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浓缩太阳能发电厂的热储能系统
存在广泛的集中技术；最发达的是抛物线槽收集器（PTC），线性菲涅耳反射器（LFR），太阳能塔（SPT）和抛物线菜肴收集器（PDC），如表1所示。PTC植物使用抛物线反射器将阳光聚焦在抛物线焦线上的吸收管上。反射器和吸收管可以一起移动，从日出到日落[5] [6]。lfrs由吸收管每一侧的弯曲反射器组成。最近的设计称为紧凑型线性菲涅耳反射器（CLFR）为每个镜子的行使用两个并行反射器，需要比PTC更少的面积才能达到给定的功率输出[8]。SPT使用HelioStat田间收集器（HFC）将阳光反射到位于塔顶上的中央太阳接收器上。这是一种相对灵活的技术，因为可以使用各种Heliostat场，太阳接收器设计和传热液（HTF）。PDCS将阳光集中在抛物线反射器上方的焦点上。反射器和受体跟踪太阳。除了这些常规类型外，CSP技术还可以与热电系统（即浓缩太阳能热电）结合使用，无需使用电动循环[8]。
Fronius存储解决方案
Fronius Reserva是一种有效的DC耦合高压电池，可用于以最小的损失存储太阳能。它可以通过两到五个模块灵活地扩展，并且与Fronius Hybrid逆变器完美匹配 - 以获得最大的性能。欧洲数据安全和快速服务可确保最大的可靠性。
来自东北大西洋的三种海带物种的厌氧分解动力学：对蓝色碳存储的影响
摘要：碎屑的分解途径是宏观栖息地对“蓝色碳”天然碳固相的贡献的关键过程。使用异位分解室研究了3个东北大西洋冠层海带物种的厌氧分解。thallus零件（stipes，holdfast和叶片）Hyperborea，Saccharina latis-sima和L. digitata在温度控制的黑暗条件下仍在海水中孵育。难治性（RP），第一阶分解速率（K）和相关的半衰期（T 1/2）的cal cal- cal- cal- cal。在0、7、14和21 D中测量了在孵化水中测量的溶解有机和无机碳（分别是DOC和DIC），并在每个分解阶段确定热重为重量纤维纤维纤维。氧气耗尽发生在24小时内。发布的DOC是DIC的大约5倍。Holdfast材料产生了最多的DIC，而刀片材料则释放了最大数量的DOC。S. latissima发行的文档少于L. Hyperborea和L. digitata。在整个21 d孵育中，碎片的平均（SD）RP从0.46±0.05增加到0.50±0.04。S. latissima的整个RP最高。一阶分解速率，平均在3个海带物种上，给出了27.8±2.9 d的叶片片段的半衰期（t 1/2），（k = 0.025±0.002），而定位为113.2±21.1 d（k = 0.006±0.001）。该实验在早期分解过程中表达了宏观碳的命运，因此可以控制大量藻类的蓝色碳途径的过程，从而强调了不同物种和thallus部分的分解差异。
使用热储存和抛物线槽收集器的弹射器冷却和热电发电机系统的瞬态自我分析
摘要。大量能源消耗吸引了利用可再生能源的关注，其中最重要的是在炎热气候中的太阳能应用，以满足冷却和功率的需求。本研究的新颖性在于在弹出器冷却循环中将瞬态自我分析应用于两个喷射器和两个蒸发器。Furthermore, the study uses solar data specific to Tehran in Iran.第三，通过吸收冷凝器热部位的废热，热电发电机系统提供了运行泵送和电气控制系统所需的能量，从而创建了一个完全自主的系统。Thermodynamic model have been designed using EES software.桑迪亚国家实验室（SNL）和国家可再生能源实验室（NERL）的结果验证了抛物线槽太阳能模型。The comparison with the experimental data collected by SNL during the LS-2 tests on the AZTRAK platform has shown good agreement.Weather conditions were analyzed as transients using Meteonorm software.The results show that the solar system produced the most heat in June and the least in December, with 816 kW and 262.3 kW, respectively.Additionally, production power and cooling in June are 5.9 kW and 86 kW, and in December: 2.7 kW and 28 kW.Regarding exergy destruction percentages, the solar collector has 86% and the storage tank has 6.5%.
Mn和Cu的氢存储特性用于TAIFE0.9金属间化合物
（wt。％）[Guéguen2011] [9] tife 0.90 2.981（9）94.8 2.1 [Challet2005] [10] tife 0.85 Mn 0.05 Mn 0.05 2.985 97 Cu0 tife 0.88 MN 0.88 MN 0.02 2.985（8） 95.0.0±0.5 2.6±0.5 2.3±0.5.3±0.5 c2 tife 0.86 mn 0.88（2）94.9±0.5 1.5 1.5±0.5 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 C4 tife 0.84 Mn 0.84 Mn 0.0.0.0.02 0.9991（6） 86.5±0.7 11.0±0.5 2.5±0.5 <5
Fronius存储解决方案。
Fronius Reserva模块很容易堆叠 - 每座6.3至15.8 kWh。对于较大的存储能力，您可以并行连接多达四个塔，并达到63 kWh-没有其他设备，例如组合盒。
组合优化问题的变量量子算法简介
c specific heat, J.kg -1 .K -1 in input E energy, Wh j time step H enthalpy, J out output h specific enthalpy, J.kg -1 PV photovoltaic K global thermal coefficient, W.m -2 .K -1 ṁ mass flow rate, kg.s -1 p constant pressure m mass, kg RE renewable energy Q heat transfer, J res reservoir q heat transfer rate, J.s -1 ret return t time, s ST storage T temperature, K t turbine u specific internal energy, J.kg -1 v constant volume w specific work, J.kg -1 w wind Subscripts Superscript amb ambient w water c compressor co cold Greek letters EBD electrical building demand Δ and delta GR grid γ heat capacity ratio HE heat exchanger boolean coefficient ho hot compression/ expansion ratio i stage number exergy efficiency Abbreviation
增加了可再生技术的机会，并在含水层中创新扭曲的enerermaly
引用（APA）Hoekstra，N.，Pellegrini，M.，Bloemendal，M.，Spaak，G。，Andreu Gallego，A.，Rodriguez Comins，J.，Grotenhuis，T.通过含水层热能存储中的创新来增加可再生能源技术的市场机会。总环境科学，第709条，第136142条。https：//doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.136142引用此出版物的重要说明，请使用最终公开版本（如果适用）。请检查上面的文档版本。
开放区域混合抽水蓄能电站的经济性...
本研究开发了一个动态技术经济模拟模型，以评估将在希腊露天煤矿中实现的混合抽水蓄能 (HPHS) 装置的资本和运营支出 (CAPEX 和 OPEX) 以及经济效益。HPHS 不仅限于储存当地可再生能源（即光伏和风电场）产生的多余能源，还可用于储存来自电网的多余能源。该模型考虑了当可再生能源和电网有多余能源时向上水库注水以及当国家电力需求超过电网提供的能量时从上水库放水发电所产生的损失。HPHS 装置的充电和放电方案通过历史能源市场数据（包括随时间变化的国家能源平衡和电网成本）进行动态校准。计算了未来 HPHS 实施的收入、支出和利润，并确定了关键经济参数净现值 (NPV)、内部收益率 (IRR) 和折现回收期 (DPP)，以说明整个系统在整个运行时间内的盈利能力。详细讨论了该模型的技术实施和系统性能优化的适用性，特别是考虑到利润最大化的能源存储方案，该方案是为考虑 HPHS 安装的潜在未来收益而开发的，并应用于随机电网成本发展预测。该模型可以与在线实时数据集成，以经济地调度高度动态能源系统中的 HPHS 运行。
超越界限的地方 - 在空间不平衡且可再生能源占比较高的电力系统中实现高效的存储分配
描述 t 1 t 2 分配原理 案例 1 无波动性 res 高，d 低 res 高，d 低 无存储 案例 2 无波动性 res 高，d 高 res 高，d 高 无存储 案例 3 发电波动性 res 高，d 高 res 低，d 高 R 中的存储 案例 4 两者的波动性 res 高，d 低 res 低，d 高 R 和 D 之间无差异 案例 5 发电波动性 res 高，d 低 res 低，d 低 无存储 案例 6 需求波动性 res 高，d 低 res 高，d 高 D 中的存储 案例 7 需求波动性 res 高，d 高 res 高，d 低 无存储 案例 8 两者的波动性 res 高，d 高 res 低，d 低 无存储