，基于 LCoE 的设计是一种无需电池的单一技术。
化学调谐的中间带态在原子薄的Cuxgese/sns量子材料中用于光伏应用
在原子上薄的二维GESE/SNS异质结构的界面处设计了从插入的杂种原子（例如Cu）衍生成的量子材料，并设计了其光电特征，以用于下一代光伏应用。先进的AB始于建模表明，多体效应诱导中间带（IB）状态，子带差距（〜0.78和1.26电子伏特）是下一代太阳能设备的理想选择，这有望比Shockley-Queisser的效率大于〜32％。整个异质结的电荷载体在空间上均具有能量和自发限制，从而降低了非辐射重组并提高量子效率。在太阳能电池中使用这种IB材料可增强在近红外至可见光范围内的吸收和载体的产生。调整活性层的厚度在大于600 nm的波长下增加光活性，在宽太阳波长范围内达到了〜190％的外部量子效率，从而强调了其在高级光伏技术中的潜力。
Grenergy 启用其最大的光伏电站，同时加快实施阿塔卡马绿洲项目，这是该国最大的
Grenergy Renovables 是一家西班牙公司，成立于 2007 年，是一家独立的可再生能源生产商，主要生产光伏和储能产品，自 2015 年起在西班牙证券交易所上市。其业务模式涵盖所有项目阶段，从开发、建设和财务结构到工厂运营和维护。该公司在欧洲（西班牙、意大利、德国、波兰和英国）、北美（美国）和拉丁美洲（智利、秘鲁、墨西哥和哥伦比亚）市场的 11 个国家/地区拥有超过 15 GW 的全球平台，处于不同的开发阶段。