涡动相关法的不足是导致地表能量不平衡的重要原因。本文对文献中提出的能显著提升涡动相关法计算精度,并能使地表能量实现平衡的大涡平均法与Durand法展开研究,在白天通过5组试验对比研究了两者的异同、综合效应与改进方法。结果发现:...涡动相关法的不足是导致地表能量不平衡的重要原因。本文对文献中提出的能显著提升涡动相关法计算精度,并能使地表能量实现平衡的大涡平均法与Durand法展开研究,在白天通过5组试验对比研究了两者的异同、综合效应与改进方法。结果发现:(1)白天地表能量闭合水平与序列长度有一定关系,序列长度过长,闭合水平变差;过短,闭合水平则不一致,两者之间存在一个转折点。在此转折点长度上,闭合水平可达最优。(2)原始的能量闭合率(Energy balance ratio,简称EBR)为0.80,能量残差(Residual,简称Res)为64.9 W m^(-2),占可用能量的23.8%,远未平衡。(3)考虑大涡平均法后,EBR提高了0.18,达到0.98,Res降低到可用能量的5.3%(14.5 W m^(-2)),达到平衡。(4)考虑Durand法后,EBR提高了0.15,达到0.95,Res降低到25.1 W m^(-2),占可用能量的9.2%,效果逊于大涡平均法。(5)既考虑大涡平均法、又考虑Durand法后,EBR提高到1.17,Res降低到-35.1 W m^(-2),严重过闭合。分析发现,严重过闭合的原因是Durand法的感热附加项在白天过度累加了气体膨胀做功项所致。(6)去除Durand法的感热附加项这一累加部分,只考虑其潜热附加项,并同时考虑大涡平均法,结果可使EBR达到1.0,Res降低到只占可用能量3.2%(8.7 W m^(-2))的理想闭合状况。分析发现,大涡平均法是实现地表能量闭合的主导因素。展开更多
针对含光伏(photovoltaic,PV)、电动汽车(electric vehicle,EV)及家庭电器负荷的智能社区,以车入户(vehicle to home,V2H)的形式将EV纳入家庭需求响应框架,利用EV的双向输能特性并考虑EV充/放电带来的电池容量退化成本,协同PV、电网的...针对含光伏(photovoltaic,PV)、电动汽车(electric vehicle,EV)及家庭电器负荷的智能社区,以车入户(vehicle to home,V2H)的形式将EV纳入家庭需求响应框架,利用EV的双向输能特性并考虑EV充/放电带来的电池容量退化成本,协同PV、电网的实时电价和用户需求的可容忍时延,基于Lyapunov优化理论提出随机环境下V2H用户的EV充/放电调度策略和每户家庭的负荷响应策略,最小化家庭用户的长期平均购电成本。并提出一种智能社区在线能量交易方案,旨在最小化智能社区总的购电成本、最大限度提高社区能源利用率。理论分析和仿真结果表明,所提算法无需实时电价、PV出力、用户负荷需求的先验概率信息,仅基于当前系统状态就可使优化目标趋于最优值,实现家庭用户的能量调度和家庭用户之间的能量共享,减少家庭购电成本,提高用户之间能量交易的灵活性。展开更多
文摘涡动相关法的不足是导致地表能量不平衡的重要原因。本文对文献中提出的能显著提升涡动相关法计算精度,并能使地表能量实现平衡的大涡平均法与Durand法展开研究,在白天通过5组试验对比研究了两者的异同、综合效应与改进方法。结果发现:(1)白天地表能量闭合水平与序列长度有一定关系,序列长度过长,闭合水平变差;过短,闭合水平则不一致,两者之间存在一个转折点。在此转折点长度上,闭合水平可达最优。(2)原始的能量闭合率(Energy balance ratio,简称EBR)为0.80,能量残差(Residual,简称Res)为64.9 W m^(-2),占可用能量的23.8%,远未平衡。(3)考虑大涡平均法后,EBR提高了0.18,达到0.98,Res降低到可用能量的5.3%(14.5 W m^(-2)),达到平衡。(4)考虑Durand法后,EBR提高了0.15,达到0.95,Res降低到25.1 W m^(-2),占可用能量的9.2%,效果逊于大涡平均法。(5)既考虑大涡平均法、又考虑Durand法后,EBR提高到1.17,Res降低到-35.1 W m^(-2),严重过闭合。分析发现,严重过闭合的原因是Durand法的感热附加项在白天过度累加了气体膨胀做功项所致。(6)去除Durand法的感热附加项这一累加部分,只考虑其潜热附加项,并同时考虑大涡平均法,结果可使EBR达到1.0,Res降低到只占可用能量3.2%(8.7 W m^(-2))的理想闭合状况。分析发现,大涡平均法是实现地表能量闭合的主导因素。
文摘针对含光伏(photovoltaic,PV)、电动汽车(electric vehicle,EV)及家庭电器负荷的智能社区,以车入户(vehicle to home,V2H)的形式将EV纳入家庭需求响应框架,利用EV的双向输能特性并考虑EV充/放电带来的电池容量退化成本,协同PV、电网的实时电价和用户需求的可容忍时延,基于Lyapunov优化理论提出随机环境下V2H用户的EV充/放电调度策略和每户家庭的负荷响应策略,最小化家庭用户的长期平均购电成本。并提出一种智能社区在线能量交易方案,旨在最小化智能社区总的购电成本、最大限度提高社区能源利用率。理论分析和仿真结果表明,所提算法无需实时电价、PV出力、用户负荷需求的先验概率信息,仅基于当前系统状态就可使优化目标趋于最优值,实现家庭用户的能量调度和家庭用户之间的能量共享,减少家庭购电成本,提高用户之间能量交易的灵活性。
