《Energy Conversion and Management-X》：Evaluating the influence of weather years on resilience and cost-optimality in urban energy system design optimization
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气候变化的减缓与适应要求能源部门全面脱碳，而城市区域作为全球能源消费与温室气体排放的主要来源，其供热系统的转型尤为关键。城市能源系统优化模型（UESOM）被广泛用于支持区域能源规划，但其设计高度依赖于输入的天气数据。研究表明，若仅采用单一天气年进行容量扩展规划
气候变化的减缓与适应要求能源部门全面脱碳，而城市区域作为全球能源消费与温室气体排放的主要来源，其供热系统的转型尤为关键。城市能源系统优化模型（UESOM）被广泛用于支持区域能源规划，但其设计高度依赖于输入的天气数据。研究表明，若仅采用单一天气年进行容量扩展规划，可能低估峰值负荷、储能需求及备用容量，尤其是在极端冷潮、热浪或长时间低风光出力事件下。然而，实际工程实践中常任意选取单个天气年而未系统评估其适用性。本研究针对上述空白，系统评估了65个实际气象年（AMY）、标准典型气象年（TMY）及两个未来IPCC RCP4.5情景下的TMY对城市能源系统设计的影响。研究人员采用基于PyPSA的开源框架PyPSA-DESOpt-Heat，对德国南部某城市区域进行了绿地规划案例研究，涵盖3215栋建筑及区域供热网络（DHN）扩展的混合整数优化。研究分别采用完美预见（PF）与滚动时域（RH）两种设计策略，并在部分场景中引入需求侧灵活性（允许15%峰值负荷偏移2小时）。通过韧性指标（包括失负荷量LoL、失负荷持续时间LoLD、鲁棒性R及成本最优性O）对68组设计优化与4624组调度模拟结果进行评价。结果表明：设计年的选择对系统韧性与成本最优性具有决定性影响；基于标准TMY的设计在多种历史天气条件下的表现劣于多数AMY设计；较高的设计峰值需求可增强系统鲁棒性，使峰值容量成为关键设计参数；滚动时域优化能够显著降低失负荷事件并提升鲁棒性；需求侧灵活性虽对整体鲁棒性改善有限，但能有效缩短失负荷持续时间。研究结论强调，传统依赖单一极端设计点的做法虽能提供一定鲁棒性，但结合滚动时域优化与适度需求灵活性可进一步提升系统韧性与经济性的平衡。
研究背景与问题
为应对气候变化风险，全球需将温升控制在远低于2°C的水平，而能源部门作为最大温室气体排放源必须全面脱碳。城市区域贡献了超过三分之二的全球能源消费及70%以上的能源相关温室气体排放，其中供热需求往往占城市能耗的最大份额。因此，城市能源系统，尤其是供热部门的转型至关重要。城市能源系统优化模型（UESOM）被广泛用于确定最经济的系统配置以实现气候目标，但这类模型高度依赖输入的天气数据。现有研究指出，即使考虑了所有不确定性因素，能源需求与天气模式仍是影响系统设计的最关键变量。然而，实践中市政能源规划者与工程咨询公司常常随意选择一个天气年进行容量规划，未系统评估其适用性，这可能导致在更严苛天气条件下技术容量不足，造成长期基础设施投资失误。已有研究开始探索多年度方法在城市能源系统建模中的应用，但仍缺乏对多个历史实际气象年（AMY）、未来IPCC情景及常用典型气象年（TMY）作为确定性设计基准的系统性对比评估。此外，不同设计策略（如完美预见PF与滚动时域RH）及需求侧灵活性对系统韧性的影响也未得到一致评价。
研究方法概述
研究人员采用基于Python的开源能源系统框架PyPSA开发的UESOM——PyPSA-DESOpt-Heat。该模型通过最小化包含资本支出与运行成本的年度总系统成本，在满足所有能源需求与技术约束的条件下确定最优系统配置。模型创新性地将区域供热网络（DHN）扩展表示为分段线性成本函数，并通过混合整数公式实现。研究覆盖德国南部某城市区域，面积28.1平方公里，人口17700人，含3215栋建筑，采用绿色场地规划情景。天气数据涵盖1960至2024年的65个AMY、标准TMY及两个未来IPCC RCP4.5情景（2030年和2040年）下的TMY。可再生能源时间序列通过atlite工具基于ERA5再分析数据计算，太阳能热集热器与储热系统采用oemof.thermal建模，热泵性能系数（COP）则依据Ruhnau等与Jesper等的回归方法计算。需求侧灵活性通过允许15%峰值负荷偏移最多2小时的储能组件表征。
研究结果
单年设计结果： 对68个设计年进行优化后，平均系统总投资成本约为990万欧元，偏差±10%。光伏装机容量在所有设计年保持相对稳定（约19 MW），太阳能热系统仅在16个设计年被部署。建筑侧供应以地源热泵为主，DHN侧由大型热泵、热电联产机组、生物甲烷峰值锅炉及水箱式热能储存组成，各技术装机容量在不同年份间表现出高度变异性，表明设计结果对天气条件高度敏感。
失负荷分析： 以2018年为设计年的系统最为鲁棒，在所有其他调度年均未发生失负荷（LoL）。总体趋势显示，系统成本从约900万欧元上升至1080万欧元，伴随中位LoL从2.8%降至零，表明更高鲁棒性通过增加峰值容量实现。1974年设计年成本最低但中位LoL最高（约2.8%），平均最长失负荷持续时间（LoLD）约134小时。未来天气年2030和2040作为设计年表现出相对鲁棒的行为，而TMY设计年在51个天气年中出现LoL，表现较差。
稳定性分析： 失负荷持续时间曲线显示，1974年设计年在约10小时内出现约14 MW的损失，之后曲线快速下降。TMY设计年的持续时间曲线位于25%-75%分位数之外，表现不佳。2040设计年的累计LoLD约90小时/年，接近国家电网充裕度目标，而大多数设计年（如1985和2030）的LoLD高达1000小时/年。最大连续失负荷小时数的热力图清晰显示1974年是最不利的设计年，1966、2012、2017和2018年也因高热量需求与低可再生能源可用性而表现突出。
鲁棒性分析： 鲁棒性定义为系统在不同运行条件下满足热需求的能力。分析表明，增加建筑侧供应容量、提高DHN容量（约90-100 MW）、减少储热容量以增加峰值装机、增加生物甲烷峰值锅炉容量均有助于提升鲁棒性。相反，大型热泵容量的轻微降低与较高鲁棒性相关。光伏与太阳能热技术的装机容量对鲁棒性无显著影响。总体而言，不依赖于天气的技术能增强系统鲁棒性。
成本最优性分析： 成本最优性衡量设计偏离理想情况时的成本偏差。建筑侧技术在约45 MW处达到成本最优性最大值，但随装机增加鲁棒性提升的同时投资成本也增加，形成权衡。DHN扩展在约80 MW容量时获得最高成本最优性。峰值负荷技术（特别是生物甲烷锅炉）表现出明显正向趋势：增加容量同时提升鲁棒性与成本最优性，因其灵活且不受天气影响的发电能力能以较低投资成本减少失负荷。
鲁棒性与成本最优性权衡： 系统鲁棒性随峰值容量从125 MW增至155 MW而从约0.995升至1，而成本最优性在125-130 MW峰值容量处具有明显最大值。通过加权欧氏距离计算，1971年提供了所有设计年中最优的鲁棒性与成本最优性权衡。峰值需求被确定为对两者最具决定性影响的设计参数。
设计优化方法的影响： 三种设计优化方法被评估：完美预见基准、滚动时域设计、以及带需求灵活性的完美预见。滚动时域方法通过安装额外低成本峰值锅炉容量，相比基准提升了鲁棒性与成本最优性。带需求灵活性的方案在鲁棒性、成本最优性和累计LoL方面略有改善，且连续LoLD从70小时大幅降至15小时，表明在调度层面纳入需求侧管理能有效提升系统性能。
讨论与结论
研究结果与已有文献一致，表明针对单一天气年优化的能源系统在其他天气条件下往往表现不佳。基于标准TMY的设计在多种历史天气条件下表现劣于多数AMY设计，因此不能被视为鲁棒的基础选择。研究发现，传统基于单一极端设计点的做法能提供一定鲁棒性，但结合滚动时域设计以减少储热的削峰效应，以及考虑建筑物热惯性的需求灵活性，可进一步提升系统韧性与经济性的平衡。研究结论强调：城市能源系统设计应审慎选择天气年，推荐采用多年度评估或结合滚动时域优化与适度需求灵活性的方法，以降低长期基础设施投资风险。
