Optimizasyon hedefi olarak ekonomiye sahip çoklu enerji akışı entegre bir enerji sistemi nasıl planlanır ve tasarlanır?
Özet
Entegre enerji sistemi, elektrik, ısı, gaz ve diğer enerji türlerinin tamamlayıcı enerji tedarikini gerçekleştirebilir ve yük talebini karşılamak için çoklu enerji dağıtımını gerçekleştirebilir, böylece yenilenebilir enerjinin emilim kapasitesini teşvik eder ve kapsamlı enerji kullanım oranını iyileştirir. Elektrik, ısı ve gaz ve karşılıklı kuplaj içeren dağıtılmış çoklu enerji akışlı entegre enerji sisteminin ekipman kapasite eşleştirme optimizasyon problemi hedeflenerek, sistemin en düşük enerji maliyetine sahip bir optimizasyon modeli ve enerji dengesi ve ekipman çalışma özelliklerinin kısıtlamaları oluşturulmuştur. Bir bölge küçültme algoritması, optimizasyon yakınsama hızını hızlandırır. Xi'an'daki bir fabrika ofis binasını örnek olarak almak, entegre enerji sisteminin minimum enerji maliyeti altında optimum kapasite eşleştirme ve zamanlama stratejisini elde etmek için yerleşik model ve önerilen algoritmayı kullanmak. Sonuçlar, elektrik, ısı ve gazın birim fiyatının, sistem kapasitesi eşleştirmesinin optimizasyonu yoluyla büyük ölçüde azaltılabileceğini, çok aşamalı ısı depolama ve tersinir katı oksit yakıt hücresinin ekipman maliyetinin azaltılabileceğini, güneş pillerinin kullanım oranının iyileştirilebileceğini ve sistem ekonomisinin etkin bir şekilde iyileştirilebileceğini göstermektedir. Seks.
(Kaynak: GRID Yazar: Ren Na, Wang Yaqian, Xuzong Lei, Hua Xiuwen, Ding Tao, kırmızıya doğru değil, Zhang Xiong Wen)
Anahtar kelimeler: çoklu enerji akışı; entegre enerji sistemi; kapasite eşleştirme; optimum dağıtım; enerji maliyeti;
0 Önsöz
Şu anda, Energy İnternet'in yükselişi, küresel enerji sisteminin dönüşümünü yönlendiriyor.Enerji İnternet, İnternet düşüncesine ve yöntemlerine dayanan çok enerji akışlı entegre bir enerji sistemidir. Ortaya çıkışı, entegre enerji sisteminin (IES) gelişimini büyük ölçüde desteklemiştir. . Elektrik, ısı ve gazın birbirine bağlanmasına dayanan çok enerjili tamamlayıcı enerji kaynağı, entegre enerji sisteminin temel özelliklerinden biridir.Ana faydası, sistemin enerji verimliliğini ve kararlılığını iyileştirmek için çoklu enerji akışı tamamlayıcı sinerjistik etkiden gelir. Son yıllarda, bilgi teknolojisinin hızla gelişmesiyle birlikte, entegre enerji sistemi, enerji dönüşümünün önemli bir gelişme trendi haline geldi.Gelişi, yenilenebilir enerjinin geniş ölçekli uygulamasını büyük ölçüde teşvik etti ve enerji tedariki ve tüketim devrimine öncülük etti.
Entegre enerji sistemi, güneş enerjisi, rüzgar enerjisi ve biyokütle enerjisi gibi çeşitli enerji formlarını ana tüketicinin ihtiyaç duyduğu elektrik, gaz, ısı (soğuk) vb. Gibi çeşitli enerji formlarına dönüştürerek yerel yenilenebilir enerji tüketimini teşvik edebilir ve gerçekleştirebilir. Kaynakların kullanımını optimize edin ve kapsamlı enerji kullanım oranını iyileştirin.
Son yıllarda, entegre enerji sistemlerinin modelleme analizi, genel planlama ve performans değerlendirmesi gibi konular yurtiçi ve yurtdışında araştırma noktaları haline geldi. Li Jinghua
Et al., Çekirdek olarak elektriğe sahip entegre bir enerji sistemi çerçevesi tasarladı ve koordineli ve optimize edilmiş bir işletim modu ve enerji dönüştürme yöntemi önerdi ve çok enerjili çalışmanın temel konularını tartıştı. Zhang Tao ve diğerleri, dağıtılmış enerji sisteminin ana ekipmanına dayalı olarak farklı soğutma, ısıtma ve güç enerji sistemleri kurdular ve enerji sisteminin bir optimizasyon modelini oluşturdular ve farklı sistemlerin optimum konfigürasyon, çalışma stratejisi ve değerlendirme indeks değerini çözdüler. Mehleri E D ve arkadaşları, tasarımı optimize etmek için karma tamsayı doğrusal programlama yöntemini kullanarak ev soğutma ve ısıtma yüklerine dayalı entegre bir enerji sistemi tasarladı ve sistemin ana ekipman türlerini ve kurulu kapasitesini belirledi. Salimi M ve diğerleri, soğutma, ısıtma ve elektriği içeren çok enerjili bir sistem birimi kurdular ve sistemin kapasite konfigürasyonu sorununu çözdüler. Özetle, entegre enerji sistemleri üzerine mevcut araştırmalar çoğunlukla saf güç sistemleri veya birleşik soğutma, ısıtma ve güç sistemleri ile sınırlıdır ve elektrik, ısı ve gazı birleştiren entegre enerji sistemleri üzerine çok az çalışma vardır. Bununla birlikte, yakıt hücrelerinin ticarileştirilmesi, yakıt hücreli araçların ortaya çıkması ve gücün gaza (P2G) teknolojisinin sürekli olgunlaşmasıyla birlikte, hidrojen talebi giderek daha kapsamlı hale geldi ve gelecekte IES ve enerji İnternetinin kurulması kaçınılmaz olarak hidrojen enerjisini içerecektir. Bu nedenle, elektrik, ısı ve gaz dahil olmak üzere entegre bir enerji sisteminin optimum tasarımı için geniş kapsamlı bir öneme sahiptir.
Ters çevrilebilir katı oksit yakıt hücresi (tersinir katı oksit hücreler, RSOC) en gelişmiş yakıt hücresi türüdür Dış dünyaya güç sağlamak veya aynı cihazda ısı ve güç sağlamak için bir yakıt hücresi (katı oksit yakıt hücreleri, SOFC) olarak kullanılabilir. Ayrıca, hidrojen ve oksijen üretmek için suyu elektrikle elektrolize etmek için bir elektrolitik hücre (katı oksit elektroliz hücreleri, SOEC) olarak da kullanılabilir. Yüksek enerji yoğunluğu, uzun hizmet ömrü, yüksek dönüşüm oranı, kullanım sırasında kendi kendine deşarj olmaması, deşarj derinliği olmaması ve pil kapasitesi sınırlaması gibi avantajlara sahiptir. Şu anda en yüksek özgül enerjiye sahip enerji depolama sistemidir. Aynı zamanda güneş enerjisi, rüzgar enerjisi ve gelgit enerjisi gibi yenilenebilir enerji ile kendi kendine yeterlilik çalışması gerçekleştirebildiği için yenilenebilir enerjinin zamanını ve coğrafi süreksizliğini çözmenin etkili bir yolu olarak görülüyor. RSOC, elektrik, ısı ve gazın esnek dönüşümünü gerçekleştirebilen çok sayıda elektrik, ısı ve gaz akışını entegre eder ve kapsamlı bir enerji sistemi oluşturmak için anahtar ekipmanlardan biridir. Bununla birlikte, mevcut entegre enerji sistemlerinin çoğu tek bir yakıt hücresine veya bir yakıt hücresinin iki bileşenine ve bir elektrolitik hücreye dayanmaktadır.RSOC'ye dayalı entegre bir enerji sisteminin optimum tasarımı üzerine çok az araştırma vardır.
Yukarıdaki arka planı birleştiren bu makale, elektrik, ısı ve gazı birleştiren ve elektrik, ısı ve gazın birden çok enerji biçiminin ihtiyaçlarını göz önünde bulunduran ve her enerjinin minimum maliyetini belirleyen tersinir katı oksit yakıt hücreleri de dahil olmak üzere çoklu enerji akışı dağıtılmış entegre enerji sistemine odaklanmaktadır. Hedef sistem kapasite eşleştirme optimizasyonu ve zamanlama stratejisi modeli, bir bölge küçültme algoritmasına ve sıralı karesel programa (SQP) dayalı olarak optimize edilir. Son olarak, ekonomik koşullar altında entegre enerji sisteminin ve ilgili planlama stratejisinin optimum kapasite eşleşmesini gerçekleştirmek için belirli örneklerle birleştirilir.
1 Sistem yapısı ve çalışma modu
1.1 Sistem yapısı
Şekil 1, bir çok enerjili akış dağıtılmış entegre enerji sisteminin bir enerji akış diyagramıdır. Literatürdeki alt sistemler kavramına göre, bu makale sistemi üç alt sisteme ayırır: elektrik, ısı ve gaz, bunlar esas olarak RSOC, güneş pili (fotovoltaik, PV), sıkıştırmalı ısı pompası (sıkıştırmalı ısı pompası, CHP) ve ısı değiştiriciden oluşur. (ısı eşanjörü, HE), akümülatör (BT), çok kademeli ısı haznesi (MHR), hidrojen tankı (hidrojen tankı, HT) ve diğer ekipmanlar ve elektriği olan büyük elektrik şebekesine bağlı, Isı ve gaz enerjisi akışları birbiriyle birleştirilerek taşıyıcı olarak temiz enerji kullanılarak elektrik, ısı ve gazın bir veya birkaçını dış dünyaya sağlamakta, enerji dönüşümü ve depolaması da yapılabilmektedir.
1.2 Sistem çalışma modu
İşletim modu seçimi, entegre enerji sisteminin performansında belirleyici bir rol oynar. Şu anda iki tipik çalışma modu vardır: "elektrik yüklerini takip etme (FEL)" ve "termal yükleri izleme (FTL)". Geleneksel kojenerasyon sistemi aşırı ısıyı üretmek için "elektrik takip" modunu kullanır ve "ısı takip" modu fazla elektrik üretir Bu sistem, fazla ısıyı giderebilen piller, ısı depolama ve hidrojen tankları gibi enerji depolama ekipmanlarıyla donatılmıştır. Enerji depolaması enerji israfına neden olmaz. Ancak bu yazıda her bir yükün ihtiyacını karşılamak için "hot follow" çalışma modu tercih edilmiş olup, spesifik çalışma modu aşağıdaki gibidir:
1) RSOC, SOFC modunda çalışır, üretilen atık ısı ve kompresyon ısı pompası birlikte kullanıcının termal yükünü karşılar ve fazla ısı çok aşamalı ısı deposunda depolanır. Tepe ısı yetersiz olduğunda önce ısı deposundaki ısı kullanılır, talep karşılanmazsa ısı sağlamak için yardımcı ısı kaynağı olarak kompresyon ısı pompası kullanılır.
2) RSOC, SOEC modunda çalışır, üretilen hidrojen kullanıcı gaz yükü ve sistemdeki ekipman tarafından kullanılır ve fazla hidrojen, RSOC tarafından üretilen hidrojenin yetersiz olduğu durumlarda kullanılmak üzere hidrojen depolama tankında depolanır.
3) Kullanıcının elektrik yüküne ve sistemdeki ekipmana birlikte güç sağlamak için birincil güç kaynağı cihazı olarak PV'yi ve yardımcı güç kaynağı cihazı olarak RSOC'yi kullanın ve fazla güç bataryada depolanır. Sistemin ürettiği güç yetersiz kaldığında önce bataryadaki güç kullanılır, talep karşılanmazsa güç sağlamak için geniş şebekeye bağlanır.
2 Sistem optimizasyon modeli
Dağıtılmış entegre enerji sisteminin tasarımını daha iyi optimize etmek için bu makale, modelleme analizinde aşağıdaki varsayımları yapmaktadır:
1) Sistemin her bir cihazının isteğe bağlı kapasitesi sürekli olarak dağıtılır.
2) Ekipman, optimizasyon süresi boyunca hatasız çalışır.
3) İlgili çalışma aralıklarında, her bir ekipmanın çalışma verimliliği sabit bir değerdir ve yük oranının değişmesiyle değişmez.
4) Her ekipmanın başlatma-durdurma ve değişken koşul sürelerini göz ardı edin.
2.1 Amaç işlevi
3 Sistem optimizasyon algoritması
IES'in optimal tasarımının, elektrik, ısı ve gaz talebine ve yenilenebilir enerjinin kaynak durumuna göre arz ve talep dengesi perspektifinden sistemdeki her bir ekipmanın kapasitesini eşleştirmesi ve optimize etmesi gerekir. Aynı zamanda, sistem operasyonunun programlama stratejisi de optimizasyon kalitesi üzerinde önemli bir etkiye sahiptir ve ekipman kapasitesi ile programlama stratejisi arasındaki bağlantı yüksektir. Yukarıda oluşturulan sistem optimizasyon modelinde, her bir optimizasyon hedefi seviyesi için iki değişken vardır: ekipman kapasitesi ve her bir ekipmanın enerji beslemesi tt birim zaman aralığında, burada a, sistem operasyon planlama stratejisini temsil eder ve değeri de aynıdır. Optimal bir çözüm var ve 'nin değişmesiyle değişiyor.
Çoklu kısıtlama ve çok amaçlı birleştirme ile bu tür doğrusal olmayan bir optimizasyon problemi için, bu makale, sırayla çok seviyeli optimizasyon problemini çözmek için SQP algoritmasıyla birleştirilmiş yeni bir algoritma - bölge küçültme algoritması benimser Bu yöntem yukarıdaki iki değişkeni ayrı ayrı çözebilir. Algoritma süreci Şekil 2'de gösterilmiştir. Algoritmanın ana döngüsü "başlangıç" dan "bitiş" kısmına kadardır.Alan küçültme algoritması esas olarak ekipman kapasite kombinasyonunu hesaplamak için kullanılır yani, değer aralığı optimizasyon sonuçlarına göre sürekli olarak azaltılır ve finally sonunda belirlenir Optimal değeri, esasen, diğer sürü istihbarat algoritmalarından farklı olan, değer aralığı içindeki optimum alanı bulmaktır. Bölge küçültme algoritması, tek bir noktada sürekli yineleme yapmak için optimizasyon operatörünü kullanmaz, ancak değer aralığını şu şekilde alır: Temel yineleme birimi yakınsama hızını artırır. Bu arada, amaç fonksiyonuna ve kısıtlama koşullarına göre, SQP algoritması a.
4 Vaka analizi
4.1 Yük talebi
Kurulan dağıtık IES modeli Xi'an'da bir fabrika ofis binasının enerji beslemesine uygulanmaktadır Binanın toplam inşaat alanı yaklaşık 3.692 m2 olup, 3 kata bölünmüştür, 1 katı fabrika binası ve 2 ~ 3 katı ofislerdir. Yapım durumuna göre, eQUEST yazılımı yıl boyunca binanın saatlik ısı ve elektrik yükünü elde etmek için kullanılabilir. Aynı zamanda, tesis ağırlıklı olarak ham benzen hidrojenasyon endüstrisi için kullanılmaktadır ve hidrojen yükü, tesisin mevcut durumuna göre elde edilebilir.Yük durumu Ek A, Şekil A1'de gösterilmiştir. Yıl boyunca saatte 8760 saat optimizasyon hesaplamasının karmaşıklığından dolayı bu makale, kışın Ocak ayında büyük bir ısı yükü ile 5 iş günü seçiyor ve sistemdeki her bir cihazın optimum kapasitesini optimize etmek için minimum 1 saatlik bir zaman aralığında simülasyon hesaplamaları yapıyor. Eşleştirme oranı ve ilgili planlama stratejisi. Literatürde açıklanan yönteme göre hesaplanan simülasyon periyodunda güneş ışıyan enerjisinin zamanla değişimi Ek A, Şekil A2'de gösterilmektedir.Şekil A2'den, ilk günün bulutlu, güneş ışıyan enerjisinin yetersiz ve kalan 4 günün Güneşli bir günde, güneş radyasyonu enerjisi yeterlidir ve bu da gerçek hava koşullarını daha kapsamlı bir şekilde yansıtır.
4.2 Ekipman ekonomik ve teknik parametreler
Literatür ve ekipman ürünlerinin araştırılması ve araştırılması yoluyla, her bir ekipmanın ekonomik ve teknik parametreleri Ek A'daki Tablo A1'de gösterildiği gibi özetlenmiştir. Bu makale, RSOC'nin SOEC çalışma modunda olduğu ve SOEC'in termal nötr voltaj altında çalıştığı zaman elektroliz veriminin 1 olduğunu varsayar. Ve RSOC henüz büyük ölçekte ticarileştirilmediğinden fiyatı, M. Beccali tarafından yayınlanan araştırmadaki verilere dayanılarak değerlendirilir, bu nedenle RSOC fiyatının hesaplanması sadece mevcut durumu değerlendirebilir ve gelecekteki bir kılavuza sahip değildir.
4.3 Optimizasyon sonuçları ve analizi
4.3.1 Optimizasyon sonuçları
Yukarıdaki model ve algoritma kullanılarak, örnek Matlab yazılımında optimize edilmiştir ve sistemin her ekipmanının optimum kapasite konfigürasyonu Tablo 1'de gösterilmektedir. Elektrik, ısı ve gazın birim fiyatı Şekil 3'te gösterilmektedir. Şekil 3'ten görülebileceği gibi, IES elektrik enerjisinin optimize edilmiş birim fiyatı 0,4628 yuan / (kW h) ve ısı enerjisinin birim fiyatı 0,02 yuan / (kW h) Hidrojenin birim fiyatı 0,51 yuan / m3'tür. Şu anda, Xi'an'da endüstriyel ve ticari elektriğin ortalama fiyatı 0.7704 yuan / (kW saat), konut dışı ısının ölçülü ısıtma fiyatı 0.21 yuan / (kW saat) ve hidrojenin fiyatı 1.98 yuan / m3'tür. Dağıtılmış IES kullanımının elektrik birim fiyatını% 39,9, ısı enerjisinin birim fiyatını% 90,5 ve hidrojenin birim fiyatını% 74,2 azaltabileceği görülmektedir. Sistem, ısıl yükü karşılamak için temel olarak SOFC çalışma modunda RSOC tarafından üretilen atık ısıyı kullandığından, sistemin ısıl enerjisinin birim fiyatı büyük ölçüde azalır.
4.3.2 Sistem maliyet kompozisyonunun analizi
Optimum kapasite oranı altındaki sistem maliyet kompozisyonu Şekil 4'te gösterilmektedir.
Şekil 4'ten görülebileceği gibi, optimal kapasite oranı koşulu altında, sistemin termal alt sisteminin maliyetinin ağırlıklı olarak MHR'ye harcandığı ve gaz alt sisteminin ana maliyetinin RSOC'ye harcandığı, bu nedenle MHR ve RSOC'nin ekipman maliyetinin azaltılması IES'i etkin bir şekilde iyileştirebilir. Ekonomi. Elektronik sistemde, büyük elektrik şebekesinin elektrik faturası maliyetin% 50'sinden fazlasını harcar ve PV kurulduktan sonra ek maliyetler tüketmeye gerek yoktur, bu nedenle IES'de PV kullanımının artırılması da sistemin ekonomisini iyileştirebilir.
4.3.3 Sistem planlama stratejisi analizi
Şekil 5, sistemin optimum kapasite oranı altında 5 iş günü için saatlik ısıtma, gaz ve güç kaynağı planlama stratejisini göstermektedir. Şekil 5 (a) 'dan görülebileceği gibi, geceleri düşük ısı kullanım periyodunda CHP'nin esas olarak ısı yükünü karşılamak için kullanıldığı ve üretilen fazla ısının çok aşamalı ısı depolamasında depolandığı; gün boyunca en yüksek ısı kullanımı sırasında, RSOC tarafından üretilen atık ısı Isı yükünün çoğu kaldırılır ve yetersiz ısı MHR ve CHP ile desteklenir. Nereden
Şekil 4 Optimum kapasite oranı altında sistem maliyeti kompozisyonu
Şekil 4 Optimum bileşen boyutu altında sistem için enerji maliyetinin bileşimi
Şekil 5 (b), RSOC tarafından SOEC modunda üretilen hidrojenin çoğunun, RSOC SOFC modunda iken tüketildiğini göstermektedir .. RSOC'nin sistemde enerji dönüştürme ekipmanı olarak daha çok kullanıldığı görülebilmektedir. Şekil 5 (c) 'den görülebileceği gibi, gün boyunca, RSOC ve PV tüm elektrik yüklerini birlikte sağlar ve fazla enerjiyi yedekleme için bataryaya yükler; geceleri hem RSOC hem de PV çalışmayı durdurur ve elektrik yükü ilk önce bataryada depolanır. Elektrik yeterlidir ve yetersiz elektrik, büyük elektrik şebekesi tarafından yenilenir.
Şekil 5'te sistemin herhangi bir zamandaki ısı beslemesi ısı tüketimine eşittir, hava beslemesi hava tüketimine eşittir ve güç kaynağı güç tüketimine eşittir.Bu makalede kullanılan hesaplama modelinin sistemin fiziksel kısıtlamalarını karşıladığını ve temelde gerçek simülasyon sürecini gerçekleştirdiğini göstermektedir. .
Şekil 6, pil, ısı depolama ve hidrojen depolama tankının enerji depolama durum eğrisini göstermektedir Şekil 6'dan, üç tip enerji depolama ekipmanının daha sık kullanıldığı görülebilmektedir. Batarya için, temelde her gün tam bir şarj ve deşarj döngüsünden geçecek ve gece beslemek için her zaman gün boyunca elektrik enerjisinin bir kısmını depolayacaktır.
Talep yükleyin. Bunun nedeni, sistemin gün içindeki termal yükünün nispeten büyük olması ve sistemin FTL çalışma modunu benimsemesidir, böylece Şekil 7'de gösterildiği gibi, RSOC, sistemin termal yükünü karşılamak için gün boyunca her zaman SOFC modundadır ve üretilen fazla elektrik enerjisi bataryaya yüklenir. . Aynı zamanda, PV yalnızca gün boyunca çalışır ve üretilen fazla elektrik de aküye şarj edilir. Gece, RSOC SOEC modundadır ve hidrojeni elektrolize etmek için gün boyunca bataryada depolanan elektriği kullanması gerekir.Bazen bataryadaki elektrik, bu makalede belirlenen maksimum deşarj derinliği olan 0,4'e kadar tüketilecek ve yetersiz elektrik büyük elektrik şebekesi tarafından tamamlanacaktır. Isı depolama cihazı simülasyonu yapıldıktan sonra 5 gün içerisinde doldurulmamaktadır.Her zaman geceleri az miktarda ısı depolar ve gün içinde ısı kullanımını azaltmak için gün içinde serbest bırakır.
Şekil 5 Optimum kapasite oranı altında sistem planlama stratejisi
Şekil 5 Optimum bileşen boyutu altında sistemin planlama stratejisi
zirve. Hidrojen depolama tankı için, bu madde başlangıçta gaz tankında belirli bir miktarda hidrojen olduğunu varsaymaktadır.Şekil 6 ve Şekil 7'den RSOC'nin hidrojeni elektrolize etmek için gece SOEC modunda olduğu ve oluşan hidrojenin hidrojen depolama tankında depolandığı görülmektedir. , Tesisin hidrojen yükünü karşılarken, SOFC modunda RSOC tarafından gün içinde kullanılmak üzere serbest bırakıldı.
5. Sonuç
Bu belge, en düşük elektrik, ısı ve gaz maliyetini hedefleyen, çoklu enerji akışı dağıtılmış entegre enerji sistemi kapasite eşleştirme optimizasyon modelini oluşturur. SQP algoritması ile birleştirilmiş bölgesel büzülme algoritması, sistemin ekipmanının optimum kapasite oranını ve simülasyon döngüsündeki elektrik, ısı ve gazın optimal zamanlama stratejisini elde etmek için modeli optimize etmek için kullanılır, böylece sistem yükü karşılarken en düşük enerji maliyetine sahip olur. Xi'an'da bir fabrika ofis binasını 15 yıllık faaliyet için ele alan sonuçlar, mevcut piyasa enerji birim fiyatına kıyasla, entegre enerji sistemini kullanmanın elektrik birim fiyatını% 39,9, ısı enerjisinin birim fiyatını% 90,5 ve hidrojenin birim fiyatını% 74,2 azaltabileceğini gösteriyor. Sistem maliyet kompozisyonunun analizi yoluyla, MHR ve RSOC'nin ekipman maliyetini düşürmenin ve güneş pillerinin kullanım oranını arttırmanın, sistemin ekonomisini etkili bir şekilde iyileştirebileceği bilinebilir.
Referanslar
Sun Hongbin, Pan Zhaoguang, Guo Qinglai.Çoklu Enerjili Akış Enerjisi Yönetimi Araştırması: Zorluklar ve Beklentiler.Elektrik Güç Sistemlerinin Otomasyonu, 2016,40 (15): 1-8. Sun Hongbin, Pan Zhaoguang, Guo Qinglai. Çoklu enerji akışı için enerji yönetimi: Elektrik Güç Sistemleri Otomasyonu, 2016, 40 (15): 1-8 (Çince).
Zhang X, Chan S H, Ho H K, et al.Akıllı bir enerji ağına doğru: yakıt / elektroliz hücrelerinin rolleri ve teknolojik perspektifler Hidrojen Enerjisi, 2015, 40 (21): 6866-6919.
Ellabban O, Abu-Rub H, Blaabjerg F.Yenilenebilir enerji kaynakları: mevcut durum, gelecekteki beklentiler ve bunların etkinleştirici teknolojileri Yenilenebilir ve Sürdürülebilir Enerji İncelemeleri, 2014,39 (2): 748-764.
Li Jinghua, Sang Chuanchuan.Enerji entegre sistem optimizasyon planlaması ve işletme çerçevesi.Elektrik Güç İnşaatı, 2015, 36 (8): 41-48. Li Jinhua, Sang Chuanchuan. Entegre enerji sistemi için optimum planlama ve işletim çerçevesi üzerine tartışma. Elektrik Güç İnşaatı, 2015, 36 (8): 41-48 (Çince).
Jin H, Hong H, Wang B, vd., Kimyasal enerji ve fiziksel enerjinin sentetik kademeli kullanımının yeni bir prensibi. Çin'de Bilim, 2005,48 (2): 163-179.
Stanislav P, Bryan K, Tihomir M. Akıllı şebekeler entegre enerji sistemi ile daha iyi // Elektrik Gücü ve Enerji Konferansı (EPEC) Montreal: IEEE, 2010: 1-8.
Zhang Xu. Bölgesel enerji arzına dayalı çoklu enerji sistemi modelinin araştırılması ve analizi. Şangay: Shanghai Jiaotong Üniversitesi, 2015.
Alabdulwanhab A, Abusorrah A, Zhang X, et al. Stokastik gün öncesi planlamada rüzgar enerjisinin değişkenliğini güçlendirmek için birbirine bağlı doğal gaz ve elektrik altyapılarının koordinasyonu. IEEE İşlemleri Sürdürülebilir Enerji, 2015,6 (2): 606-615 .
Zhang X, Shahldehpour M, Alabdulwahab A, ve a1. Birden fazla enerji altyapısına sahip enerji merkezinin optimum genişleme planlaması. Akıllı Şebekede IEEE İşlemleri, 2017, 6 (5): 2302-2311.
Zhang Tao, Zhu Tong, Gao Naiping ve diğerleri.Dağıtılmış soğutma, ısıtma ve güç enerjisi sisteminin optimizasyon tasarımı ve çok endeksli kapsamlı değerlendirme yöntemi üzerine araştırma.Çin Elektrik Mühendisliği Derneği Bildirileri, 2015, 35 (14): 3706-3713. Zhang Tao, ZhuTong, Gao Naiping, et a1.Optimizasyon tasarımı ve kombine soğutma ısıtma ve güç sisteminin çok kriterli kapsamlı değerlendirme yöntemi. Çin Elektrik Mühendisliği Prosedürleri, 2015,35 (14): 3706-3713 (Çince).
Mehleri E D, Sarimveis H, Markatos N C, et a1. Mahalle düzeyinde dağıtılmış enerji sistemlerinin optimum tasarımı için matematiksel bir programlama yaklaşımı.Energy, 2012,44 (1): 96-104.
Salimi M, Ghasemi H, Adelpour M, et a1. Birbirine bağlı enerji sistemlerinde enerji merkezlerinin optimum planlaması: doğal gaz ve elektrik için bir vaka çalışması. IET Generation Transmission Distribution, 2015, 9 (8): 695-707.
Belderbos A, Delarue E, D'Haeseleer W. Gelecekteki enerji sistemlerinde güçten gaza olası rolü // Avrupa Enerji Piyasası Lizbon: IEEE, 2015: 1-5.
Singaravelu E, Hartvigsen J J, Frost L J. Orta sıcaklıkta tersinir yakıt hücreleri International Journal of Applied Ceramic Technology, 2010, 4 (2): 109-118.
Stambouli A B, Traversa E. Katı oksit yakıt hücreleri (SOFC'ler): çevre açısından temiz ve verimli bir enerji kaynağının gözden geçirilmesi Yenilenebilir ve Sürdürülebilir Enerji İncelemeleri, 2002, 6 (5): 433-455.
Burer M, Tanaka K, Favrat D, ve diğerleri.Katı oksit yakıt hücresi-gaz türbini kombine çevrimi, ısı pompaları ve soğutucuları entegre eden bir bölge kojenerasyon tesisinin çok kriterli optimizasyonu Enerji, 2003, 28 (6): 497-518 .
Liang M, Yu B, Wen M, et al., Katı oksit elektroliz hücresinin anodu için LSM-YSZ kompozit tozunun hazırlanması ve aktivasyon mekanizması. Journal of Power Sources, 2009,190 (2): 341-345.
Mitlitsky F, Blake Myers A, Weisberg A H. Rejeneratif yakıt hücresi sistemleri Enerji Yakıtları, 1998, 12 (1): 56-71.
Barbir, Frano, Tolj, et al.PEM yakıt hücrelerinin fotovoltaik tabanlı rolünün tekno-ekonomik analizi; uzak baz istasyonları için sistemler. International Journal of Hydrogen Energy, 2013, 38 (1): 417-425.
Dursun B. Kırklareli Üniversitesi Kavaklı yerleşkesi için optimum hibrit yenilenebilir enerji üretim sistemlerinin belirlenmesi Yenilenebilir ve Sürdürülebilir Enerji İncelemeleri, 2012, 16 (8): 6183-6190.
Zhang X W, Tan SC, Li G J, et al.Güç dağıtımı simülasyonlarının optimizasyonu yoluyla hibrit enerji sistemlerinin bileşen boyutlandırması. Energy, 2013 (52): 165-172.
Zhang X, Li M, Ge Y, et al.Binalar için güneş fotovoltaik enerji üretiminin tekno-ekonomik fizibilite analizi. Uygulamalı Isı Mühendisliği, 2016 (108): 1362-1371.
Ju L, Tan Z, Li H, et al.Çin'de dağıtılmış enerji kaynakları tarafından yönlendirilen CCHP ve yenilenebilir enerji tabanlı hibrit enerji sistemi için çok amaçlı operasyon optimizasyonu ve değerlendirme modeli.Energy, 2016 (111): 322-340.
Wang J J, Zhai Z Q, Jing Y Y ve diğerleri.Yedekli bina soğutma ısıtması ve güç gövdesi için partikül sürüsü optimizasyonu Applied Energy, 2010,87 (12): 3668-3679.
Li Yun, Huang Xinghua. Kombine soğutma, ısıtma ve güç sisteminin konfigürasyon ve operasyon stratejisinin optimizasyonu. Güç Mühendisliği, 2006,26 (6): 894-898. LiZhe, Huang Xinghua. CCHP sistemi için şema ve operasyon stratejisinin entegre optimizasyonu. Güç Mühendisliği, 2006,26 (6): 894-898 (Çince).
Seeling-Hochmuth G. Hibrid enerji sistemi boyutlandırmalarının optimizasyonu ve operasyon kontrolü. Kassel: Kassel Üniversitesi, 1998.
Wang Chengshan, Hong Bowen, Guo Li ve diğerleri.Soğutma, ısıtma ve güç mikro şebekesinin optimum dağıtımı için genel modelleme yöntemi.Çin Elektrik Mühendisliği Derneği Bildirileri, 2013, 33 (31): 26-33. Wang Chengshan, Hong Bowen, Guo Li, et al. Kombine soğutma, ısıtma ve güç mikro şebekesinin optimum dağıtımı için genel bir modelleme yöntemi.Proceedings of the Chinese Soscity for Electrical Engineering, 2013, 33 (31): 26-33 (Çince).
Zhou Canhuang, Zheng Jiehui, Jing Zhaoxia ve diğerleri.Park mikro şebekesi için entegre enerji sisteminin çok amaçlı optimizasyon tasarımı.Power System Technology, 2018, 42 (6): 1687-1696. Zhou Canhuang, Zheng Jiehui, Jin Zhaoxia ve diğerleri. Multi- Park düzeyinde mikro şebeke için entegre enerji sisteminin objektif optimum tasarımı. Power System Technology, 2018, 42 (6): 1687-1696 (Çince).
Zhong Jie, Zhang Li, Xu Hong, ve diğerleri. SOFC kombine ısı ve güç sisteminin uygulama simülasyonu. Journal of Power Engineering, 2015,35 (10): 846-852. ZhongJie, Zhang Li, Xu Hong, ve diğerleri. SOFC- uygulama simülasyonu CHP sistemleri. Journal of Chinese Society of Power Engineering, 2015,35 (10): 846-852 (Çince).
Zhang Wenqiang, Yu Bo, Chen Jing ve diğerleri.Su hidrojen üretim teknolojisinin yüksek sıcaklıkta katı oksit elektrolizi. Progress in Chemistry, 2008, 20 (5): 778-787. Zhang Wenqiang, Yu Bo, Chen Jing, ve diğerleri. Katı oksit elektrolizi yoluyla hidrojen üretimi Kimyada İlerleme, 2008,20 (5): 778-787 (Çince).
Yousefi H, Ghodusinejad M H, Noorollahi Y. GA / AHP tabanlı bir hibrit CCHP sisteminin ekonomi, enerji ve emisyon dikkate alınarak optimum tasarımı.Enerji ve Binalar, 2017 (138): 309-317.
Zhang X. Saatlik güneş radyasyonu rekonstrüksiyonu için istatistiksel bir yaklaşım. Yenilenebilir Enerji, 2014,71 (71): 307-314.
Beccali M, Brunone S, Cellura M, vd. Konut binalarında RET-hidrojen sistemleri üzerinde enerji, ekonomik ve çevresel analiz Yenilenebilir Enerji, 2008,33 (3): 366-382.
Li Yu, Ye Shuang, Wang Weiguo. Doğal gaz ototermal reformuna dayalı SOFC sisteminin performans analizi. CIESC Journal, 2016, 67 (4): 1557-1564. Li Yu, Ye Shuang, Wang Weiguo. SOFC sisteminin performans analizi. doğal gaz ototermal reformu. CIESC Journal, 2016, 67 (4): 1557-1564 (Çince).
Zheng Weidong. Dağıtılmış Enerji Sistem Analizi ve Optimizasyonu Araştırması. Nanjing: Southeast Üniversitesi, 2016.
Liang Mingde, Yu Bo, Wenmingfen ve diğerleri. Hidrojen üretimi için katot destekli Ni-YSZ / YSZ / LSM-YSZ katı oksit elektrolitik hücre. Journal of the Chinese Rare Earth Society, 2009, 27 (5): 647-651. Liang Mingde, Yu Bo , Wen Mingfen, et al., Hidrojen üretimi için katot destekli katı oksit elektroliz hücrelerinin özellikleri. Journal of the Chinese Rare Earth Society, 2009, 27 (5): 647-651 (Çince).
Yubo Zhiye Group. 2012-2016 Çin Hidrojen Endüstrisi Geliştirme ve Tahmin Raporu. Pekin: Yubo Zhiye Group, 2012.
