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基于实时TRNSYS-Python耦合的电池与热能储能太阳能区域能源系统多方法优化
Multi-method optimization of solar district energy systems with battery and thermal energy storage via real-time TRNSYS-Python coupling
Ruslan Kotegov · Mohamed Abokersh · Carles Mateu · Adedamola Shobo 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
向可持续能源转型对于实现能源系统的脱碳至关重要。太阳能区域能源系统（SDES）为替代化石燃料提供了可行方案，但在成本、间歇性以及优化方面仍面临挑战。本研究提出了一种高保真度、完全自动化的SDES优化框架，该框架将TRNSYS仿真与基于Python的动态控制器相结合，协同最小化生命周期成本和环境影响。其核心创新在于采用混合多方法策略——结合元启发式、启发式与随机算法——在无需依赖代理模型或人工干预的情况下，实现仿真与优化之间的无缝实时耦合。一个特征重要性评分（FIS）模块自适应地优先处理关键变量，...
解读: 该研究的TRNSYS-Python实时耦合优化框架对阳光电源ST系列储能变流器与SG系列光伏逆变器的协同控制具有重要参考价值。其多算法混合优化策略可应用于PowerTitan储能系统的容量配置与能量管理,通过特征重要性评分模块实现光储系统全生命周期成本优化。研究中90%以上太阳能利用率的案例验证了光...