从2003年起,中国金属需求的非常快速的增长导致了一种矿业公司不断追逐行动目标的情况。这种情况因中国建筑需求的强度和中国制造业的高金属强度而加剧了这种情况,至少在最初,这种情况很少关注金属储蓄技术。在15年中,铜和其他基准金属的价格在2008年的金融危机之后的2009年中保持异常高(2009年的中断),直到产量陷入困境,而中国人的增长放缓。图1图表在1960 - 2024年期间铜(实线)和铁矿石(断线)价格。
:吸收惰性吸收材料。对于大溢出物,提供堤防或其他适当的包含,以防止材料扩散。如果可以泵送堤坝,则将回收的材料存储在适当的容器中。使用合适的吸收剂清理溢出中的剩余材料。本地法规可能适用于本材料的释放和处理,以及清理版本中所涉及的材料和物品。您将需要确定哪些法规适用。本SD的第13和15节提供了有关某些地方或国家要求的信息。
急性GVS取决于水的pH,硬度和DOC,因此作为一组方程提供(不同物种保护水平的不同方程式)。对于铜和锌,在较高浓度的DOC和硬度浓度下,GV较高。对于铜,GV在较高的pH下较高。相比之下,对于锌,GV在较高的pH下较低,尽管与
液态空气储能 (LAES) 是一种有前途的净零转换储能技术。对于使用 LAES 的微电网,市场电价会在系统内产生很大的不确定性。为了解决这个问题,信息缺口决策理论 (IGDT) 方法已被证明是一种解决系统运行不确定性的有效工具。IGDT 方法是一种旨在解决不确定性的决策工具,它可以在信息稀缺的情况下显著提高决策能力。此外,状态转换算法 (STA) 是一种利用结构学习的高度智能优化算法。本研究提出了一种新颖的 IGDT-STA 混合方法,用于解决具有 LAES 的微电网的最优运行,同时考虑市场电价的不确定性。IGDT-STA 为规避风险或承担风险的决策者提供了两种不同的策略。这些策略随后由 STA 方法优化。此外,IGDT-STA 在多代理框架内实施,以增强系统灵活性。通过案例研究发现,IGDT-STA与IGDT-遗传算法、随机方法和蒙特卡洛方法相比具有良好的性能。
本文回顾了储能技术及其在澳大利亚国家电力市场 (NEM) 中的适用性。随着可再生能源发电渗透率随时间变化而不断提高,最大和最小运行需求之间的动态变化将继续增加。在这一持续的过渡期间,随着火力发电站的机械系统惯性随着不断退役而减小,推动 NEM 辅助服务市场进行频率和电压控制的恶劣天气事件变得越来越重要。因此,NEM 对能源服务的需求变得比以往任何时候都更加多样化。为了保持电网稳定,需要具有不同响应时间和耐久性的各种存储技术来提供电网辅助服务,例如频率控制辅助服务 (FCAS) 和网络服务控制辅助服务 (NSCAS)。对现有的短期至中期存储技术(如飞轮、电池和超级电容器)的审查表明,具有不同功率、能量密度和快速响应能力的混合系统将成为解决方案的一部分。抽水蓄能 (PHES)、压缩空气储能系统 (CAES) 和绿色氢能(通过燃料电池和快速响应的氢燃料燃气调峰涡轮机)将成为中长期储能的选择。电池和 SC 被认为是实现 2030 年至 2050 年净零排放目标的明智选择。重点介绍了当前的挑战以及未来研究的机会。
热能电气化要求开发创新型家用热电池,以有效平衡能源需求和可再生能源供应。热化学储热系统由于其高热能存储密度和最小的热损失,在支持供暖电气化方面显示出巨大的前景。在这些系统中,基于盐水合物的热化学系统特别有吸引力。然而,它们在蒸汽存在下确实存在缓慢的水合动力学问题,这限制了可实现的功率密度。此外,它们相对较高的脱水温度阻碍了它们在支持供暖系统中的应用。此外,在供暖应用中实施这些系统时,仍然存在关于适当的热力学、物理、动力学、化学和经济要求的挑战。本研究分析了一种基于醋酸钠与液态水直接水合的热化学储能方案。所提出的方案满足了供暖应用的众多要求。通过直接将液态水添加到盐中,实现了前所未有的 5.96 W/g 的功率密度,比之前报道的其他利用蒸汽的盐基系统高出近两个数量级。尽管由于潮解和颗粒聚集,反应性会下降,但事实证明,通过加入 10% 的二氧化硅可以有效缓解这种失活,从而实现较低但稳定的能量和功率密度值。此外,与之前研究的其他盐不同,乙酸钠可以在热泵等电加热系统的理想温度范围内完全脱水(40 ◦ C - 60 ◦ C)。通过实验分析确定了所提方案在脱水、水合和多循环行为方面的性能。
这项工作比较并量化了带有太阳能光伏(PV)的住宅建筑物的案例研究中三个电池系统损耗表示的年损失。两个损失表示形式考虑了不同的操作条件,并使用电池电力电子转换器(PEC)的测量性能,但使用恒定或依赖电流的内部电池电池电阻的不同。第三表示是无关紧要的,并使用(固定的)往返效率。工作使用负载和PV轮廓的次数测量,包括不同的PV和电池尺寸组合的结果。与具有当前依赖性内部电阻的情况相比,结果表明使用恒定电池内部电阻不足,并将年度损失差异量化为-38.6%。结果还表明了通过固定的往返效率对电池系统的效率进行建模的缺陷,其损失差异在-5%至17%之间,具体取决于情况。此外,突出显示了计算细胞损失的必要性,并且量化了其对转换器加载的依赖性。