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光伏电池储能技术经济评估，实现最大自耗
摘要：本研究提供了一种技术经济优化技术，用于获得理想的电池存储容量，并结合能够满足所需住宅负载且具有高水平自给率的太阳能电池阵列。此外，还评估了拟议的光伏电池系统的可行性。以一分钟的分辨率测量了 2021 年的年能耗、辐照度和环境温度。从 2021 年到 2030 年运行固定经济模型的模拟。基于对年能耗 3755.8 kWh 的实验评估，研究表明，容量为 2.7 kWp 的光伏阵列能够产生 4295.5 kWh 的年能量产量。确定的最佳电池容量为 14.5 kWh，可以满足 90.2% 的自耗，能源成本为 0.25 美元/kWh。此外，还建立了自耗与净现值成本和能源成本之间的两个三阶多项式关系。
光伏电池储能技术经济评估，实现最大自耗
摘要：本研究提供了一种技术经济优化技术，用于获得理想的电池存储容量，并结合能够满足所需住宅负载且具有高水平自给率的太阳能电池阵列。此外，还评估了拟议的光伏电池系统的可行性。以一分钟的分辨率测量了 2021 年的年能耗、辐照度和环境温度。从 2021 年到 2030 年运行固定经济模型的模拟。基于对年能耗 3755.8 kWh 的实验评估，研究表明，容量为 2.7 kWp 的光伏阵列能够产生 4295.5 kWh 的年能量产量。确定的最佳电池容量为 14.5 kWh，可以满足 90.2% 的自耗，能源成本为 0.25 美元/kWh。此外，还建立了自耗与净现值成本和能源成本之间的两个三阶多项式关系。
光伏电池储能技术经济评估，实现最大自耗
摘要：本研究提供了一种技术经济优化技术，用于获得理想的电池存储容量，并结合能够满足所需住宅负载且具有高水平自给率的太阳能电池阵列。此外，还评估了拟议的光伏电池系统的可行性。以一分钟的分辨率测量了 2021 年的年能耗、辐照度和环境温度。从 2021 年到 2030 年运行固定经济模型的模拟。基于对年能耗 3755.8 kWh 的实验评估，研究表明，容量为 2.7 kWp 的光伏阵列能够产生 4295.5 kWh 的年能量产量。确定的最佳电池容量为 14.5 kWh，可以满足 90.2% 的自耗，能源成本为 0.25 美元/kWh。此外，还建立了自耗与净现值成本和能源成本之间的两个三阶多项式关系。
提高热带净零能耗办公楼的能源灵活性和光伏自耗能力
建筑能源灵活性对于改善当地可再生能源消费和提高建筑自给自足能力至关重要。热带地区丰富的太阳能资源为减少碳排放和实现净零排放提供了绝佳机会，但该地区的建筑能源灵活性研究仍不足。因此，本研究提出并实施了一种基于模型预测控制 (MPC) 的实用控制框架，揭示了采用混合冷却系统的热带办公楼的能源灵活性潜力。考虑到数据可用性对实际控制性能的影响，还在实际和虚拟的端到端实验中研究了具有替代数据使用配置的 MPC。首次证明所提出的框架可以有效调节建筑负荷。与基线控制相比，光伏自耗和建筑自给自足分别提高了 19.5% 和 10.6%。在测试的三个数据类别（内部干扰、外部干扰和系统条件）中，准确的当地天气条件被证明对理想的控制结果最为关键。此外，模拟量化了不同建筑特征下更高数据粒度带来的好处。基于系统实验，建立了数据可用性与控制性能之间的关系。据此，提出了一个以数据为中心的框架，以提高最优控制研究的可重复性和可扩展性。可以指导未来的研究，以促进大规模的实际实施。
基于最大化自耗策略和遗传算法的电池储能系统优化运行计划综合评价模型
摘要：当太阳能电池板无法产生足够的能量时，建立储能系统是有益的。然而，在可行性和效率方面存在一个重大问题。这些限制可以通过部署最佳运行策略来克服。在以前的研究中，研究人员通常专注于在这种情况下寻找解决问题的策略，只有一两个评估指标，缺乏对综合目标的全面评估。此外，很少有研究提出适用于具有不同能源需求特征的基于预测的运行场景的电池系统通用模型。因此，本研究开发了一个电池储能系统运行计划优化的综合评估模型，该模型具有详细、全面的分析以及实施的实用性。为了尽可能迅速、完全地消耗光伏发电的最大允许速率，该模型基于最大化自耗策略 (MSC)。采用遗传算法对光伏发电和负载需求进行时间匹配，充分考虑综合技术经济指标和总运行成本。该模型在典型的美国房屋中进行了验证，根据所分析的三种电池的技术经济指标选择最佳电池系统。研究发现，Discover AES、Electriq PowerPod2 和 Tesla Powerwall+ 这三种电池都可以作为储能选项，在短时间充电和放电阶段，它们的技术性能存在细微差别。Discover AES 的优势在于，在电池储能系统长期运行期间，可以及时利用光伏发电来满足负载需求。通过机器学习方法正确预测建筑能源需求，可以进一步扩展模型的稳健性和预测性能。机器学习方法被证明可行，可以使我们的优化模型适应具有不同能源需求特征的各种电池存储场景。这项研究在两个方面具有创新性。首先，使用 MSC 策略的遗传算法进行分层优化。其次，将机器学习方法与遗传算法结合使用，对预测计划进行在线优化。此外，本文提出的制定最佳运行计划的方法具有三大优点，即：通用性、实施方便和可扩展性好。然而，电池储能系统的充电和放电性能是在短期运行和常规太阳辐射下模拟的。未来应研究考虑太阳波动的长期运行。
改进并网太阳能-风能系统，使用蓄电池实现本地对象的自耗
摘要：本研究旨在改善并网太阳能风能系统的设备如何使用蓄电池的安装功率，同时降低本地对象从电网消耗的电力成本。提出了一种计算给定负载计划的参数的方法，以及电力消耗减少的值。风力发电机和光伏电池的发电值基于档案数据。风力发电机和光伏电池的可能功率比为 1:8.33。电池充电状态的形成包括：根据第二天的预测计算早高峰的值；根据第二天的预测在晚上进行可调节放电，全部或部分补偿负载消耗；具有给定电流值的夜间充电。在单费率计划中，每天使用一个电池放电周期。不使用来自电网的夜间充电。在双费率计划和使用来自电网的夜间电池充电的情况下，在春夏秋三季使用一个放电周期。模拟结果证实，冬季电力成本可以降低 2.9 倍，与设定值相符，同时夏季电力成本则可以完全消除。
超级电容器光伏系统自耗自给率提升
摘要：本研究使用基于实际输入数据的计算机模拟来检查超级电容器模块作为可再生能源系统中的快速响应储能单元对提高能源自耗和自给自足的影响。评估的系统包括一个容量为 3.0 kWp 的光伏系统和 0 到 5 个超级电容器单元，每个模块的容量为 500 F。这项研究使用 2020 年的电力负荷、太阳辐照度和环境温度的实验数据进行，时间分辨率为 1 分钟。日平均环境温度为 10.7 ◦ C，日平均太阳辐照度为 3.1 kWh/m 2 /天。假设超级电容器只能从使用可再生能源的光伏系统充电，而不能从电网充电。模拟结果表明，使用超级电容器为电力负荷的短暂和大峰值供电可显著提高能源自耗和自给自足。仅使用五个超级电容器模块，年能源自给率就从28.09％提高到40.77％。