通过技术投资赚钱,同时帮助打造更清洁的电网和更健康的社区。借助 CPA 电力响应计划,您可以降低能源成本并增加利润。CPA 电力响应计划使拥有电池储能系统或电动汽车 (EV) 充电器的企业能够通过在能源使用高峰时段调整用电量来降低能源成本。
随着对能源成本的认识不断提高,公司开始评估拥有和运行设备的总成本,而不仅仅是初始成本。Alfa Laval Kathabar 评估考虑了干式和液体干燥剂除湿系统的初始成本、安装成本和运行成本。然后,我们计算各种系统的成本,并根据特定的 ASHRAE 当地天气数据、客户的实际能源成本和系统运行时间表提供经济价值比较。
本文利用能源资源混合优化模型 (HOMER) 软件,对沙特阿拉伯延布地区的十种不同风力涡轮机进行了模型和经济性分析。这项研究可帮助决策者选择最合适的风力涡轮机来满足沙特“2030 愿景”中 58.7GW 的可再生能源目标。分析基于涡轮机的初始资本成本、运营成本、净现值成本 (NPC) 和平准化能源成本 (LCOE)。此外,还根据风力涡轮机的发电量、过剩能量和所需存储设备的大小对其进行了比较。结果表明,对于延布村庄的典型负载曲线,Enercon E-126 EP4 风力涡轮机的平准化能源成本 (0.0885 美元/千瓦时) 和 NPC (23.8 美元) 最低,而 WES 30 的平准化能源成本 (0.142 美元/千瓦时) 和 NPC (38.3 美元) 最高。
在科罗拉多州,许多家庭都难以支付能源账单。这项研究发现,能源成本负担(即家庭收入中用于电力和燃料使用的部分)对于该州的农村社区、低收入家庭、租房者、有色人种、移动房屋居民和丙烷用户来说尤其高。通过投资关键的能源升级,这些能源成本负担可以逐渐减轻。在短期内,增加账单援助计划(如收入百分比支付计划)的支持可以帮助降低能源成本负担。随着家庭升级覆盖全州越来越多的家庭,并将他们的负担降低到收入的 6% 以下,这种援助可以逐渐减少。在能源负担沉重的社区中,扩大能源效率、社区太阳能和需求响应可以同时提高最需要能源的人的能源负担能力,同时帮助该州实现其气候和清洁能源目标。
耐力项目中表现的主要生理决定因素是最大摄氧量 (V·O2max)、能量消耗 (或跑步经济性) 和代谢阈值 (Bassett 和 Howley,2000 年;di Prampero,2003 年)。能量消耗是耐力表现的关键决定因素,主要在同质运动员群体中 (Conley 和 Krahenbuhl,1980 年)。另一方面,团队运动方式由于间歇性特点而不同于持续耐力项目 (Stølen 等人,2005 年)。在许多团队运动方式中,运动员需要进行短时间冲刺,并穿插低强度活动 (Stølen 等人,2005 年)。一个关键特征是能够在一系列冲刺中产生最佳的冲刺表现(Padulo 等人,2012;Padulo 等人,2015a;Padulo 等人,2015b;Padulo 等人,2016)。能量成本是决定往返跑运动表现的重要因素,其他指标包括乳酸阈值、氧动力学、与 V·O2max 相关的速度(Bishop 等人,2011 年)。尽管不同运动之间有可能转移心肺适应性,但适应性反应受到时间和活动类型的限制(McArdle 等人,1978 年;Basset 和 Boulay,2000 年)。事实上,人们经常提出包括间歇性和恒定跑步练习在内的训练计划。然而,尽管人们认识到这些类型运动的具体适应性,但在对照研究中对两种条件下恒定跑步和往返跑模式下运动员的能量成本反应进行比较仍然缺乏。此外,虽然年龄(Rittweger 等人,2009 年;Cho 等人,2021 年)和性别(Helgerud,1994 年)是影响往返跑和恒定跑步表现反应的因素,目前尚不清楚造成这些差异的人身不同系统背后的关键机制是什么。与足球运动员(每周 20-40 公里)相比,耐力跑者(每周 80-120 公里)每周的跑步负荷相当大(di Prampero 和 Osgnach,2018 年)。相比之下,足球运动员通常进行短跑和往返跑,而耐力跑者则很少进行。能量成本表示每单位行进距离的质量特定能量消耗,同时考虑到氧化所用底物的燃烧焓(Peyré-Tartaruga 等人,2021 年)。已经从坡度和地形类型的角度探索了能量成本的具体值,并显示出有争议的发现。虽然平地、上坡和下坡跑步在生物力学上构成了不同的运动模式(Padulo 等人,2013 年),但在平地上经济型跑步者在上坡和下坡时也经济型跑步(Breiner 等人,2019 年)。同样,定向跑步者在跑步机和小径跑步之间的能量成本也相似(Jensen 等人,1994 年)。相反,先前的一项研究发现,使用高度适应这些特定条件的运动员(例如定向越野运动员/山地运动员与田径运动员)的能量成本存在差异,表明运动员在训练的条件下的能量成本值较低(Jensen 等人,1999 年)。此外,跑步表现的机械决定因素似乎特定于坡度(Padulo 等人,2013 年)和速度因素(Lemire 等人,2021 年),强调了测试特异性在跑步表现评估中的重要性。这些
这些预测假设政策稳定、能源政策加强、人口增长基于澳大利亚统计局的评估、以及平均 GDP 增长率为每年 2%。所有预测的成本假设都相同。这些假设是保守的,因为在可再生能源情景中,预期可再生能源成本的下降与化石能源成本的增加相平衡。图 1 显示了可再生能源及其部分组成部分的全球发电量预测。在两种可再生能源情景中,发电量都将大幅增加。与其他可再生能源相比,海洋能所占份额仍然很小,但不容忽视。
2022 年能源价格大幅上涨后,更多欧盟企业将能源成本视为投资的主要障碍。虽然能源价格从峰值回落,但预计仍将维持高位且波动性更大。不过,由于天然气储存量高和能源供应多样化,能源供应短缺的风险有所减弱。根据 2023 年欧洲投资银行集团投资调查,当前的能源成本水平激励了私人部门增加对能源效率的投资,但在适应方面的投资仍然存在差距 4 。大多数成员国已制定措施,保护企业和家庭免受 2022/2023 年高昂能源成本的影响,以避免经济衰退。虽然能源危机促使欧盟提高能源效率,减少对化石燃料的依赖,但清洁技术工业部门正面临着新的竞争。根据《通胀削减法案》为美国清洁能源技术和制造业提供绿色补贴,刺激了美国市场,并引起了许多欧盟公司的兴趣。
摘要 - 必须实时监控电池,以确保其符合其设计的寿命。此外,必须计算和控制电池供应的能源成本,以使太阳能发电厂企业家实际上获利。该项目旨在为电池条件开发基于IoT的监视和控制系统,尤其是电池供应的能源消耗成本。该系统使用ESP32微控制器,INA219传感器,单个通道5 VDC OptocOpoler继电器和OLED显示器。ESP32从INA219传感器中处理电流和电压,然后在OLED显示屏上显示。显示的参数包括消耗的能源成本,电流,电压,电源,消耗的能源和使用的电池容量。数据也将使用IoT发送到Blynk网站,从而可以实时监视这些参数。基于测试结果,计算能源成本的平均误差为0.046%,其他测量或计算的参数低于1%。此系统还可以使用Blynk平台将功率流驱散到负载。可以得出结论,该系统运行良好,从而实现了电池参数的基于IoT的监视和控制。