分布式能源系统及其运行特性分析

介绍了日本某学术研究都市的分布式能源系统所采用的发电技术和余热利用系统,并对此系统的历年运行数据进行了分析.通过分析发现,燃料电池的余热利用效果不理想,其综合能源利用效率低;而燃气内燃机的余热利用较好,综合能源利用效率达到60%以上.因此提高整个系统的余热利用率是该系统优化运行的重要课题.     

综合住宅区分布式能源系统导入的可行性

通过对住宅区冷热电能耗负荷的分析,设计了一个包括太阳能和微型燃气轮机冷热电三联产的分布式能源供应系统,并将其与电网供电、空调器采暖供冷,以及热水器供应生活热水的传统居民住宅的能源供应系统进行对比分析,模拟计算了两个能源供应系统的年一次能源消耗量、CO₂排放量.分析结果表明,该分布式能源供应系统有较好的节能环保效果,有一定的导入可行性.     

超低功耗温度采集分时记录仪的研制及应用

研制了一种超低功耗，电池供电的温度数据采集分时记录仪，用一节1号电池大小的锂电池（12Ah)可连续工作5a。特别适用于现场无电源的温度数据采集及分时记录。由多台采集仪和一台PC机可构成离线式温度数据采集分时记录系统，可广泛应用于供热，空调，建筑节能测试，环境温度监测等系统。介绍仪表的软硬件设计的主要特点及上位机通讯软件的设计。     

建筑冷热电联供系统在不同城市的经济性分析

整理15座城市(9座单一电价城市,6座分时电价城市)的电价、天然气价.针对电力优先、热力优先两种运行模式,分别建立天然气建筑冷热电联供系统的运行费用节省率数学模型.对单一电价城市应用天然气建筑冷热电联供系统的运行经济性影响因素进行探讨.对于分时电价城市,在进行相关分析时,应考虑建筑不同时段的用能特性及分时电价.     

基于分时电价的建筑虚拟储能利用

定义了两个指标,分别从填谷功率和调峰功率来说明虚拟储能的填谷能力和调峰能力。采用建筑能耗模拟软件EnergyPlus对一栋二层办公楼进行模拟,通过设置时间计划表来量化建筑虚拟储能的能力,从而实现对建筑虚拟储能的利用。模型得出了虚拟储能的关键性指标,其中填谷功率为40.9 kW,调峰功率为43.8 kW。根据分时电价制定策略,在虚拟储能运行策略下建筑空调电费单日节省34.6元,节省率为12.7%。虚拟储能净效益为1.8%。     

最大面积法确定三联供系统容量

冷热电三联供系统已成为建筑节能的重要途径和发展方向,本文以苏州某CBD区域建筑为例,基于相同类型建筑实测数据,获得建筑冷热电8760 h逐时负荷曲线,并基于此提出一种简单新方法(最大面积法)确定三联供系统最佳容量,分析了该CBD区域建筑导入三联供系统的可行性。结果表明:基于逐时热负荷曲线采取"最大面积法"确定的CBD建筑三联供方案有较好的一次能源利用效率(超过50%)和经济性(静态回收年限小于5年)。     

天然气分布式能源系统的能源价格策略研究

建立了分布式能源系统模型并以内部收益率为评价指标建立了经济评价模型,以上海、广州和北京三地的现有上网电价、购电价格和天然气价格为准,分析了补贴政策对三个城市分布式能源系统内部收益率的影响,结果发现现有条件下三地系统的投资回报均不佳。而后在不考虑补贴政策的条件下,为取得较好的投资回报,分析了系统在不同购电价格下的合理的上网电价和天然气价格区间,该结果可用于指导三个地区分布式能源系统上网电价和天然气价格政策制定。研究发现,相比较而言,广州投资建设天然气分布式能源系统更具潜力。而在三个城市现有的购电价格下,针对本文研究的系统,天然气价格不超过2.8元/m~3,上网电价不低于0.8元/(k W·h)时,系统才会有一定的投资回报。     

基于能耗监控的“能源管理与审计”课程教学改革

"能源管理与审计"课程是一门面向能源方向,以培养学生的节能意识,并使其初步掌握能耗分析与经济评价方法的专业课程。针对课程特点,结合教学实践及体会,提出了基于校园能耗监控的教学改革,提高了学生的学习效率并培养了团队协作精神。     

CBTC仿真系统中的列车控制系统的研制

本文给出了CBTC仿真系统中的列车控制系统的设计方案。此系统是由PC机通过无线路由跟列车上的无线通信模块连接通信,接收列车运行及列车位置的数据信息。文章主要介绍列车速度调节及列车位置定位的实现方法,本文还给出了VOBC和其它车载设备之间的关系图。     

基于PCCLSTMMTL的综合能源系统多元负荷预测

为了保证综合能源系统(IES)的运行效率和可靠性,能源需求的准确预测至关重要。提出了一种基于Pearson相关系数(PCC),长短期记忆(LSTM)神经网络和多任务学习(MTL)的多元负荷预测方法。首先,运用PCC选取与冷热电负荷相关性较大的影响因素作为模型的输入;然后,通过LSTM建立MTL的共享层,实现多元负荷的联合预测;最后,结合亚利桑那州立大学的实测多元负荷数据来测试所提模型的预测精度。结果表明:所提模型具有更高的预测精度。