《Energy Conversion and Management-X》：Decarbonizing residential energy systems through integrated renewable and bioenergy pathways
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本研究针对住宅能源分析中电力与热力优化分离的问题，提出了统一的混合整数线性规划（MILP）框架，协同优化光伏、风电、地热、沼气、空气源热泵及锂离子电池的容量配置与小时级运行。研究评估了三种渐进脱碳政策情景：基准情景（BAU）、50%天然气容量约束（对标欧盟目标）及70%天然气与CO2排放双重约束（针对伊朗能源挑战）。结果表明，双重约束下可再生能源供应占比达95%，日排放量降至0.93 kg CO2，电池循环强度提升8倍。敏感性分析揭示了可再生能源成本平价临界点（�0.18 kWh?1）与碳税阈值（�120 tCO2?1），为经济可行的净零住宅能源系统提供了政策杠杆。
在全球能源结构仍高度依赖化石燃料（占一次能源供应约81.5%）的背景下，住宅建筑作为能源消耗和碳排放的重要贡献者，其能源系统的绿色转型至关重要。然而，传统的住宅能源分析往往将电力与热力需求分开优化，忽略了它们之间紧密的运行耦合关系，以及技术选择在不同能源领域产生的连锁效应。这种分离的优化方法难以充分挖掘可再生能源与储能技术的协同潜力，也无法有效应对太阳能、风能等资源的间歇性问题。特别是在像伊朗这样拥有丰富可再生能源资源但同时又面临严峻能源挑战的地区，如何通过技术集成和政策引导，实现住宅能源系统的深度脱碳，成为一个亟待解决的科学与工程问题。
为了回答上述问题，由Pooriya Khodaparast等人组成的研究团队在《Energy Conversion and Management-X》上发表了他们的最新研究成果。他们开发了一个统一的混合整数线性规划（Mixed-Integer Linear Programming, MILP）优化框架，首次在一个模型中对一个四口之家的住宅能源系统进行了电力与热力的协同优化。该模型涵盖了光伏（PV）面板、风力涡轮机（电力生产）、地热和沼气系统（热能生产）、连接电-热转换的空气源热泵（Air-Source Heat Pump, ASHP）以及锂离子电池储能。研究旨在评估不同政策情景下，实现住宅能源系统渐进式脱碳的最优路径。
研究人员为开展此项研究，主要应用了几个关键技术方法。首先是构建了一个综合的MILP优化模型，其目标函数是最小化满足建筑能源需求的总成本，同时考虑所有运行和物理约束。模型包含了详细的能源转换效率约束、运行容量限制、系统范围内的能量守恒约束、互斥运行模式约束、可再生能源资源可用性约束、排放总量限制以及空间面积限制。其次，研究采用了多情景分析方法，设定了包括基准情景（BAU）、50%天然气容量约束（GR50）、70%天然气与CO2排放双重约束（DCGE）、碳税（CT）和电价分析（EPA）在内的五种政策情景。此外，研究还进行了敏感性分析，系统性地考察了电网电价和碳税对技术选择和经济可行性的影响。案例研究地点选在伊朗阿尔达比勒省的Meshginshahr，该地区拥有丰富的地热、风能、太阳能和生物质能资源，为验证模型在不同气候条件下的性能提供了理想场所。数据收集涵盖了气候数据、统计资料、能源需求、能源源数据、技术数据和经济效益数据。
案例研究
研究选取伊朗阿尔达比勒省的Meshginshahr作为案例区域，该地区拥有丰富的地热资源（伊朗首个地热电厂所在地）、平均风速约17 km h-1、月均日照214小时以及充足的农牧业废弃物可用于沼气/生物质能系统。这种多样化的可再生能源组合有助于平滑季节性波动。研究模拟了三种典型气象条件下的系统性能：最冷24小时（峰值热负荷）、最热24小时（峰值冷负荷）以及持续阴雨周（低太阳能输出与高热需求并存），以检验系统在不同极端条件下的适应能力。
基准情景（BAU）下的能源系统性能小时分析
在基准情景下，由于经济性考虑，天然气技术主导了所有住宅能源领域。在最冷日，电力需求完全由燃气发电满足（日耗电6.08 kWh），空间采暖和生活热水需求则全部由燃气锅炉和燃气热水器供应（日耗热量分别为28.45 kWh和7.48 kWh），导致日排放量高达11.66 kg CO2。在最热日，虽然增加了热泵用于制冷，但电力仍主要依赖燃气，日排放量降至5.14 kg CO2。在持续阴雨周，由于太阳能和风能不可用，系统完全依赖燃气，三日总排放量达到29.05 kg CO2，凸显了系统在缺乏多样化发电或储能时的脆弱性。
天然气削减情景（GR50）：系统对50%天然气容量约束的响应
当施加50%的天然气容量约束时，系统结构发生显著变化。在最冷日，系统优先采用热泵技术替代直接燃气采暖，导致日用电量增至11.04 kWh。电池储能开始发挥重要作用，用于平衡供需。同时，系统开始利用沼气来满足部分生活热水和空间采暖需求。尽管如此，在需求高峰时段仍需要少量天然气作为补充。此情景下，日排放量减少了54%，降至5.4 kg CO2，可再生能源渗透率达到47%。在最热日和阴雨周，系统也表现出类似的转向可再生能源和储能的趋势，但具体技术组合和依赖程度有所不同。
70%天然气与排放削减（DCGE）情景分析
在更为激进的70%天然气消耗和温室气体排放限制下，系统进一步向可再生能源转型。在最冷日，燃气电厂的发电量减少了83.2%，太阳能和风能成为主要电力来源，电池储能循环强度大幅增加（约8倍），以管理可再生能源的波动性。空间采暖和热水供应几乎完全由热泵、沼气和地热能承担，天然气使用量降至极低水平。在最热日，可再生能源供应占比高达95%，系统甚至可以将65.38 kWh的过剩太阳能电力回馈电网，电网进口减少了73%。日排放量大幅下降至0.93 kg CO2。在阴雨周，系统通过增加风电装机容量和优化储能调度，成功应对了太阳能资源短缺的挑战。
BAU、GR50和DCGE情景下能源系统性能的综合评估
对不同情景和气候条件的比较分析表明，可再生能源导向的模型（尤其是DCGE）不仅在提高运行效率和减少排放方面表现优异，而且确保了系统的韧性和能源安全。随着政策约束的加强，可再生能源的贡献显著增加，储能技术从有用的增强手段转变为系统必需品。生物能源（特别是沼气）在严格的排放限制下成为重要的热能供应支柱，与热泵主导的策略形成互补。
敏感性分析：住宅能源系统对电价变化和碳税实施的响应
敏感性分析揭示了影响技术转换决策的关键经济阈值。在电价方面，可再生能源参与的临界点出现在�0.05/kWh，当电价达到�0.18/kWh时，可再生能源与常规能源达到成本平价，参与度达到53%。当电价升至�0.50/kWh时，参与度达到81%，曲线趋于平缓。在碳税方面，低于�100/tCO2时，模型倾向于常规能源。在�100/tCO2至�120/tCO2的过渡期间，可再生能源参与度从接近零急剧上升至25%，在�120/tCO2时达到50%的参与度。生物质能源系统在高碳税下占据主导地位，显示出其在减排和废物管理方面的协同效益。
本研究通过一个统一的MILP框架，证实了协同优化电力、热力和储能在实现住宅深度脱碳方面的巨大潜力。研究结果表明，适度的定价改革（如将电价导向约�0.18/kWh）或引入碳价（约�120/tCO2-1）可以解锁可再生能源的自发采用，而无需直接的技术补贴，尤其是与解决可变性问题的储能激励措施相结合时。对于依赖天然气的地区，分阶段的容量限制（例如从50%推进到70%）能够实现可控的能源转型，并在每个阶段实现显著的减排效果。生物能源在最优配置中的突出地位表明，应加速有机废物转化基础设施的建设，特别是在农村/农业地区，作为电气化的高效补充方案。该研究为政策制定者设计经济可行、面向净零的住宅能源系统提供了实用的量化工具和清晰的路径指引。未来的研究可以进一步将框架扩展到社区或馈线层面，纳入电网物理约束、生命周期评估（LCA）以及不确定性分析，以提升模型的现实意义和决策支持价值。
