家用能源存储设备本质上就是可充电电池，这些设备在本地存储电能以备后用。它们由具有智能软件的计算机控制，以处理充电和放电周期，并在采用可再生能源的智能家居的性能和经济性中发挥了重要作用。
当然，与可持续能源供应和储能相关的挑战与机遇并存。我们来看看一些有关家庭能源存储的最新研究，以了解该领域正在发生的事情以及在不久的将来在清洁消费技术领域可能出现的事情。
太阳能加储藏室 图片来源nrel.gov
随着安装成本的降低和电价的上涨，通过使用太阳能电池板产生的家用可再生能源变得越来越普遍。太阳能是一种间歇性能源，仅在白天产生，会受到天气和季节变化的干扰。
各种可再生能源、储能、并网和离网系统的可行性和局限性是学术界和技术界的成熟研究课题。
资本成本和舒适度是家庭储能决策主要内容
认识到智能家居能源管理系统对于消费者智能便捷地管理能源存储系统（ESS）以及家用电器、可再生能源（RES）发电和电动汽车（EV）的使用至关重要，Huan Hou及其同事建议一个整体模型，可在安排涉及不同性质的物理设备时集中用户的偏好。他们还描述了针对ESS和EV的专用充电和放电策略的优势，同时考虑了资本成本，以提供更好的灵活性和经济优势，并延长电池寿命。他们得出结论，基于混合整数线性规划，可以适应智能家居的能源需求，以确保最低的成本和用户的舒适度。
恶劣天气事件和能量存储
Schmidt及其同事的一篇论文提出了一种用于家庭能量存储管理的数学模型，该模型可增强面对恶劣天气事件时家庭的适应能力。该模型会自动预先决定何时开始ESS充电。为此，它制定了本地配电网的运行条件，估算了与强风的发生相关的停电可能性，并监视了气象参数和本地ESS的充电状态。结果表明，在不影响ESS的标准操作的情况下，有助于提高房屋的电气弹性。
家庭能源和需求方管理
Lokeshgupta和Sivasubramani在这项研究中提出了一种智能的多目标家庭需求侧管理（DSM）。通常，住宅DSM会处理各种可控设备，这些设备通常会根据消费者的喜好具有不同的工作时间优先级。因此，DSM问题被建模为混合整数优化问题。这些研究人员演示了多目标混合整数线性规划技术（MOMILP）如何解决已识别的住宅DSM问题。
分布稳健优化
Zhoa及其同事比较了储能和需求响应资源以及间歇性可再生能源发电如何为国内客户提供减少用电量的能力。他们的研究强调了智能电池控制和太阳能发电在增加可再生能源吸收量的同时，还能在不影响人们日常生活的情况下减少客户的电费的作用。通过一系列干预，他们确定了家庭能源管理系统的最佳性能是通过应用分布式鲁棒优化得出的，他们的测试确定了在考虑不确定性的同时，它是最佳有效和计算效率最高的。
图片来源 energy.gov
V2H和BESS
当在家庭能源管理系统的控制下，将可用电动汽车的车辆到家（V2H）功能与电池储能系统（BESS）配合使用时，会发生什么情况？ Zenali及其同事承认，屋顶安装的太阳能光伏电池板的发电量存在不确定性，因此，家庭的负荷需求会纳入实时电价中。他们实施了一个两阶段的随机过程，其中使用历史时间序列对人工神经网络（ANN）进行训练，并将适当的分析性电池退化成本模型集成到问题中。
如何确定最佳BESS？
Sharma和团队的这篇论文提出了一种确定具有屋顶太阳能光伏系统的典型零净能耗（NZE）房屋的BESS最佳尺寸的方法，以最大程度地减少每年的电费和电池成本。他们通过解决优化问题来确定最佳电池尺寸，该优化问题使用南澳大利亚州房屋的每小时负载和PV发电数据、电池年支付率、零售价（RP）和馈电费（FIT）来制定。此外，他们还研究了利率、RP和FIT对年度净支付额的影响。他们确定，以当前BESS和南澳大利亚州RP和FIT的安装成本，使用本地BESS对房主在经济上是有利的。
总结
占全球能源需求超过1/3的最大能源消费部门是什么？——建筑环境。因此，更多的政策和法规需要采取有益的激励措施，以通过刺激可再生的分布式能源来减少住宅的能源需求和排放。
目前增长最快的分布式能源是太阳能光伏发电，到2050年其发电量将占全球发电量的22％。欧洲目前使用上网电价向居民家庭提供屋顶光伏发电的补偿（通常是家庭）电力回馈电网后，将获得补贴。但是，由于各国在达到电网平价和政策目标时降低了上网电价补偿，因此需要其他选择。
家庭能源管理是未来智能电网环境的关键组成部分之一。私人住宅中的分散式发电，尤其是通过光伏系统的分散式发电，已经在世界许多地区普遍存在。用于电动车辆和用于固定存储的电池的发展正在刺激这些电池的大众市场。光伏系统的经济性，住宅固定式电池存储和EV都需要进行充分考虑，因为它已完全集成到家庭中。
我们所有人都应该在自己的住宅空间中进行有关此类可再生能源转换的对话。（编译/蒙光伟）
了解更多物联网解决方案，上方快3！海量精品方案与案例免费下载
方案推荐
* 千家网原创文章，转载请注明作者及出处。
参与评论 (0)