分散能源自治的能源系统建模综述

2022-4-20 21:27:20

回顾分散式能源自治的能源系统建模Jann Michael Weinand1,Fabian Scheller2,Russell McKenna2 1能源经济学教授，卡尔斯鲁厄理工学院，Hertzstraée 16,76187 Karlsruhe，德国2 DTU管理，丹麦技术大学，2800公斤。作者：Jann Michael Weinand,Jann.Weinand@kit.edu,+49 721 608 444 44摘要在过去的30年里，对分散自治能源系统的研究关注呈指数级增长，这从出版物的绝对数量和这些研究在能源系统建模文献语料库中的份额可以看出。本文介绍了地方自治能源系统的研究现状和未来的建模需求。共对359项研究进行了粗略调查，其中123项是详细的子集。对这些研究的方法和应用的特点进行了评估，以便得出共同的趋势和见解。大多数案例研究适用于中等收入国家，只侧重于居民部门的电力供应。此外，许多研究在目标和应用方法方面具有可比性。地方能源自治与高成本相关，导致平均0.41美元/千瓦时的电价水平。通过对这些研究的分析，可以发现未来研究的许多改进之处：这些研究缺乏对自主能源系统对周围能源系统影响的分析。此外，自主能源系统的鲁棒设计要求更高的时间分辨率和极端条件。今后的研究还应制定方法，考虑当地利益攸关方及其对能源系统的偏好。文献综述包括123项关于地方自治能源系统的研究。⑵主要是从中央规划者的角度进行模拟或优化；最常见的模型HOMER和EnergyPlan应该在未来的研究中扩展；本地能源自治的平均电力成本为0.41美元/千瓦时。未来的工作应侧重于非技术维度、开放模型和数据关键词：文献综述、能源自治、离网系统、100%可再生能源、能源系统分析、电力成本水平化、市政、偏远地区能源、卷203、2020、117817、10.1016/J.energy.2020.117817、http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/2缩写sabbreviationsbeography Based optimisationchpboBiography Based heat and powerdoctype文档，例如文章或评论能源自治能源系统电动汽车能源自主-低收入国家-中等收入国家-负荷概率-标准-决策分析-太阳能电池-可再生能源-中等收入国家1-1。1993年至2017年间，全球能用上电的人口比例从77%上升到89%左右[1]。自2012年以来，每年有超过1亿人获得电力。然而，据估计，即使到2030年，仍将有约6.7亿人用不上电[2]。大多数无法获得服务的人生活在农村地区（84%）和撒哈拉以南非洲或发展中亚洲(95%)[3]。负面的例子包括布隆迪、乍得和马拉维等发展中国家，这些国家只有不到15%的人口能用上电[1]。由于距离国家电网很远，发展中国家的许多新电气化地区采用柴油发动机的离网解决方案。这种完全能源自治的系统能够满足整个社区的能源需求，而无需能源进口[4]。而这些完全自主的（即。

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2022-4-20 21:27:26

在发展中国家存在离网能源系统主要是出于成本考虑，在完全电气化的工业化国家，市政当局和地区也在努力实现能源自治（即。这是由于能源过渡和相关的环境意识[5]以及公民希望在能源供应方面发挥积极作用和减少对中央市场和结构的依赖（E。g.[6,7])。大多数有能源自治(EA)愿望的城市都在努力实现平衡的能源自治，其重点通常是电能[5]。在这种情况下，如果ESs是能量中立的，即每年当地提供的能量超过每年的需求，则ESs是平衡自治的[4]。与完全自主的能源解决方案相比，进口和出口是可能的。地方能源自治(LEA)可以采取不同的形式和程度。特别是，自治ESs需要展示Rae和勇敢地定义的基本准则[4]。首先，本地系统能够产生至少同样多的能量来满足需求。其次，本地系统允许在需求和供应之间存在时间不匹配的情况下进行能源转移（即通过储存或在平衡自治的情况下通过能源基础设施）。第三，该系统能够在独立或离网的基础上独立运行。因此，地方自治努力与社区的积极参与有关，或者更确切地说，系统组成部分由社区成员拥有。一般来说，自治努力与自治和社区所有权的概念直接相关[4]。在这项研究中，EA的定义是相同的：它关注于城市内部的植物，这些植物往往由当地社区经营，也可能包括传统的技术。然而，由于对燃料运输的依赖和以柴油为基础的ESs的高成本，在这些情况下，至少由部分可再生能源(REs)组成的供应可能是值得的。图1显示了分散（自治）能源系统的示意图。正如上面的例子所表明的，平衡的或完全自主的ESs与不同的目标有关，对局部环境有不同的影响，但也可能对总体系统有不同的影响。由于LEA（C.F.第3节）的相关性日益增强，有必要详细阐述和定义过渡过程的各个方面和成功的过渡途径。因此，本研究的目的是回顾有关农村、地区、城市和地区的LEA的文献，以确定当前的技术状况和差距或未来研究的起点。选择这种空间分辨率是因为适用类似的条件，例如从技术角度（分散的能源技术），但也从社会角度（如利益攸关方的数量和类型）。因此，对单个建筑和更大地区如整个国家的研究被排除在外。与现有的大量评论相比，本文首次全面概述和定量分析了在地方一级的EA案例研究中应用的方法（参见第2节）。图1：分散能源系统的示意图。研究中出现的技术不能得到全面的论证。在本审查中，只包括了关于市一级和区域一级的研究，即没有关于家庭或国家一级的研究。与完全能源自主的情况（离网）相反，在平衡能源自主的情况下，允许从国家一级进口。本文的结构如下：第2节概述了已发表的关于ES分析的文献综述，重点是分散EA。随后，第3节介绍了文献检索的方法。

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2022-4-20 21:27:32

在第5节对研究进行批判性评估之前，第4节介绍并讨论了从文献分析中得出的最重要的发现。第六节给出了总结和结论。2.现有文献审查一些审查文件已经审查了关于较大区域（如城市地区）[8、9]和较小区域（如市镇/社区）[4、10-16]的地方环境服务规划的研究。在某些情况下，重点是EA的某种形式[4,10,15,16]，或者这个主题至少被简要讨论[11,14]。其他一些评论论文[17-20]讨论了EA，但没有将重点放在第1节中定义的本地级别上。尽管发达国家和发展中国家在LEA努力的动机方面存在着一些不可否认的差异，但根据Engelken等人的审查，由于分散式再生发电机的日益利用，LEA项目在工业化国家也是一个商业机会。[21]。尽管有所有的家庭级别自我供应市政级别社区能源需求侧灵活的国家或国际级别，但在完全自治（离网）的情况下是不可能的。Heard等人提出了批评。[19]，在Brown等人的综述中，各种研究证明了这种局部RE系统的可行性和可行性。[17]和Hansen等人。[18]。在这种情况下，实现这种可行性的策略需要讨论与EA有关的关键因素。Kaundinya和Ravindranath[16]提出了相应自治项目的一般成功和失败的故事。作者认为，基于技术-经济-金融-环境可行性来评估离网和并网系统适用性的广义方法在文献中尚未找到足够的覆盖。Keirstead等人从概念上总结了塑造本地ESs的问题和趋势。[8]和Koirala等人。[11]。在这个问题上，地方ESs非常符合自力更生和独立的新自由主义思想[11]。然而，向地方自治系统的转变不仅与一系列社会、财政和环境利益有关。关键的挑战是环境影响的程度和规模、需求与供应的匹配、社会经济和政治因素的重要性以及偏远社区的结构要求[11]。这些结果与Rae和Bradley的研究结果一致[4]。在考虑到平衡或完全自主能源项目的不同驱动因素的同时，审查调查了环境、政治、经济、技术和社会关切。尽管可再生能源的产生和利用主要是一项技术挑战，但社会和政治方面是社区实施可再生能源的最重要因素。Müller等人的EA概念框架。[15]有一个类似的重点：行政当局和社区利益相关者的参与和动机是向LEA成功过渡的决定性因素。此外，由于最坏情况的影响，在可再生能源可用性方面确保稳定的供应和可靠性可能会增加系统的成本和复杂性[19]。与本地自主项目一样，分布式能源发电包含了各种各样的技术，这些技术往往对部署环境高度敏感[14]。因此，必须考虑区域或社区的必要空间和时间界限。所提到的一些方面也是针对未来的建模需求提出的。Nakata等人概述了低碳社区模式方法的跨学科和多维特征。[20]:模型应考虑例如。

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2022-4-20 21:27:37

利用废物获取能源、纳入各部门以及与发展中国家农村地区能源促进发展问题有关的办法。根据目标和限制，Gamarra和Guerrero[10]通过回顾应用于微电网规划的优化技术，指出了创新的规划准则。虽然自治系统的微电网选址问题需要稳健的方法，但自治系统的运行只有在可靠的能量管理系统下才有可能。因此，随机优化可以是一个更现实的估计的解决方案[16]。此外，Scheller和Bruckner[12]提出了城市一级的ES建模的要求，并讨论了现有的优化模型及其基本方法。它们为成功的经济系统分析提供了未来的建模需求，这也与所提到的自治项目的挑战有关。与许多其他文献综述相比，本论文对地方一级能源自治系统案例研究中的应用方法进行了全面的概述和定量分析。在本节讨论的评论中，只有[4，10，11，14-16]关注本地级别的EA。这6篇论文中，只有Kaudinya等人。[16]和Gamarra等人。[10]侧重于方法方面。然而，这些研究不同于目前的综述性研究，集中于并网和离网ESs的比较[16]或仅限于微电网研究[10]。此外，这些研究分别来自2009年[16]和2015年[10]，自那以后，发表的关于LEA的文章增加了一倍多（参见第3节）。除一般专题外，本审查还涵盖了新的方面，如地方能源自治系统成本汇编（参见第4.7节）。3.回顾方法从1990年到2019年，关于本地ES分析的文献呈指数增长（参见图2)，以及第1节描述的LEA努力。Scopuss被用于初级文献检索，因为它比其他数据库（如Web of Science）覆盖了更广泛的期刊[22]和更多的最新来源[23]。表1中的初始搜索查询总共产生了2,453项研究（参见图2）。搜索查询包含方法（例如，ES分析或模拟）、空间分辨率（例如市政或地区）以及限制它是同行评审的文章。在2453项关于本地ESs分析的研究中，有359项（15%）涉及自主ESs，近年来也呈指数增长（表1和图2中的调整搜索）。表1:Scopus中文献检索的不同搜索查询。缩写“title-abs-key”用于搜索文章标题、摘要和关键词中的术语。包括原创研究文章（参见。

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2022-4-20 21:27:44

“（DOCTYPE,“AR”）“在搜索查询中），它们发表于1990年至2019年之间。搜索名称搜索查询编号studiesInitial searchTITLE-ABS-KEY（“能源系统”和（“模拟”或“建模”或“优化”或“分析”）和（“地区”或“市政”或“市政”或“社区”或“社区”或（“地区”而不是“地区供暖”）或“城市”或“城市”或“城镇”或“偏远”））和（限制-to（DOCTYPE,“AR”））2,453调整的搜索标题-ABS-Key（“能源系统”和（“模拟”或“建模”或“优化”或“分析”）和（“地区”或“市政”或“市政”或“社区”或“社区”或（“地区”而不是“地区供暖”）或“城市”或“城市”或“城镇”或“偏远”）和（“离网”或“离网”或（“100%”和“RE”）或（“100%”和“可再生”）或“100%可再生”或（“能源”和“自主”）或（“能源”和“自给自足”）或（“能源”和“自给自足”）或（“能源”和“自给自足”）或“能源独立”或“独立”或“岛屿系统”））和（限制-to（DOCTYPE,“AR”））“能源系统分析”搜索标题-ABS-KEY（“能源系统”和（“模拟”或“建模”或“优化”或“分析”））和（限制-to（DOCTYPE,“AR”））12,368主题的日益重要只能与出版物数量的总体指数级增长有关。然而，地方ES分析在ES分析（表1中的能源系统分析搜索）领域的份额从8%（1990年）增加到20%(2019)，地方能源自治系统的份额从0%增加到3%。对359项关于LEA的研究进行了审查，以确定是否适合本综述。由于表2所列的原因，236项研究被排除在外。对于122个，大多数被排除在外，因为空间分辨率不合适（例如对单个建筑物的ES分析）。总共还有123项研究([24-105，105-132，132-140，140-146])，分别是https://www.scopus.com/search/form.uri？display=basic5主要发表在《能源》和《可再生能源》期刊上（见表3）。此外，表4显示了全球引用最多的十篇关于LEA的文章。表2：由于在Scopus中调整搜索而导致的研究，由于表中给出的原因，本文献综述中没有考虑。排除标准研究参考的数量本研究没有考虑第1节（一）中定义的能量自治。e.至少必须分析平衡的自治）[147-176]自治是在不同于能源的背景下考虑的[177，178]自治只是作为一个未来的目标在论文中提到[179-181]研究的空间分辨率不符合我们对地方能源系统的定义（参见。第1节）·单一消费者/家庭/建筑[182-222]·单一商业应用o农业井[223,224]o海水淡化装置[225-231]o蜂窝基站/电信装置[232-242]o医院/保健设施[243-247]o酒店[248-252]o图书馆[253]o无线传感器节点[254]o机械实验室[255]o农业应用（农场或灌溉区）[256-261]o选民登记中心[262]o沙漠狩猎营地[263]o旅游设施[264]o充电站[265]o采矿场[266-268]o工厂/企业[269-271]o炼油厂[272]o道路照明系统[273]o大学设施/学校[274-277]o清洁水和厕所系统[278]o废水处理厂[279]；大区[280-282]；一个或几个国家[283-303]单一能源工厂/技术分析[304-338]航空航天应用[339,340]气候分析[341-344]研究集中于能源系统的控制策略[345-357]研究引入了一个没有自主权的新模型案例研究[358-360]研究为离网地区制定负荷概况[361，362]研究侧重于定性分析[363-377]对给定的100%可再生能源系统的分析[378，379]文本语言：韩文[380，381]出版物未找到[382]表3：研究在其发表期刊中的分布情况。

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2022-4-20 21:27:50

只有那些发表了五项或更多研究的期刊才被显示出来。研究的数量在123项研究中分享[%]能源可再生能源转换和管理国际可再生能源研究杂志应用能源清洁生产杂志太阳能能源6表4：基于全球引用的关于地方能源自治的最相关文章(15.01.2020)。ArticleTitleJournalGlobal citationsAshok 2007[33]基于社区的混合能源系统的优化模型。可再生能源等人。2014[134]一项针对偏远岛屿的独立混合太阳能-风能-电池系统的可行性研究，Appliced EnergyKanase-Patil et al.2010[72]用于偏远地区离网农村电气化的综合可再生能源系统。《可再生能源》Stergaard和Lund 2011[100]弗雷德里克沙文的一个可再生能源系统，使用低温地热能进行地区供暖。应用能源等。2014[85]关于香港偏远岛屿抽水蓄能的独立混合太阳能-风能系统的技术可行性研究。可再生能源Maleki和Askarzadeh 2014[88]为离网偏远地区供电的带电池蓄能的光伏/风能/柴油系统的最优规模：伊朗拉夫桑詹的案例研究。可持续能源技术和评估Shaghighat Mamaghani等人。2016[60]哥伦比亚农村离网电气化的光伏、风力、柴油和混合电气化系统的技术经济可行性。可再生能源古普塔等人。2010[58]用于村庄群离网电气化的混合能源系统稳态建模。可再生能源Rohani和Nour 2014[111]阿拉伯联合酋长国Ras Musherib独立混合可再生能源系统的技术经济分析。EnergyasKarzadeh和dos Santos Coelho 2015[36]优化独立于电网的混合可再生能源系统的新框架：伊朗的案例研究。太阳能图2：Scopus中两个搜索查询的期刊出版物数量的发展。光明曲线载有关于地方一级能源系统分析的出版物。对于暗曲线，对搜索查询进行了调整，使研究也能处理自治能量系统。Scopus的最后一次搜索是在2019年11月20日进行的。4.文献综述的结果本节介绍并讨论了123项研究的主要分析结果。首先，第4.1节解释了研究中使用的方法和模型。随后，第4.2节显示了案例研究的系统边界。第4.3节介绍了正在考虑的EA的类型和可行性。在下面的4.4节中，将讨论时间分辨率。第4.5节在第4.605001000150020002500节之前指出了所包括的技术。公开年度初始搜索调整搜索359（15%）2,453 title-abs-key（“能源系统”和（“模拟”或“建模”或“优化”或“分析”）和（“地区”或“市政”或“市政”或“社区”或“社区”或（“地区”而不是“区域供暖”）或“城市”或“城镇”或“偏远”）和（“离网”或“离网”或（“100%”和“可再生”）或（“100%”和“可再生”）或“100%可再生”或（“能源”和“自治”）或（“能源”和“自给自足”）或（“能源”和“自给自足”）或（“能源”和“自给自足”）或（“能源”和“自给自足”）或“能源独立”或“独立”或“能源自治”或“岛屿系统”））和（LIMIT-TO（DOCTYPE,“AR”））7审查了对电网基础设施的考虑。最后，第4.7节比较和讨论了研究结果的LEA成本。联机附录中的补充Microsoft Excel文件包含本文讨论的所有信息。并非所有的研究都能确定所有的方面。在其中一些情况下，Excel文件中的信息在括号中给出，这表明了基于研究详细分析的假设。

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2022-4-20 21:27:56

如果在以下各节中，在研究数量中所占的份额加起来不是123或百分比加起来不是100%，这是由于不能从每项研究中检索到所有信息。4.1.方法和模型综述文献（参见表5）中使用的方法从简单的能量平衡计算（如[70，99，104])到模拟（如[79，94，102])、元启发式（如遗传算法[69]、离散和谐搜索[88]、人工蜂群优化[89，90]或花授粉算法[113])、混合整数线性优化（如[30])和多目标优化（如[112])。表5：研究中应用的一般方法概述一般方法研究数量人工蜂群优化[89，90]传记优化算法[133]混沌搜索[128，129]Cukoo搜索[115]离散和谐搜索[47，88，128]电力系统级联分析[64]能量平衡计算[70，99，104，122]萤火虫算法[114]花授粉算法[113]模糊层次分析法[98]遗传算法[69，106]灰色关联分析[98]生命周期成本分析[87]多目标粒子群优化[37，125，126]多目标乌鸦搜索算法[68]多目标优化[112]非支配排序遗传算法-II[125，126]优化[30，34，49，54，56，58]59,63,72,74,78,92,98,109,117,124,146]多准则决策分析(MCDA)[80,92]粒子群优化[36,61,101]模拟退火[128]模拟[24-29,31-33,35,38-43,45,46,48,50-53,55,57,60,62,65-67,71,75-77,79-86,91,93-18-121，123，127，130-132，134-145]8在研究这些方法时，令人惊讶的是，在大多数情况下，只进行了简化计算。例如，植物的数量和大小通常是预定义的，而不是优化的。模拟经常被使用(56%，参见表5)，并且经常被称为优化。最好的例子是模拟软件HOMER和EnergyPLAN，分别用于61项（50%）和7项（6%）研究（参见表6）。除了HOMER和EnergyPLAN，其他模型只出现一两次，或者在研究中没有具体说明（参见表6）。虽然大多数HOMER的研究称之为最优化，但在其核心HOMER是一个仿真模型[383]。通过模拟来平衡能量的产生和消耗，并计算成本。在敏感性分析中可以模拟数千个不同参数的场景。随后，在所谓的优化中，根据所选择的标准（例如最小化成本或燃料使用），从所有情景中选择最佳解决方案[383]。这种探索性的方法来识别一个帕累托阵线并不一定产生最优解。本文所回顾的绝大多数使用HOMER的研究都有一个类似的结构：首先，针对特定的应用描述了经济参数、负荷分布以及可再生潜力和所考虑的ES。然后，通常根据成本（97%的情况）选择最佳的ES。因此，这些研究通常侧重于个案研究，而不是方法创新。这些研究的目的通常是减少偏远离网地区的柴油消耗。在三项研究中，新开发的方法与荷马模型进行了比较。结果表明，基于生物地理学的优化(BBO)算法[133]、遗传算法[69]或所谓的LINGO模型[72]在计算时间和成本最小化方面优于HOMER模型。例如，BBO algroithm找到了一个比HOMER更好的解决方案，并将计算时间从15小时减少到0.7小时[133]。

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2022-4-20 21:28:02

表6：在分析的文献中使用的模型。模型研究数studiesHOMER或HOMER Pro[24-29,32,35,38,39,41-43,45,46,48,50,53,55,57,60,62,65,66,71,75-77,80-83,86,91,93,95-97,105,108,110,111,118,121,127,132,134,144,145]能源计划[44,51,52,100,116,123,134,145]能源计划[92,124]72]Osemosys[56]p"aioneer[78]regfin[104]尽管HOMER在确定最优ES时显示出了弱点，但也应该认识到该工具的优点。它是一个开放的访问工具，每个人都可以使用，不需要很大的计算能力。因此，根据世界银行的国家分类[384]（参见表8)，该模型对于低收入或中等收入国家的偏远地区的研究特别有用（这里审查的荷马研究的75%）。与荷马模型相比，能量计划模型仅用于中等收入国家（中国[130])或高收入国家（意大利[44]、克罗地亚[5116]、丹麦[52100]、爱尔兰[123])的案例研究。然而，该模型也被归类为“模拟工具而不是优化工具”[385]，并且只包括调度优化。这意味着用户必须指定技术，因此必须对ES分析有一个全面的理解（就像在HOMER中一样）。朝着正确方向迈出的一步是Homer Pro的推出，它旨在为没有经验的用户简化Homer软件的使用[386]。除了这两个模型之外，还有越来越多的模型方法根据公开可用的数据（如OpenStreetMap）为优化模型生成输入。文献综述中的例子有FlexiGIS模型[30]和Re^aason模型[92，124]。根据作者的说法，至少对于FlexiGIS来说，计划在GitHub中发布一个开源出版物[30]。这些模型将使在ES分析领域没有经验的用户能够确定一个区域的能量潜力并优化ES。在应用这些模型之前，既不需要确定潜力，也不需要确定技术和工厂规模。4.1.1.在大多数ES分析中，一个中央计划者被用作视角。只有在Ramchandran等人身上。[107]，取而代之的是一家可再生能源服务公司的视角。一方面，这些中央计划方法显示了宏观经济的最优性。然而，另一方面，这些方法往往没有实现：可能很难说服个人房主在他们的家中安装从宏观经济角度而不是从商业角度来看是最佳的技术。因此，研究可能的激励制度，可以鼓励房主实施宏观经济EA计划是必要的。首先，从建筑业主的角度和宏观经济的角度比较了建筑水平上的最优ES可以得出结论。有希望的方法包括，例如，将优化方法与多准则决策分析(MCDA)相结合，如[80]和[92]。这些类型的分析还不包括每个居民的观点，但至少包括他们最重要的代表的观点。这有助于加强EA计划的可行性。4.1.2.目标标准采用的观点与许多研究的另一个缺点密切相关：目标标准的选择。在103项（84%）的研究中，只有成本最小化了。然而，正如第1节所示，成本并不是EA项目的唯一原因。在一些研究中，采用了与成本不同的目标标准，但这些分析并不代表改进，因为也只考虑了一个标准：技术可行性[85，116]、年效率[102，103]或煤耗[130]。

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2022-4-20 21:28:09

然而，除了上述MCDA方法之外，其他多目标方法代表了改进。除费用外，所审查的研究还考虑到表7https://www.openstreetmap.org/10中的标准。标准的可能权重可以在案例研究之前在现场确定，也可以从[5]中所述的调查中确定。表7：在MCDA或多目标优化的研究中除成本外的应用目标标准。标准研究数量CO2排放量[70，80，92，98，112]土地使用[54，70，80，83]供应安全[37，68，83，98]预测精度[125，126]能源供应的可再生份额[37，83]社会接受程度[80，98]社区净进口[92]创造就业机会[80]安装和操作的便利性[98]国内生产总值[104]健康问题[80]人类发展指数[80]噪音[80]山洪爆发的风险[80]技术效率[80]技术可靠性[80]技术寿命[80]技术可扩展性[80]技术成熟度[80]普及教育和两性平等[80]水消耗量[54]水质[80]4.2.系统边界本节首先坚持在回顾文献中案例研究的空间分辨率和位置（参见4.2.1)。然后，第4.2.2节表明，重点主要是需求产品电力。最后，强调了研究中考虑的需求部门（参见第4.2.3节）。4.2.1.空间分辨率和位置表8根据世界银行收入分类对所审查论文的案例研究进行了分类[384]。大多数研究是在中等偏下收入国家(LMIC)印度(21)、中等偏上收入国家(UMIC)伊朗（17）和中国（6）以及高收入国家(HIC)德国（7）进行的。虽然印度和伊朗的案例研究主要集中在没有电网连接的偏远地区，但在德国，完全电气化已经存在。因此，关于HICs中完全自治ESs的案例研究更多地是关于将社区与传输电网隔离开来。这些研究与以下问题有关：教育资源的转变应通过分散还是集中扩展可再生能源来实现。例如，在[387]中，由于在集中的情况下需要更高的输电网扩展成本，分散的扩展对于德国的情况被评估为更具成本效益。因此，自治社区对周围环境的可能影响（参见4.3节）在HIC研究中起着非常重要的作用。而低收入国家(LIC)、LMIC和UMIC主要将偏远农村地区作为个案研究，分别占100%、92%和74%，这些偏远地区仅占HIC研究的23%。相反，关于HIC的研究也经常调查岛屿(23%)、城市(20%)、地区（17%）和城市（14%）的EA。案例研究中审查的居民人数也反映了这一点：在LIC、LMIC和UMIC的研究中，分析了最多4750名居民的案例研究；在HIC研究中，调查了多达640,000名居民的案例研究。个案研究的确切地区或城市名称以及所审查的家庭和居民数量可在补充Excel文件中找到。在这方面，值得注意的是，所应用的方法的复杂性与所考虑区域的大小相适应。这意味着，选择的区域越小，分析中包含的细节就越多。例如，在Waenn等人。[123]在一个不太复杂的模拟（EnergyPLAN）的帮助下，确定了拥有640,000居民的ES的运行情况。在施密特等人的研究中，最大的案例研究是在优化的帮助下设计一个ES。[117]:一个有21000居民的大地区。然而，在施密特等人。

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能者818

2022-4-20 21:28:15

在优化过程中只考虑两个时间片（参见4.4.2)，以降低模型复杂度。在[60,76,104,106,111,124,144]中，不同的空间尺度被作为个案研究进行了比较，即家庭或居民的数量是不同的。然而，这些研究还没有提供关于能量自治ESS的最佳大小的指示。表8：根据世界银行[384]对案例研究在所审查文献中进行的国家进行的分类，以及在123份出版物中所占的份额。这一国家分类是根据人均国民总收入[384].收入组[384]人均国民总收入[384][$]国家和研究分享[%]低收入[0；1025）埃塞俄比亚[66、96]、卢旺达[144]、坦桑尼亚[140]、也门[31]中低收入（1025；3,995]孟加拉国[50,91,136]、喀麦隆[95,127]、埃及[113]、加纳[26,28]、印度[29,33,45-47,58,59,72,73,77,81,87,93,101,106,107,109,114,115,131,133]、印度尼西亚[32,120]、尼日利亚[27,137,139]、巴基斯坦[71,75,110]、菲律宾[98]、东帝汶[56]中上收入（3,995；12,375]阿尔及利亚[43,135]、巴西[118]、中国[69,80,82-84,130]、哥伦比亚[60]、古巴[132]、伊朗[25,34-36,41、61,63、65,68,88-90,125,126,128,129,141]、伊拉克[138]、马来西亚[62,64,119,121]、马尔代夫[55]、墨西哥[54]、土耳其[53]高收入（12,375；澳大利亚[40,57]、奥地利[117]、加拿大[38,39,105,122,145]、克罗地亚[51,79,116]、丹麦[52,100]、芬兰[104]、德国[30,70,78,92,94,124,146]、希腊[102,103]、香港[85,86,134]、爱尔兰[123]、意大利[44]、日本[143]、韩国[76]、阿曼[24]、沙特阿拉伯[42,108,142]、苏格兰[48]、瑞典[37]、瑞士[112]、阿拉伯联合酋长国[97,111]、美国（阿拉斯加）[49]12 4.2.2。在所有检讨的研究中，教育署的电力需求均包括在内。另一方面，只有30项（24%）或13项（11%）的研究考虑了供暖或制冷需求。正如在EA项目的第1节中已经指出的那样，这也表明了文献中对电力的关注。在大多数情况下，需求是基于事先确定或收集的时间序列。然而，也有一些EA案例研究的例子，如[30，92，124]，其中需求和负载配置文件是根据公开可用的数据自动确定的。第4.5节介绍了研究中使用的电和热生成技术。除了电和热之外，食品等其他需求产品也被间接考虑在内，例如通过土地使用竞争，如Schmidt等人所述。[117]。然而，在目前的文献综述中，只讨论了直接需求产品。这包括十项研究中考虑的对水的需求。在[28,46,47,63,93]中，这是由水泵的电力需求来考虑的。G.农用井。在[67,74,79,89]中，电子系统包含一个用于水蒸馏的海水淡化装置。在Fuentes-Cortés等人。[54]在分析中考虑了水与能源的关系，这意味着在能源供应中考虑了水的需求。在这种情况下，水的需求包括家庭淡水、用于调节热需求温度的水以及热电联产所需的副产品水。在优化模型的多目标函数中，水消耗与成本和土地利用一起包括在[54]中。因此，[54]特别指出了在未来关于自主性的研究中考虑水需求的一种合适的方法。这些研究[47、54、74、79]是考虑到所有三种需求（电、热和水）的唯一例子。4.2.3.消费部门在消费部门中，主要是住宅部门（102项研究；83%)，其次是商业部门（55项；45%)、工业部门（23项；19%）和运输部门（11项；9%）。

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mingdashike22

2022-4-20 21:28:21

ES通常是为所有考虑的部门设计的。相比之下，在巴盖里等人。[38]住宅、商业和工业部门在单独的分析中加以审查。因此，工业部门的ES显示了在100%稀土的自治情况下最低的水平电力成本(LCOE)。虽然在偏远地区的研究中，有学校和医院的商业部门也很重要，但在市镇、城市、岛屿或较大地区的案例研究中，几乎只考虑较大的工业和运输部门。在[72，73]中，工业也被考虑在偏远的乡村。然而，它们被称为农村工业，在需求结构上可能更符合HIC的商业部门。有趣的一点是，在考虑热和工业的情况下，只有平衡的自治是分析的一部分。这可能是由于这样一个事实，例如，工业中的高温热量只能由特定的再发电厂产生，在完全自主的情况下，将与过高的成本相关联。对于住宅、商业和工业部门，通常在研究中提前了解需求。然而，为了考虑运输部门，采用了几种不同的方法。在[70,100,104,123]中，涵盖了传统车辆的固定燃料需求。在[51，52，116]中，电动汽车是在EnergyPLAN模型中考虑的。在Doroti'c等人案中。[51]克罗地亚Korcula岛上的所有车辆和渡轮13都被电力替代装置所取代。电动汽车不仅用作电池，还可以用于汽车到电网，即从电动汽车电池向电网供电。切雷等人。[116]分析克罗地亚杜布罗夫尼克市2020年、2030年和2050年不同电动汽车渗透率的三种情况。克拉贾奇奇等人。[79]和Oldenbroek等人。[99]在另一方面，包括燃料电池汽车在他们的ES分析。在[79]中的某些情况下，运输负荷100%由可再生氢覆盖。没有一项研究优化了电动或燃料电池汽车的数量。4.3.自主性的可行性和类型在回顾的文献中，完全自主性ESs的研究占多数，有110例(89%)，而平衡性LEA的研究仅有14例（11%）。分析这两种情况的唯一研究似乎是Sameti和Haghighat[112]，其中在三个有电网连接的场景和一个没有电网连接的独立变体中研究了净零能源区。一般说来，EA在案例研究中是可行的。唯一的例外是Alhamwi等人的研究。[30]他们在其ES模型中没有得到可行的解决方案，并得出结论认为，一个离网城市（165,000居民）在经济和技术上都不可行。然而，也有其他一些例子对LEA来说并不是一个有利的结果。克拉贾奇奇等人。[79]发现一个100%可再生岛的电力成本比目前（2009年）的电价高15倍。此外，在Oldenbroek等人。[99]只有20%的车辆是燃料电池汽车，才能实现100%的可再生供应。也是切雷等人。[116]得出结论，大的储存容量是100%可再生供应所必需的。詹森等人。[70]表明，一个示范城市的可利用生物量潜力足以100%提供电力和供热，但不能取代运输燃料。所有这些例子都有一个共同点，那就是它们把更大的地区、城市和岛屿作为欧洲高收入国家的案例研究。在完全自治ESs的研究中，由于脱离网格基础设施而引起的不确定性应该起到非常重要的作用，因为ES的非最优设计不能用进口来弥补。因此，如何稳健地设计这些ESs就显得尤为重要。

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能者818

2022-4-20 21:28:27

研究中有几种适当的方法。例如，在39项（32%）研究中，低于100%的可能供电安全性被实现为供电损失概率(LPSP)。在大多数情况下([34-36,45,47,58,59,63,65,69,71-73,81,82,84,85,89-91,95-97,101,109,113,114,127,129])，LPSP被建模为一个固定值或由其他固定值产生的结果。其他研究([37,61,68,83,98,106,115])将LPSP与权重或惩罚成本相关联，并因此将其纳入优化的目标函数中，这是一种改进。在哈基米等人案中。[61]对住宅、商业和工业部门假定了不同的处罚费用。在未来的研究中，所谓的损失负荷值可能是惩罚成本的合适估计。在Shivakumar等人案中。[388]例如，为欧洲联盟所有成员国的家庭计算了损失负荷的价值。基于相同方法的惩罚成本数据集可使研究结果更具可比性。不出所料，HICs中很少考虑LPSP，因为居民习惯于高度安全的供应。加拿大[145]、瑞典[37]和香港[85134]的四个案例研究是唯一的例子。然而，对于自治系统，这些LPSP变得更加重要。14进一步的研究试图通过考虑极端条件来稳健地设计离网ESs。在Petrakopoulou等人案中。[102，103],ES的工厂规模过大，并使用了互补技术。此外，Weinand等人的优化模型。[124]考虑需求特别高且没有风或太阳辐射的极端天气。4.4.时间结构和路径在这一节中展示了时间范围（第4.4.1节）、选择的时间分辨率（第4.4.2节）和ES转换的路径（第4.4.3节）。4.4.1.时间范围案例研究中的时间范围通常选择在15年至25年之间，这代表了估算ES的总贴现系统成本或LCOEs的适当选择。然而，也有向上和向下的变化：阿达马罗拉和埃尔。[28]和Drydale等人。[52]甚至分别考虑35年和45年。詹森等人。[70]，Moeller等人。[94]，Oldenbrock等人。[99]、§stergaard和Lund[100]以及'Aare等人。[116]考虑一年，而Kandil等人。[74]只使用24小时的时间范围。对于后一项研究，24小时的时间范围可能太短，即使只确定了自主ES的运行成本。至少应该考虑一个极端的一天进行这种分析。4.4.2.时间分辨率模型的时间分辨率在EA研究中具有特别重要的意义。对于完全自治的ESs尤其如此（参见第4.3节）。平衡能源自治系统的非最优设计可以通过从周围能源基础设施进口来弥补。这并不适用于完全自治。因此，当离网ESs设计时，就像Stephen等人所说的那样，在年度能量平衡的基础上进行了特别重要的评估。[122]。斯蒂芬等人。[122]调查一个离网的加拿大土著社区的住宅和商业能源供应。也有其他具有非常粗略的时间决议的例子，但这些研究只考虑平衡自治：Jenssen et al.[70]和Peura等人。[104]也进行能量的年度平衡（即一个时间步长），而Schmidt等人的优化模型。[117]是基于每年两个季节（冬季/夏季）（即两个时间步长）。在几乎所有的研究（91.74%）中，时间分辨率被设置为小时。时间分辨率较高的研究只有一项，即K"otter等人。[78]有15分钟的时间步长。科特等人。考察德国一个由17个子区域组成的区域的平衡EA。

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2022-4-20 21:28:33

然而，尚不清楚分析中使用了多少15分钟的时间步骤。基于每小时分辨率模型的完全自治ESs结果的鲁棒性至少必须受到质疑。在这些情况下，更重要的是考虑上一节中解释的方法，如LPSP或极端条件。此外，基于基础负载能力技术如生物质的ESs可以被认为比仅基于挥发性能源如风能或光伏(PV)的ESs更稳健（在4.5节中对此有更多介绍）。通常一年中的所有时间都是以每小时的分辨率来考虑的（91.65%中的59个）。15然而，总的来说，时间步数似乎随着模型的复杂性而减少，大概是为了避免计算时间问题：基于公共数据的RE^aason模型只使用了288[92]或432[124]个时间片，以及Fuentes-Cortés和Ponce-Ortega[54]或Yazdanpanah Jahromi等人的多目标优化。[125]分别只使用96和744个时间片。另一个例子是Fuso，Nerini等人根据世界银行的全球跟踪框架进行的多层目标优化（如不同需求的场景）。[56]，每年只有18个时间步。这是ES分析中的一个普遍问题。然而，如上所述，在包括完全EA在内的ES分析中，时间步长的数量更为关键。4.4.3.路径EA项目总是与ES在中长期内成为能源自治的目标相关联。这意味着将会有几年的过渡。然而，几乎所有的回顾性研究（115,94%）都选择过夜作为途径，即新的ES在短期内取代旧的ES而不是在几年内取代。由于需求和成本在所考虑的时间范围内可能会发生变化，这将对应于不准确地计算总的折扣系统成本或LCOEs。只在Doroti'c等人。[51]，Drysdale等人。[52]，Fuso Nerini et al.[56]，Krajaci'cet al.[79]，McKenna等人。[92]和Weinand等人。[124]该途径被模拟为一个过渡。多罗蒂奇等人。[51]从2011年到2030年，在EnergyPLAN中，似乎至少每隔一年就会模拟一次。系统的CO2排放量在减少，REs份额在增加，直到2030年达到最小值(0%CO2排放量）或最大值(100%RE)。德赖斯代尔等人。[52]也使用EnergyPLAN模型。然而，它们似乎只模拟了两年，2016年和2050年。福索·内里尼等人。[56]将系统优化模型OSeMOSYS应用于东帝汶的一个案例研究村。从2010年到2030年，作者们似乎每年都在优化。然而，如上所述，每年只考虑18个时间步（每天6个，每年3个季节），即总共360个时间步。因此，需求在时间范围内发生变化。例如，假设家庭在2025年达到目标水平。目标层将是五层之一：例如，家庭将在第二层获得普通照明、空气流通和电视，或在第三层获得小型电器。在Krajaci'c等人的H2RES模型中。[79]从2005年到2015年每五年模拟一次。这同样适用于McKenna et al.的Re^aason模型。[92]和Weinand等人。[124](2015年至2030年的时间范围）。然而，在后两项研究中，该方法是一种混合整数线性优化：所有四年同时优化，即决定何时安装哪个工厂或措施。通过考虑现有的基础设施（例如，已经安装的光伏模块），就像RETMASON模型一样，模型能够考虑过渡路径。4.5.正如第4.1节所讨论的，许多关于能源自治偏远农村地区的案例研究涉及系统中柴油的减少和REs的增加。

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2022-4-20 21:28:39

因此，如表9所示，柴油是研究中最常考虑的，仅次于光伏电池、风力电池和固定式电池。16当将生物质热电联产、水力发电厂、深层地热厂和传统发电技术归类为可承受基本负荷的发电技术时，仍有26项研究（21%）只考虑挥发性发电技术，其中包括柴油发电机和燃气热电联产/涡轮机等传统发电技术。在这26项研究中，有16项没有考虑氢储存、抽水蓄能或动力转化天然气等长期储存选择。在这种情况下，必须考虑到不确定性。在16项研究中的10项[34-36，65，69，84，90，114，115，134]中，这些不确定性至少通过LPSP和另一项研究[102]通过包括极端条件来解决。甚至比在其他研究中，Al-Shetwi等人的完全自主ESs的结果。[31]，Khan et al.[75]，Kim et al.[76]和MAS`UD[137]因此必须受到质疑，其中只考虑了不稳定的能源技术，而不考虑不确定性。研究加热或冷却技术的研究很少（参见表9)，这一事实与研究中对电的关注有关（参见第4.2.2节）。此外，不属于标准技术的技术，如光伏或风能，主要在欧洲HIC的案例研究中进行研究。例如，主要在德国（深层地热能:[124]；动力-天然气:[78，94]；区域供暖:[70，124])或丹麦（深层地热能（仅热能）:[100]；区域供暖:[52，100])分析了深层地热能、动力-天然气或区域供暖技术，而在克罗地亚的案例研究中主要审查了电动汽车[51，52，116]或燃料电池汽车[79，99，141]等非常规车辆。这表明，对偏远农村地区的研究主要关注该地区的电气化，而不是最佳能源技术的选择。另一方面，诸如深层地热能等技术（尽管在印度或撒哈拉以南非洲有很大潜力[389])由于固定成本高，对这些相当小的区域并不相关（见第4.2.1)。表9：所审查的文献中包括的技术的分类以及它们被考虑的频率。研究范围：可再生能源发电技术PV117（95%）风能（陆上）85（69%）生物质CHP39（32%）水力发电厂21（17%）聚光太阳能发电厂3（2%）深地热发电厂2（2%）加热/冷却技术10（8%）热泵7（8%）太阳能集热器6（5%）电热泵6（5%）储存技术93（76%）氢与燃料电池18（11%）热8（7%）泵-氢4（3%）动力-气体（甲烷化）2（2%）运输技术电动汽车（用电池建模）3（2%）燃料电池汽车3（2%）常规发电技术柴油发电机63（51%）燃气CHP6（5%）燃气轮机厂6（5%）。然而，对于基于REs的能量自治系统的稳健设计来说，波动和非波动发电技术以及不同的存储技术的结合可能是有利的。其中一些在完全自主的情况下可能有益的技术，如季节性蓄热，尚未进行分析。一般说来，所考虑的技术越多样化，设计的ES在经济或环境方面就越可持续。另一方面，ES模型的复杂度和计算时间随着技术数量的增加而增加。在任何情况下，仍然需要做的工作是考虑非常广泛的技术，并确定EA的最佳技术。

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2022-4-20 21:28:45

根据审查的研究结果，还不能确定实现EA的最经济技术的确切趋势（参见第4.7节）。4.6.网格基础设施的研究很少对网格基础设施进行建模。供暖网仅在[92，112，124]中实施，电网仅在[30，92，94，124]中实施。在[26，77]中，至少考虑了建立配电网的费用。有趣的是，所有四个考虑电网的案例研究都位于德国。在[92，124]中，电力和供暖网络仅用地区间的能量流动以简化的方式表示。然而，Weinand等人。[124]还包含了一个在任意城市设计区域热网的可转移方法。Sameti和Haghighat也设计了区域供暖系统[112]。虽然在[124]中，区域供热网络是为整个城市自上而下建模的，但[112]更适合作为自下而上的应用，适用于已知确切建筑位置和能源需求的地区。因此，根据应用情况，这两项研究为未来的分析提供了可能的方法。在默勒等人案中。[94],对德国各地区之间的电力传输网络的容量和连接进行了建模。该分析还根据RES的份额检查传输容量是否足够。在Alhamwi等人的FlexiGIS模型中。[30]，OpenStreetMap用于获得关于配电网络的线路和变电站的数据，以便确定城市地区电池储存的最佳位置。不幸的是，电网数据尚未完全包含在OpenStreetMap中，因此这种方法并不适用于每一个案例研究。在论文中，电网只是以一种简化的方式考虑。Morvaj等人的方法可能是未来研究的一个有希望的方法。[156]，其中配电网是根据线性化的交流潮流方法建模的。感兴趣的是二进制建模变量的实现，该变量根据添加到ES中的REs的数量和类型确定是否需要升级分配网格。在升级的情况下，REs的扩展将涉及额外的费用。然而，这项研究使用了IEEE欧洲低压试验馈线案例[390]的可用网格数据。由于这些网格数据不能用于任意的案例研究，因此必须估计网格容量。4.7.成本第4.1节已经表明，文献中的ESs大多是基于成本最小化而设计的。因此，对这些费用进行比较是合理的。在123项研究中，有83项（68%）对自主ESs的LCOEs进行了陈述（参见图3）。在图3中，研究中的LCOEs根据通胀率进行了调整，直到2019年[391]，并使用各自出版当年的平均汇率[392-394]换算成美元/千瓦时。由于除一项研究外，83项研究都考虑到了居民部门，因此不同国家的家庭电价（从电网进口的电价）被显示出来以供比较[395]。8个国家（如埃塞俄比亚[66]或也门[31])找不到家庭电价。18平均LCOEs为0.41美元/千瓦时（图3和表10中的黑点线）。因此，Khan等人的研究费用。[75]和Hosseini等人。[65]几乎是平均水平。100%RE的ES（图3和表10中的100%RE以及100%RE和供应安全<100%的案例研究）的LCOEs平均为0.42美元/千瓦时（在Askari和Ameri中没有异常值时为0.37美元/千瓦时[34])，而在使用常规能源的ES中达到0.39美元/千瓦时（在Shezan等人中没有异常值时为0.36美元/千瓦时[121])。不出所料，在考虑这两种情况的研究中，100%RE系统的LCOEs高于常规ESS。

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2022-4-20 21:28:51

同样，如果考虑供应安全低于100%的情况，则LCOE减少。此外，几乎每项研究的家庭电价都低于自治系统的LCOEs。唯一的例外包括在电价高于平均水平的国家进行的案例研究（澳大利亚[40]、克罗地亚[51]和德国[78，94])，或者图3中LCOEs最低的两项研究[106，109]。表10：根据能源系统的特点，在83项研究中平均水平的电力成本。LCOEs根据通胀率进行了调整，直到2019年[391]，并使用各自公布当年的平均汇率[392-394]换算成美元/千瓦时。能源系统的特征研究平均值LCOE[$/千瓦时]最高离群值[$/千瓦时]和各自研究平均值LCOE[$/千瓦时]所有能源系统0.413.27（Askari和Ameri[34])0.38包括常规能源0.370.95（Bekele和Palm[66])0.36包括常规能源（供应安全<100%)0.612.01（Shezan等）。[121])0.26100%RE0.411.57(Li[82])0.38100%RE（供应安全<100%)0.433.27（Askari和Ameri[34])0.2718在图3中的前20个向上离群值中应用了HOMER模型（对于另外两个，本文中找不到应用的模型），即ES的非最优设计可能是高LCOEs的原因（参见。第3.1节）。下面将讨论图3中LCOEs中向上离群值最高的三个研究（直到研究Li[82]，平均为1.57$/kWh)。Askari和Ameri在2009年的研究[34]中最高的LCOEs是由2009年至2019年伊朗的高通胀(+364%)造成的。因此，费用从最初的0.75美元/千瓦时调整为3.27美元/千瓦时。Shezan等人的研究。[121]对于2.01$/kWh的高LCOEs需要进一步研究，特别是由于这里考虑了0.01%的未满足负荷，这应该会降低LCOEs。不幸的是，通过对研究的分析，不可能真正确定HOMER模型如何实现最经济的ES与光伏，风力，柴油发电机和固定式电池的高LCOEs。然而，令人惊讶的是，研究中的一个数字显示了LCOEs为0.62美元/千瓦时的更现实的荷马结果，但这些LCOEs在文本中没有进一步讨论。在Li[82]中，预定义的ES设计似乎导致了1.54$/kWh的高LCOEs。事实上，假设中国100个家庭拥有500千瓦光伏和9.1MWh固定电池的ES。这个ES似乎太大了，这再次证明了在用HOMER设计ESs时需要很好地理解ES（参见4.1节）。另外，将光伏电池系统与光伏电池-燃料电池系统进行了比较，但不改变光伏和电池的容量。因此，很明显，光伏电池系统导致更低的成本。向下异常值的能量自治系统低LCOEs的原因更难确定，需要在单独的研究中进行深入分析。例如，在Rajanna和Saini的案例研究[106]19中，基本负荷水电和生物能源的潜力很大，这可能与0.07美元/千瓦时的低LCOEs有关。对LCOE相关原因的进一步研究将超出本文献综述的范围。然而，补充Excel文件中的详细表格可用于进一步的研究，以调查LCOE对研究特征的依赖关系，例如通过聚类或回归分析。补充的Excel文件和图3作为评估LEA未来研究的基础是有用的。例如，如果在未来的研究中，LCOEs偏离平均值0.41$/kWh[82]，那么应用的方法和结果必须进一步研究。由于大多数研究计算的是LCOEs，这些数字非常适合于比较LEA研究的结果。

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2022-4-20 21:28:57

然而，研究中很少显示另一个与必须支付自治教育费用的居民特别相关的费用参数：每个居民的总费用。这些只在Jenssen等人身上显示出来。[70](1.4-2.3K美元），Schmidt et al.[117]（比没有自主权的参考情景多220美元/年）和Weinand et al.[124](21.0-54.8千美元）。然而，为了评估EA项目的可行性，每个居民的成本应该包括在所有未来的研究中。在一些研究中，完全自治的ES的成本与电网连接的成本进行了比较[33,87,97,101,111,131]。在所有示例中，并网场景都不那么经济。这是由于这些研究只考虑了远离最近并网点的偏远地区。值得进行网络连接的距离的盈亏平衡点计算在[87，101，111，131]中。这也与能源自治市的最佳集中程度和最佳规模问题有关（参见第5节）。对能源自主性研究的批判性评价在本节中，对第4节的一些关键发现进行了进一步的批判性评价。首先，虽然很难概括所有123项审查的研究，但可以突出一些新出现的趋势：主要分析传统/既定技术，较少关注新兴但可能改变游戏规则的技术，如深层地热和燃料电池汽车；·部门重点是住宅，对工业和交通部门的考虑要少得多；⑵很少考虑网络基础设施，包括电力、燃气和热/冷；只有少数研究考虑了现有的基础设施，以及沿着过渡路径从这种状态向某种改进的未来状态的过渡；⑵大多数研究集中在完全EA上，一些（12%）研究平衡EA。大多数研究的时间分辨率是每小时，其中一项研究在15分钟的水平上进行了更详细的研究。为了长期规划的目的，小时分辨率是合适的，但它还应与更详细的分析和/或信息减少技术相结合，以产生时间类型和合成时间片。有一个既定的研究流集中于特定研究问题的最合适/所需的时间分辨率，对于具有重大可再生发电分数（例如[396，397])的ESs。研究区域和LEA也可以从探索这种方法中受益。否则，系统的尺寸不正确，不足以确保高峰需求时的供应安全，这对于自治/离网系统来说是潜在的关键。在地方尺度的环境影响研究中，也缺乏对非经济和非技术标准的关注。事实上，经济标准可以说是最重要的，但尽管它们是必要的，但还不够。除其他外，在第1节中已经强调，某些地区离国家电网非常远，因此独立系统是适当的。在这种情况下，将成本作为目标标准是合理的，然而，完全自治与电网连接情况的比较应该始终得到证明。否则，在未来的EA分析中，需要考虑更多的标准而不是成本。除了成本之外，市政当局成为能源自治的还有其他重要原因，如提高环境意识（参见第1节）。此外，与4.7节中的电价相比较，表明EA通常会导致明显更高的成本，因此从成本角度来看，EA是没有潜力的。

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2022-4-20 21:29:02

从中央规划者的角度来看，在高度可再生的自主ESs的建模方法中，线性规划（即优化）和仿真（即能量平衡的调度规则）明显占优势。令人鼓舞的是，许多研究人员也在捕捉非经济标准，如健康、噪音、水和接受问题（参见表7）。然而，这些贡献在这里回顾的那些贡献中仍然是少数，而且绝大多数都不能令人满意地反映现实世界中遇到的真正复杂性。通常的做法是将利害关系方的作用排除在研究或模型的范围之外，并在选定的技术可行性和经济可行性目标下，采用集中规划方法计算最佳自治过渡路径。然而，地方经济系统是一个复杂的社会技术系统，由不同的决策实体和受多级制度空间中的能量22政策管理的技术人工制品组成[11]。利益相关者之间的社会关系是一个主要的驱动因素或障碍，前文的评论也指出了这一点[4]。在这方面，采用行为方法有助于了解新技术存在的障碍类型，以及什么样的政策对增加传播是重要的。因此，实现LEA的潜力不仅仅是一个技术现实的问题，也是一个个人行为和群体动态的问题。相关的地方利益攸关方，如家庭或社区、能源生产者、能源供应商、服务提供者以及地方决策者，在实现其目标方面是相互依存的。未来的系统模型需要包括不同的利益相关者在现有的本地环境中扮演的异构角色，以及他们的决策可能产生的影响。一个可能的解决办法是在社会经济建模方法的帮助下扩展所提出的技术经济建模方法，如基于Agent的模型[398，399]或系统动力学模型[400]。案例研究中考虑了许多不同的空间尺度（例如家庭数量）（参见第4.2.1节）。虽然尚未确定能源自治区的最佳空间面积，但有趣的是，能源自治区的平均家庭和居民数量分别为340和18200（根据载有这一信息的56和49条）。这与最佳集权程度的问题密切相关[401]。关于需求和消费部门，也有一些改进的潜力（参见第4.2节）。例如，与能源密切相关的产品水需求或消费部门工业很少被考虑在内。对于后者，可以采用可转换的方法来确定任意区域工业的能源需求和负荷分布，这有助于其实施。在关于LEA的研究中，运输部门也几乎完全被忽视。一个特别有趣的方法是优化电动或燃料电池车辆的数量和使用。然而，总的来说，所有部门都应考虑在内，特别是在估计一个或多个能源自治区对周围环境的影响时。在本地ESs的背景下，验证是具有挑战性的，这可能解释了为什么很少有现有的研究试图这样做。通常缺乏关于现有ES的详细数据，对一些假设的未来场景的验证显然没有意义。用于获得洞察力以形成决策的研究的模型设计和数据假设应透明和可获得。这不仅允许对不同的利益相关者进行独立的审查，而且可以完全再现结果[402]。

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2022-4-20 21:29:08

虽然在更广泛的ES建模领域有一个开放源码模型和数据的强劲趋势[403]，但在所审查的模型中，没有一个是完全开放源码的，Homer和EnergyPlan只是开放访问。因此，LEA研究可以加大努力，公开发布数据和系统模型以及假设和结果解释，以便不同受影响的利益攸关方能够参与决策过程[402404]。在未来，大量（更多）开放数据的日益增加的可用性应该会促进数据驱动方法的实施。这些方法已经对能源生产和需求的不同方面提供了有益的见解。例如，机器学习方法能够捕捉非线性和复杂的关系，并且可以更经常地实现[405]。在未来的EA案例研究中，这些方法可以用于检测现有的可再生能源工厂[406]，预测可再生能源发电量[407]或预测能源需求[408，409]。因此，数据的可用性不仅可以促进23项结果的验证，而且还可以通过应用创新的方法来创造新的见解。改善数据质量应有助于提高分散能源系统的能源系统模型的准确性。此外，将LCOEs作为高可重用系统的基准的关注可能会提供潜在的误导性结果。虽然LCOE是发电成本的第一个良好指标，并允许跨技术进行比较，但它忽略了将不可调度的可再生能源技术集成到ES中的额外成本。如果要考虑RE技术的真正系统LCOE[410，411]，则应考虑三个额外的成本组成部分：压型成本，与满足剩余负荷的可调度发电技术的需求有关；⑵平衡成本，与预测和实际不可调度的可再生能源之间的偏差有关；与将可再生发电机连接到网络所需的新增电网加固和扩展（在所有电压等级）相关的电网成本。有人试图在大规模（例如国家）环境影响分析（例如[412-414])的背景下考虑这些费用构成部分。然而，正如本审查所表明的那样，在区域和市镇范围内，它们通常不包括在内。尽管事实上，当考虑平衡自治时，这些对周围环境的影响是特别重要的。平衡的EA和相关的可再生能源不断增加的馈电可以使网络扩展变得更加必要，也使新的电网费用分配系统成为必要[401]。其结果可能是与既定的集中发电、输电和配电系统相比，经济效率低下[415]。然而，在14项关于平衡自主的研究中，任何一项都没有考虑到可能的ES影响。因此，有必要进行进一步研究，以解决这些和上述缺陷。6.在过去三十年里，对分散自治能源系统的研究关注呈指数级增加，出版物的绝对数量和这些研究在能源系统建模文献中所占的份额表明了这一点。本文介绍了地方自治能源系统的研究现状和未来的建模需求。共对359项研究进行了粗略调查，其中123项是详细的子集。对这些研究的方法和应用的特点进行了评估，以便得出共同的趋势和见解。结果表明，大多数案例研究是在中等收入国家印度、伊朗和中国以及高收入国家德国进行的。

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2022-4-20 21:29:14

在中等收入国家的研究中，大多考虑到没有电力网连接的偏远农村地区，而在高收入国家，案例研究更加多样化，也包括城市和岛屿。此外，大多数研究只侧重于住宅部门和电力供应。文献中已经涵盖了一系列广泛的技术，包括不太常见的技术，如动力转化为天然气和燃料电池汽车。然而，很少考虑网络基础设施。在83个案例研究中，地方自治能源系统的电价平均为240.41美元/千瓦时。因此，在研究中发现，结果成本应该受到质疑，因为它们严重偏离平均数。就所采用的方法而言，大多数文献报告了一种优化或模拟方法，具有中心规划者的观点。他们通常使用一小时的时间分辨率，但在一些研究中，也将其提高到15分钟的分辨率。虽然值得称赞的是，一些研究还考虑了非经济标准，如社会和环境方面，但大多数工作都没有包括系统一级的影响或不同的利益相关者。此外，在大多数审查的文献中普遍缺乏透明度，这意味着开放数据或开放模型都没有广泛应用于地方能源系统。因此，今后的研究应侧重于以下方法创新。应包括中央规划者以外的其他观点和成本以外的其他目标标准。这将有助于案例研究结果的可实现性。许多地方自治能源系统的系统影响尚未得到调查，这可能需要新的配电系统和电网费用。特别是完整的自主能源系统必须稳健地设计，例如通过分析损失负荷的价值以及低于100%的供应安全对于案例研究的消费者是否可以接受，最好使用目标函数中未满足负荷的惩罚成本。此外，应考虑极端条件，如太阳辐射或风低的极端日，时间分辨率应高于通常使用的小时分辨率。最后，应制定方法，使当地利益攸关方能够参与建模过程，从而考虑到他们对未来能源系统的偏好。根据《玛丽·斯克洛多斯卡-居里赠款协议》，法比安·谢勒从欧盟地平线2020研究和创新计划获得资金。713683(COFUNDfellowsDTU)。Russell McKenna和Fabian Scheller对FlexSUS项目（项目NBR.91352)的财政支持表示感谢，该项目已在联合规划倡议ERA-Net智能能源系统的focus initiative Integrated,Regional Energy Systems的框架内获得资金，并根据第775970号赠款协议得到了欧盟地平线2020研究和创新方案的支持。罗素·麦肯纳也对智慧城市加速器项目的支持表示感谢。通常的免责声明适用。参考文献[1]国际能源机构。能源存取数据库。“2019年10月22日”；可查阅：https://www.iea.org/energyaccess/database/。[2]国际能源机构。2017年能源获取展望：从贫穷走向繁荣。“2019年10月22日”；可查阅:https://www.iea.org/publications/freepublications/publication/WEO2017specialreport_energyaccessoutlook.pdf。[3]世界银行。获得电力（占人口的%）。“2019年10月22日”；可查阅：https://data.worldbank.org/indicator/eg.elc.accs.zs。[4]Rae C,Bradley F.可持续社区中的能源自治--关键问题综述。《2012年可再生和可持续能源评论》；16（9）：6497-506。https://doi.org/10.1016/j.rser.2012.08.002。

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2022-4-20 21:29:20

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2022-4-20 21:29:26

PubMed、Scopus、Web of Science和Google Scholar的比较：优势和劣势。FASEB J 2008；22（2）：338-42.https://doi.org/10.1096/fj.07-9492lsf。[23]Chappin EJL,Ligtvoet A.过渡和转型：两个研究社会技术变革的科学网络的文献计量分析。《2014年可再生和可持续能源审查》；30：715-23。https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.11.013.26[24]Abdul-Wahab S,Mujezinovic K,Al-Mahruqi Am.偏远地区非电网混合能源系统的优化设计与评价。能源，A部分：回收、利用和环境影响2019；7（25）：1-13。https://doi.org/10.1080/15567036.2019.1656308.[25]Abnavi MD,Mohammadshafie N,Rosen MA,Dabbaghian A,Fazelpour F.用于偏远农村地区电气化的独立混合风力/光伏/柴油/电池系统的技术经济可行性分析：波斯湾沿岸-伊朗案例研究。环境可持续能源2019；38（5）：13172.https://doi.org/10.1002/ep.13172。[26]Adaramola MS,Agelin-Chaab M,Paul SS.分析混合能源系统在加纳南部的应用。能源转换与管理2014；88：284-95。https://doi.org/10.1016/j.enconman.2014.08.029.[27]Adaramola MS,Oyewola OM,Paul SS.尼日利亚西南部混合能源系统的技术和经济评估。能源勘探与开发2012；30（4）：533-52.[28]Adaramola MS,Quansah DA,Agelin-Chaab M,Paul SS.加纳北部偏远社区基于多用途可再生能源的混合能源系统。可持续能源技术与评估2017；22：161-70.https://doi.org/10.1016/j.seta.2017.02.011.[29]Afzal A,Mohibullah M,Kumar Sharma V.用于能源安全的最优混合可再生能源系统：一项比较研究。2010年国际可持续能源杂志；29（1）：48-58。https://doi.org/10.1080/14786460903337241。[30]Alhamwi A,Medjroubi W,Vogt T,Agert C.基于GIS的城市能源系统分布式存储分配和优化平台的开发。应用能源2019；251：113360.https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.113360.[31]Al-Shetwi AQ,Sujod MZ,Al Tarabsheh A,Altawil IA.也门农村地区使用独立光伏系统的小村庄电气化设计和经济评价。国际可再生能源研究杂志2016；6（1）：289-98.[32]Arefin SS，Das N.优化的风力-柴油混合能源系统及其可行性分析。Technol Econ智能电网支撑能源2017；2（1）：63.https://doi.org/10.1007/s40866-017-0025-6。[33]Ashok S.基于社区的混合能源系统优化模型。可再生能源2007；32（7）：1155-64。https://doi.org/10.1016/j.renene.2006.04.008。[34]Askari IB,Ameri M.伊朗Kerman偏远地区光伏电池电力系统的最优规模。机械工程师学会学报，A部分：动力与能源杂志2009；223（5）：563-70。https://doi.org/10.1243/09576509 JPE717。35 Askari IB,Ameri M.伊朗Kerman独立可再生能源系统（光伏/可再生能源、风能/可再生能源和混合光伏/风能/可再生能源）的技术经济可行性分析。能源，B部分：经济、规划与政策2012；7（1）：45-60。https://doi.org/10.1080/15567240903330384。[36]Askarzadeh A,dos Santos Coelho L.一种新的独立于电网的混合可再生能源系统优化框架：以伊朗为例。太阳能2015；112：383-96。https://doi.org/10.1016/j.Solener.2014.12.013.[37]Azaza M,Wallin F.混合微网格系统的多目标粒子群优化：瑞典案例研究。能源2017；123：108-18.https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.01.149.[38]Bagheri M,Delbari SH,Pakzadmanesh M,Kennedy Ca.为低碳和气候复原力社区设计城市综合可再生能源。应用能源2019；239：1212-25.https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.02.031.[39]Bagheri M,Shirzadi N,Bazdar E,Kennedy Ca.

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2022-4-20 21:29:32

城市可持续性的混合可再生能源基础设施优化规划：绿色温哥华。可再生和可持续能源评论2018；95：254-64。https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.07.037[40]Balaji V,Gurgenci H.寻求澳大利亚离网发电的最佳可再生能源组合。能源2019；175：1234-45.https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.03.089[41]Baneshi M,Hadianfard F.在伊朗南部气候条件下为非住宅大型电力消费者提供柴油/光伏/风力/电池混合发电系统的技术经济可行性。27《能源转换与管理》2016；127：233-44.https://doi.org/10.1016/j.enconman.2016.09.008.[42]Baseer MA,Alqahtani A,Rehman S.住宅社区混合能源系统的技术经济设计与评价：以朱拜勒工业城为例。清洁生产学报2019；237：117806.https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.117806[43]Bentouba S，Bourouis M.阿尔及利亚最南端偏远地区风力-光伏混合发电系统的可行性研究。应用热能工程2016；99：713-9.https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2015.12.014.Bonati A,Luca G de,Fabozzi S,Massarotti N,Vanoli L.（火用）准则在100%可再生能源系统能量规划分析中的集成。能源2019；174：749-67。https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.02.089[45]Castellanos JG,Walker M,Poggio D,Pourkashanian M,Nimmo W.利用光电和厌氧消化为印度农村电气化建立离网综合可再生能源系统模型。可再生能源2015；74：390-8。https://doi.org/10.1016/j.renene.2014.08.055.[46]Chauhan A,Saini RP.印度偏远地区一个独立的综合可再生能源系统的基于技术经济优化的能源管理方法。能源2016；94：138-56.https://doi.org/10.1016/j.energy.2015.10.136.[47]Chauhan A,Saini RP.一个独立的集成可再生能源系统的尺寸优化和需求响应。能源2017；124：59-73.https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.02.049[48]Chmiel Z,Bhattacharyya SC.分析Eigg岛（苏格兰）的离网电力系统：对发展中国家的教训。可再生能源2015；81：578-88。https://doi.org/10.1016/j.renene.2015.03.061.[49]Clark W,Isherwood W.分布式发电：具有先进存储技术的远程电力系统。能源政策2004；32（14）：1573-89。https://doi.org/10.1016/S0301-4215(03)00017-X。[50]Das BK,Hoque N,Mandal S,Pal TK,Raihan Ma.孟加拉国偏远地区应用独立混合发电的技术经济可行性。能源2017；134：775-88.https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.06.024.[51]Doroti'cH,Doraci'cB,Dobravec V,Puksec T,Krajaci'cG,Dui'cN.将岛屿社区的运输和能源部门纳入100%间歇性可再生能源。2019年可再生和可持续能源评论；99：109-24。https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.09.033Drysdale D,Vad Mathiesen B,Lund H.从碳计算器到城市能源系统分析。能源2019；12（12）：2307。https://doi.org/10.3390/en12122307。Dursun B,Gokcol C,Umut I,Ucar E,Kocabey S.混合光伏-风力发电系统的技术经济评价。国际绿色能源杂志2013；10（2）：117-36。https://doi.org/10.1080/15435075.2011.641192。[54]Fuentes-Cortés LF,Ponce-Ortega JM.涉及多目标的低收入社区能源和供水系统优化设计。能源转换与管理2017；151：43-52.https://doi.org/10.1016/j.enconman.2017.08.050.[55]Fulhu M,Mohamed M,Krumdieck S.自愿需求参与促进偏远社区基本能源活动安全----马尔代夫案例研究。能源促进可持续发展2019；49：27-38.https://doi.org/10.1016/j.esd.2019.01.002

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[56]Fuso Nerini F,Dargaville R,Howells M,Bazilian M.估算获得能源的成本：东帝汶Suro Craic村的案例。能源2015；79：385-97。https://doi.org/10.1016/j.energy.2014.11.025.[57]Ganguly P,Kalam A,Zayegh A.基于模糊逻辑的偏远地区电力系统独立可再生能源能量管理系统。澳大利亚电气与电子工程学报2019；16（1）：21-32.https://doi.org/10.1080/1448837x.2019.1588091[58]Gupta A,Saini RP,Sharma MP。村庄群离网电气化混合能源系统稳态建模。2010年可再生能源；35（2）：520-35。https://doi.org/10.1016/j.renene.2009.06.014.28[59]Gupta A,Saini RP,Sharma MP.混合能源系统的建模。第三部分：模拟结果的案例研究。2011年可再生能源；36（2）：474-81。https://doi.org/10.1016/j.renene.2009.04.036。[60]Haghighat Mamaghani A,Avella Escandon SA,Najafi B,Shirazi A,Rinaldi F.哥伦比亚农村离网电气化的光伏、风力、柴油和混合电气化系统的技术经济可行性。可再生能源2016；97：293-305。https://doi.org/10.1016/j.renene.2016.05.086.[61]Hakimi SM,Moghaddas-Tafreshi SM,HassanzadehFard H.考虑各种负荷类型的可靠混合可再生能源系统的最优规模。2011年《可再生和可持续能源杂志》；3（6）：62701。https://doi.org/10.1063/1.3655372。[62]Halabi LM,Mekhilef S.一个典型热带偏远村庄的灵活混合可再生能源系统设计。清洁生产学报2018；177：908-24.https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.12.248.[63]Heydari A,Askarzadeh A.考虑不同燃料电池系统初始资本成本的光伏/生物质/燃料电池能源系统的技术经济分析。太阳能2016；133：409-20.https://doi.org/10.1016/j.solener.2016.04.018.[64]Ho WS,Hashim H,Hassim MH,Muis ZA,Shamsuddin NLM.通过电力系统级联分析(ESCA)设计分布式能源系统。应用能源2012；99：309-15.https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2012.04.016.[65]Hosseini SJ,Moazzami M,Shahinzadeh H.考虑供电概率损失的独立混合风/光伏/电池系统的最优规模。Majlesi电气工程学报2017；11（3）：63-9.[66]Bekele G,Palm B.在埃塞俄比亚应用独立的太阳能-风能混合能源系统的可行性研究。应用能源2010；87（2）：487-95。https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2009.06.006。[67]Iaquaniello G,Montanari W,Salladini A.用于偏远地区电气化和海水淡化供水的独立CSP-DG系统。太阳能2017；157：1056-63.https://doi.org/10.1016/j.solener.2017.09.026.[68]Jamshidi M,Askarzadeh A.离网混合光伏、燃料电池和柴油发电机系统的技术经济分析和尺寸优化。可持续城市与社会2019；44：310-20.https://doi.org/10.1016/j.scs.2018.10.021[69]贾韦德，宋阿，马涛，用遗传算法对偏远岛屿独立的太阳能-风能-电池混合系统的技术经济评估。能源2019；176：704-17.https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.03.131[70]Jenssen T，K"onig A，Eltrop L.德国的生物能源村：为农村地区提供低碳能源。2014年可再生能源；61：74-80。https://doi.org/10.1016/j.renene.2012.08.014.[71]Kamran M、Asghar R、Mudassar M、Ahmed SR、Fazal MR、Abid MI等人。巴基斯坦旁遮普省农村地区独立混合可再生能源系统的设计与优化。国际可再生能源研究杂志2018；8（4）：2585-97.[72]Kanase-Patil AB,Saini RP,Sharma MP.偏远地区农村电气化的综合可再生能源系统。2010年可再生能源；35（6）：1342-9。https://doi.org/10.1016/j.renene.2009.10.005。[73]Kanase-Patil AB,Saini RP,Sharma MP.

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印度北阿坎德邦丘陵偏远地区基于季节变化负荷剖面的IREOM模型的开发。能源2011；36（9）：5690-702。https://doi.org/10.1016/j.energy.2011.06.057.[74]Kandil MS,Farghal SA,El-Alfy AE.适合发展中国家新社区的自主能源系统的最佳运行。电力系统研究1991；21：137-46。[75]Khan AN，Akhter P，Mufti GM。农村离网电气化集中式混合可再生能源系统的技术经济评价。国际智能家居杂志2016；10（5）：61-8.https://doi.org/10.14257/ijsh.2016.10.5.07.[76]Kim H,Baek S,Choi K,Kim D,Lee S,Kim D等人。并网电气化与离网电气化的比较分析：以韩国两个岛屿为例。可持续发展2016；8（4）：350。https://doi.org/10.3390/su8040350.29[77]Kobayakawa T,Kandpal Tc.分散式可再生能源系统的最优资源整合：对现有系统的评估和对其扩展的模拟。能源促进可持续发展2016；34：20-9.https://doi.org/10.1016/j.esd.2016.06.006[78]K"otter E,Schneider L,Sehnke F,Ohnmeiss K,Schr"oer R.未来的电力系统：通过与其他可再生能源部件相互作用对电力转化为天然气的影响。储能学报2016；5:113-9.https://doi.org/10.1016/j.est.2015.11.012.[79]Krajaci'cG,Dui'cN,Carvalho Mdg。H2RES，岛屿能源系统的能源规划工具--以MLJet岛为例☆。国际氢能杂志2009；34（16）：7015-26.https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2008.12.054。[80]Kumar A,Singh AR,Deng Y,He X,Kumar P,Bansal RC.山区偏远村庄可持续微电网综合评估。能源转换与管理2019；180：442-72.https://doi.org/10.1016/j.enconman.2018.10.084.[81]Kumaravel S,Ashok S.印度西高止山地区偏远农村地区偏远村庄电气化的最佳独立生物量/太阳能光伏/皮科-海德尔混合能源系统。国际绿色能源杂志2012；9（5）：398-408。https://doi.org/10.1080/15435075.2011.621487.[82]李C。离网光伏/电池和光伏/电池/燃料电池混合动力系统的技术经济研究。能源，A部分：回收、利用和环境影响2018；41（13）：1588-604。https://doi.org/10.1080/15567036.2018.1549134。[83]陆杰，王伟，张燕，程雪，基于Homer的熵权法的独立混合能源系统多目标优化设计。能源2017；10（10）：1664.https://doi.org/10.3390/en10101664。[84]考虑每种可再生能源饱和度的偏远岛屿混合光伏-风-电池系统集成尺寸。能源转换与管理2019；182：178-90.https://doi.org/10.1016/j.enconman.2018.12.059.马涛，杨宏，吕玲，彭杰。香港偏远岛屿独立太阳能-风能混合系统抽水蓄能技术可行性研究。2014年可再生能源；69：7-15。https://doi.org/10.1016/j.renene.2014.03.028.马涛，杨洪，吕玲。孤立小区独立供电方案研究。国际电力与能源系统杂志2015；65：1-11。https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2014.09.023.[87]Mahapatra S,Dasappa S.农村电气化：优化分散的可再生能源和电网扩展之间的选择。2012年能源促进可持续发展；16（2）：146-54。https://doi.org/10.1016/j.esd.2012.01.006。[88]Maleki A,Askarzadeh A.向远离电网的偏远地区供电的带电池储存的光伏/风力/柴油系统的最优规模：伊朗Rafsanjan的案例研究。可持续能源技术和评估，2014年；7：147-53。https://doi.org/10.1016/j.seta.2014.04.005。[89]Maleki A,Pourfayaz F,Ahmadi MH.

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用启发式方法设计一种低成本的风/光伏/氢能系统，用于提供海水淡化装置。太阳能2016；139：666-75.https://doi.org/10.1016/j.solener.2016.09.028.[90]Maleki A,Pourfayaz F,Hafeznia H,Rosen Ma.使用混合方法的偏远地区最佳光伏规模和位置的新框架：伊朗东部的案例研究。能源转换与管理2017；153：129-43.https://doi.org/10.1016/j.enconman.2017.09.061.[91]Mandal S,Das BK,Hoque N.孟加拉国农村电气化的独立混合能源系统的最优规模。清洁生产学报2018；200：12-27。https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.07.257.[92]McKenna R,Bertsch V,Mainzer K,Fichtner W.将局部偏好与多准则决策分析和线性优化相结合，在小社区中发展可行的能源概念。欧洲运筹学杂志2018；268（3）：1092-110。https://doi.org/10.1016/j.ejor.2018.01.036[93]Mishra R,Singh S.旁遮普一个村庄自我发电的可持续能源计划。国际可再生能源研究杂志2013；3（3）：640-6.30[94]Moeller C,Meiss J,Mueller B,Hlusiak M,Breyer C,Kastner M et al.改造德国柏林-勃兰登堡地区的发电。可再生能源2014；72：39-50。https://doi.org/10.1016/j.renene.2014.06.042。Muh E,Tabet F.喀麦隆南部用于离网应用的混合可再生能源系统的比较分析。可再生能源2019；135：41-54。https://doi.org/10.1016/j.renene.2018.11.105.[96]Nigussie T,Bogale W,Bekele F,Dribssa E.埃塞俄比亚农村地区利用微型水-光伏-柴油发电机-电池离网能源系统发电的可行性研究：以埃塞俄比亚西部Melkey Hera村为例。AIMS能源2017；5（4）：667-90。https://doi.org/10.3934/energy.2017.4.667.[97]Nour M，Rohani G.用于阿联酋农村电气化的独立光伏-柴油混合动力系统的前景。国际可再生能源研究杂志2014；4（3）：749-58。[98]Ocon JD,Cruz SMM,Castro MT,Aviso KB,Tan RR,Promentilla Mab.混合能源系统离网电气化的最优多准则选择。化学工程交易2018；70：367-72.[99]Oldenbroek诉Verhoef LA,van Wijk Ajm。作为动力装置的燃料电池电动汽车：智能城市地区的完全可再生综合运输和能源系统设计与分析。国际氢能杂志2017；42（12）：8166-96.https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2017.01.155[100]宾夕法尼亚州Stergaard,Lund H.Frederikshavn使用低温地热能进行区域供暖的可再生能源系统。应用能源2011；88（2）：479-87。https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2010.03.018.[101]Patel AM,Singal Sk。人口分散的偏远农村地区综合可再生能源电气化的经济分析。国际可再生能源研究杂志2018；8（1）：524-39.[102]Petrakopoulou F,Robinson A,Loizidou M.蓄电制氢太阳能-风能发电厂的动力分析与动态模拟。清洁生产学报2016；113：450-8.https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2015.11.074.[103]Petrakopoulou F,Robinson A,Loizidou M.独立太阳能-风能-抽水蓄能水电站的模拟与分析。能源2016；96：676-83.https://doi.org/10.1016/j.energy.2015.12.049.[104]Peura P,Haapanen A,Reini K,T"orm"ah.芬兰西部可持续能源的区域影响。清洁生产学报2018；187：85-97。https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.03.194.[105]Rahman MM,Khan MM-U-H,Ullah MA,Zhang X,Kumar A.用于北美离网社区的混合可再生能源系统。能源2016；97：151-60.https://doi.org/10.1016/j.energy.2015.12.105.[106]Rajanna S,Saini RP.

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印度偏远地区电气化综合可再生能源系统的建模。可再生能源2016；90：175-87.https://doi.org/10.1016/j.renene.2015.12.067.[107]Ramchandran N,Pai R,Parihar Aks。印度农村离网电气化锚-企业-社区模式的可行性评估。可再生能源2016；97：197-209.https://doi.org/10.1016/j.renene.2016.05.036.[108]Ramli MAM,Hiendro A,Bouchekara Hreh.沙特阿拉伯西部地区光伏/柴油混合能源系统性能分析。国际光能学报2014；2014（12）：1-10。https://doi.org/10.115/2014/626251。[109]Ray A,Jana K,De S.印度一个离网村庄的多联产：经济和可靠性分析的优化。应用热能工程2017；116：182-96.https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2016.11.020.[110]Rehman SU,Rehman S,Qazi MU,Shoaib M,Lashin A.巴基斯坦南部农村离网电气化混合能源系统可行性研究。能源勘探与开发2016；34（3）：468-82.https://doi.org/10.1177/0144598716630176。[111]Rohani G,Nour M.阿拉伯联合酋长国Ras Musherib独立混合可再生能源系统的技术经济分析。能源2014；64：828-41.https://doi.org/10.1016/j.energy.2013.10.065.31[112]Sameti M,Haghighat F.分布式储能与净零能耗区域系统的集成：优化设计与运行。能源2018；153：575-91.https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.04.064[113]Samy MM,Barakat S,Ramadan HS.一种离网光伏-燃料电池混合再生系统的花朵授粉优化算法。国际氢能杂志2019；44（4）：2141-52.https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2018.05.127[114]Sanajaoba S.基于firefly算法的基于最小能耗和可靠性准则的离网混合能源系统的最优规模。太阳能2019；188：655-66.https://doi.org/10.1016/j.Solener.2019.06.049[115]Sanajaoba Singh S,Fernandez E.远程混合可再生能源系统的建模、规模优化和灵敏度分析。能源2018；143：719-31.https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.11.053[116]'Aare A、Krajaci'cG、Puksec T、Dui'cN.将可再生能源和电动汽车纳入杜布罗夫尼克地区的电力系统。Energ Sustain Soc 2015；5（1）：17.https://doi.org/10.1186/s13705-015-0055-7。[117]Schmidt J,Sch"onhart M,Biberacher M,Guggenberger T,Hausl S,Kalt G等人。区域能源自给自足：奥地利区域的潜力、成本和后果。2012年能源政策；47：211-21。https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.04.059。[118]Sepulveda TT,Martinez L.巴西孤立社区混合能源系统的优化。国际可再生能源研究杂志2016；6（4）：1476-81.[119]舍赞萨。远程住宅应用的离网光伏-柴油-电池混合可持续能源系统的优化和评估。环境促进可持续能源2019；32（2017）：100.https://doi.org/10.1002/ep.13340。[120]Shezan SKA,Al-Mamoon A,Ping HW.印度尼西亚先进混合可再生能源系统的性能研究。环境。Prog.可持续能源2018；37（4）：1424-32.https://doi.org/10.1002/ep.12790。[121]Shezan SA,Julai S,Kibria MA，Ullah KR,Saidur R,Chong WT et al.适用于偏远地区的离网风-光伏（光伏）-柴油-电池混合能源系统的性能分析。清洁生产学报2016；125：121-32.https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.03.014.[122]Stephen JD,Mabee WE,Pribowo A,Pledger S,Hart R,Tallio S et al.加拿大偏远土著社区住宅和商业供暖的生物量。可再生能源2016；86：563-75.https://doi.org/10.1016/j.renene.2015.08.048.[123]Waenn A,Connolly D,Angallachóir b.使用情景分析法调查区域一级100%的可再生能源供应。

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《国际可持续能源规划与管理杂志》，2014年；3:21-32。https://doi.org/10.5278/ijsepm.2014.3.3.[124]Weinand JM,McKenna R,Kleinebrahm M,Mainzer K.评估离网城市地热厂同时发电和供热的贡献。应用能源2019；255：113824。https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.113824.[125]Yazdanpanah Jahromi MA,Farahat S,Barakati Sm.独立式混合风力/光伏发电系统的最优规模和成本分析。土木工程与环境系统2013；31（4）：283-303。https://doi.org/10.1080/10286608.2013.853752。[126]Yazdanpanah-Jahromi MA,Barakati S-M,Farahat S.混合可再生能源系统的一种具有合适能量管理策略的有效尺寸确定方法。int.反式。选民。埃能格。Syst.2014；24（10）：1473-92。https://doi.org/10.1002/etep.1790。[127]Yimen N,Hamandjoda O,Meva\'a L,Ndzana B,Nganhou J.撒哈拉以南非洲农村电气化的光伏/风力/沼气/抽水-离网混合系统分析--以喀麦隆北部Djoundé为例。能源2018；11（10）：2644。https://doi.org/10.3390/en11102644。[128]张伟，马磊佳，马罗森，刘军。可再生能源电池与储氢混合系统的模拟退火优化。能源2018；163：191-207。https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.08.112.32[129]张W，马利基A，马罗森，刘杰。利用天气预报和混合搜索优化算法评估独立的太阳能-风能-氢能系统。能源转换与管理2019；180：609-21.https://doi.org/10.1016/j.enconman.2018.08.102赵刚，金梅，姜凯，陈雪，面向2030年北京低碳发展的能源模型。能源2017；121：107-13.https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.01.019.[131]Lal DK,Dash BB,Akella AK.homer研究区光伏/风力/微水电/柴油混合动力系统的优化。国际电子工程与信息学杂志2011；3（3）：307-25。[132]Galvez GH,Probst O,Lastres O,Rodriguez AN，Ugás AJ,Durán EA等人。氢储存的自主混合系统的优化：生命周期评估。国际能源研究杂志2012；36（6）：749-63.https://doi.org/10.1002/er.1830。[133]Kumar R,Gupta RA,Bansal Ak.基于生物地理学优化算法的独立风/光伏混合能源系统的经济分析和功率管理。群与进化计算2013；8:33-43。https://doi.org/10.1016/j.swevo.2012.08.002。马涛，杨洪，吕玲。偏远岛屿独立式太阳能-风能混合电池系统的可行性研究。应用能源2014；121：149-58.https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2014.01.090.Baghdadi F,Mohammedi K,Diaf S,Behar O.独立混合可再生能源系统的可行性研究和能量转换分析。能源转换与管理2015；105：471-9。https://doi.org/10.1016/j.enconman.2015.07.051.[136]Salehin S,Rahman MM,Islam AS。孟加拉国北部应用太阳能光伏-柴油系统的技术经济可行性研究。国际可再生能源研究杂志2015；5（4）：1220-9.[137]MAS\'UD AA。应用homer优化软件研究尼日利亚sokoto农村社区混合可再生能源系统的前景。国际电气与计算机工程学报2017；7（2）：596-603.https://doi.org/10.11591/ijece.v7i2.pp596-603。[138]Aziz AS、bin Tajuddin最惠国、bin Adzman先生、Ramli Mam。采用多年模块的光伏/柴油/电池混合能源系统的可行性分析。国际可再生能源研究杂志2018；8（4）：1980-93。[139]Bashir N,Modu B.尼日利亚东北部农村电气化离网可再生能源系统的技术经济分析。

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