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零能耗建筑电–氢–热双层能量优化调控方法
零能源建设电力 - 热热双层能量优化控制方法Kong Lingguo 1，Wang Shibo 1，Cai Guowei 1，Liu Chuang 1，Guo Xiaoqiang 2
能量
目前，使用催化剂来促进吸附剂再生，被认为是减少CO 2捕获过程所需能量的有效方法。旨在鉴定具有高CO 2吸收效率的稳定且具有成本效益的催化剂，我们在这里研究了在水胺溶液的热再生过程中粉煤灰（FA）的性能。通过实验测量了添加FA的CO 2饱和乙醇盐水的解吸速率，环状容量和热效率，并将结果与没有八种不同催化剂的相同溶液获得的结果进行了比较。实验结果表明，与非催化系统相比，催化剂显着改善了再生，而FA是其中最有效的。在不同温度下对CO 2解吸的进一步研究表明，FA提供的解吸性能与在温度下至少高5℃的非催化系统相当，并且始终在同一温度下，尤其是在此过程开始时始终显着降低热效力。最后，回收测试表明FA具有良好的稳定性，即使经过20个周期，其催化效率也保持较高。总而言之，可以将FA视为能源有效CO 2捕获的具有成本效益的催化剂，值得进一步研究以促进其在工业规模的工厂中的应用。
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摘要：近年来，环境污染的问题，尤其是绿色房屋气体的排放，吸引了人们对能源基础设施的关注。目前，运输所消耗的燃料主要来自化石能源，强劲的交通需求对环境和气候产生了很大的影响。燃料电池电动汽车（FCEV）使用氢能作为化石燃料的干净替代品，考虑到运输和环境保护的双重需求。然而，由于氢燃料电池的低功率密度和高生产成本，它们与其他电源的组合对于形成混合动力系统是必要的，该混合动力系统最大程度地利用了氢能并延长氢燃料电池的使用寿命。因此，混合动力系统控制模式已成为关键技术和当前的研究热点。本文首先引入了氢燃料电池，然后总结了现有的混合动力电路拓扑，对现有的技术解决方案进行了分类，并最终期待着氢燃料燃料电池混合动力系统不同情况的未来。本文为未来的可再生氢能量和氢燃料电池混合动力汽车的发展提供了参考和指导。
能量
本文旨在调查经济复杂性和结构转化如何影响能源安全。这项研究与以前的研究不同，将能源效率和可再生能源转变作为能量安全的指标。所采用的方法包括计量经济学技术，例如由面板校正的标准错误，Driscoll和Kraay的空间相关性一致（SCC）方法，以及概括的最小二乘，涵盖了1990年至2017年之间中东和北非国家（MENA）国家的数据。结果表明，经济复杂性对能源效率有负面影响，但对可再生能源产生了积极影响。但是，经济增长对能源效率产生了积极影响，但对可再生能源产生负面影响。这些结果表明，经济复杂性是能源密集但绿色的，而生态学的增长是节能但棕色的。比较分析表明，经济复杂性和增长的负面影响大于其积极影响，强调了重组经济活动和部门的必要性。因此，决策者应鼓励在经济活动和生产中利用更节能的技术，同时促进可再生能源消耗以增强北非地区的能源安全。
能量
本期特刊的主题“能源安全与向绿色能源生产的转型”在进行中就获得了令人不安的时效性。2022 年 2 月 24 日，俄罗斯入侵乌克兰，战争爆发，给欧洲的能源安全带来了前所未有的问题。一夜之间，欧洲能源供应对俄罗斯天然气的依赖变得显而易见。根据政治意愿，他们向绿色能源的过渡必须而且应该继续以更快的速度进行。欧洲不仅希望摆脱核能，而且希望摆脱天然气等不可再生能源，由于这一事件，这种转变必须加快速度。因此，我们特刊的时效性和重要性怎么估计都不过分。向绿色能源转型的想法当然比乌克兰战争更古老。尤其是在欧洲，政治参与者一直希望摆脱核能和不可再生能源，转向可再生能源。有几项政治倡议提出了向可再生能源的转变。最引人注目的是，欧盟 (EU) 于 2014 年 10 月通过了一项绿色协议（2018 年修订）。然而，美国也对此感兴趣，总统约瑟夫拜登推动了绿色新政 (GND)。该计划将投入数千亿美元用于旨在加速该国从主要依赖化石燃料的经济向利用清洁能源的经济转型的项目。这项立法被称为 2022 年通胀削减法案。如果该协议最终获得通过，在 10 年内，它将为建造新的无排放电力来源的公司提供数十亿美元的税收抵免。该计划将补贴风力涡轮机、太阳能电池板、电池储存、地热发电厂或先进的核反应堆。此外，还将为捕获和埋藏二氧化碳的公司以及电动汽车提供补贴。这项拟议的立法还包括在农业上支出以减少排放，以及在森林上支出以增加其对二氧化碳的吸收。对于这一转变来说，技术创新也很重要，这可能有助于铺平绿色能源的道路。尽管许多人认为核能是最便宜、最可靠的能源，尽管匈牙利计划建造新的核电站，绿色新政也包括对先进核反应堆的补贴，但德国等国家已经关闭了核反应堆。乌克兰战争爆发后，这在德国引发了一场重大讨论，讨论是否延长其剩余的三座核电站的使用寿命，这些核电站原定于 2022 年底关闭，以确保其能源安全。此外，德国和其他地方在 2022 年夏季推出了节能计划，以确保能源安全，尤其是冬季的能源安全。家庭遭受能源价格上涨的困扰，并且仍在继续。如果不向绿色能源转型，能源价格就不必上涨这么多，核电站也可以更好地确保能源安全。现在人们正在遭受苦难，许多人担心他们是否能够负担得起能源费用，或者他们是否会有任何
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摘要：随着微电网（MG）的发展，能源管理系统（EMS）得到了确保，以确保MG系统的稳定且经济高效的操作。在本文中，通过利用深厚的增强学习（DRL）技术提出了智能EMS。drl被用作处理MG EMS电池能量存储的最佳调度/放电的计算硬度的有效方法。由于电池充电/放电的最佳决定取决于其连续时间步骤给出的充电状态，因此需要全日制安排以获得最佳解决方案。但是，这增加了EMS的时间复杂性，并将其变成了NP障碍问题。通过将储能系统的充电/放电功率视为控制变量，DRL代理进行了训练，以研究确定性和随机天气情况的最佳能量存储控制方法。这项研究中建议的策略在最小化购买能源的成本方面的效率也从定量的角度显示了通过编程验证和与混合整数编程和启发式遗传算法（GA）的结果进行比较。
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电荷状态（SOC）估计对于电动汽车（EV）的安全有效运行至关重要。这项工作提出了一个混合多层深神经网络（HMDNN）基于EV中的SOC估计方法。此HMDNN使用山瞪羚优化器（MGO）作为深神经网络的培训算法。我们的方法利用了EV电池的SOC与电压/当前测量值之间的固有关系，以实时准确估算SOC。我们在现实世界中电动汽车充电数据的大量数据集上评估了我们的方法，并与传统的SOC估计方法相比证明了其有效性。采用了四种不同的电动汽车电池数据集，这些电动汽车是动态压力测试（DST），北京动态压力测试（BJDST），联邦城市驾驶时间表（FUD）和高速公路驾驶时间表（US06），其温度不同的0 O C，25 O C，45 O C，45 O C，45 O C。比较是用基于Mayfly优化算法的DNN，基于粒子群优化的DNN和基于后传播的DNN进行的。所使用的评估指标是归一化的均方误差（NMSE），均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE）和相对误差（RE）。所提出的算法在所有数据集中平均达到0.1％NMSE和0.3％的RMSE，这验证了所提出模型的有效性能。结果表明，与现有方法相比，提出的基于神经网络的方法可以实现更高的准确性和更快的收敛性。这可以实现更有效的EV操作并改善电池寿命。