集中供热系统中应用湍流减阻剂的节能减排综合性能评价

doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2022.09.006

综合智慧能源 ›› 2022, Vol. 44 ›› Issue (9): 40-50.doi: 10.3969/j.issn.2097-0706.2022.09.006

集中供热系统中应用湍流减阻剂的节能减排综合性能评价

王开亭¹(), 李小斌¹^,^*(), 张红娜¹(), 刘糁²(), 曲凯阳³^,^*(), 李凤臣¹^,^*()

1.天津大学中低温热能高效利用教育部重点实验室,天津 300350
2.北京京能恒星能源科技有限公司,北京 100073
3.中国建筑科学研究院有限公司,北京 100013

收稿日期:2022-07-20 修回日期:2022-09-05 出版日期:2022-09-25 发布日期:2022-09-26
通讯作者: 李小斌,曲凯阳,李凤臣
作者简介:王开亭（2003）,男,在读硕士研究生,从事湍流减阻的研究, wangkt98@tju.edu.cn;
张红娜（1987）,女,副教授,博士生导师,工学博士,从事湍流减阻、弹性湍流、气液两相流、核反应堆热工水力及安全分析等方面的研究, hongna@tju.edu.cn;
刘糁（1993）,男,助理工程师,从事集中供热、集中供冷等方面研究, 13512099310@163.com。
基金资助:
国家自然科学基金项目(51976238);国家自然科学基金项目(52176160)

Comprehensive evaluation for energy saving and emission reduction performance of turbulent drag reducing agent in heating systems

WANG Kaiting¹(), LI Xiaobin¹^,^*(), ZHANG Hongna¹(), LIU Shen²(), QU Kaiyang³^,^*(), LI Fengchen¹^,^*()

1. The Key Laboratory of Efficient Utilization of Low and Medium Grade Energy,Tianjin University, Tianjin 300350,China
2. Beijing Jingneng Hengxing Energy Technology Company Limited,Beijing 100073,China
3. China Academy of Building Research,Beijing 100013,China

Received:2022-07-20 Revised:2022-09-05 Online:2022-09-25 Published:2022-09-26
Contact: LI Xiaobin,QU Kaiyang,LI Fengchen

摘要/Abstract

摘要：

对热电联产供热、太阳能供热、风能供热等不同供热系统的发展以及技术应用现状进行了回顾,以不同集中供热系统为例,对假想在系统中添加湍流减阻剂后的节能减排效果进行了评价,并筛选出适用于不同供热系统的湍流减阻剂。结果表明,假想添加合适的湍流减阻剂后,1个供热面积为100万m²、供暖季长150 d的供热系统可减少经济损失约29.4万元,节省标准煤587.2 t,减少二氧化碳排放1 409.8 t;若在全国集中供热系统中普及添加减阻剂,1个供热季可节省标准煤5.7 Mt,减少经济损失约28.8亿元,减少二氧化碳排放约14 Mt。这些数据表明集中供热系统中湍流减阻剂的应用能够产生显著节能减排效果和巨大经济效益。

关键词: 集中供热系统, 热电联产, 太阳能供热, 风能供热, 工业余热供热, 湍流减阻剂, 节能减排, 碳排放, 清洁能源

Abstract:

The development and technologies of cogeneration heating,solar heating,wind power heating and other heating systems are reviewed. According to the estimation on the energy-saving and emission-reduction effect of turbulent drag reducing agent added in centralized heating systems,the heating systems that are suitable for dosing turbulent drag reducing agent are screened. The results show that adding turbulent drag reducing agent can save about 294 000 yuan, cut 587.2 t standard coal and reduce 1 409.8 t CO₂ emission for a heating system heating with a 1 million m² area in a 150 d heating season. If drag reducing agent can be applied to heating systems national-widely,5.7 million tons of standard coal, 2.88 billion yuan and 14 Mt CO₂ emission can be reduced in a single heating season. The data have proved the significant energy saving and emission reduction effect, as well as the economy of dosing drag reducing agent in centralized heating systems.

Key words: centralized heating system, cogeneration, solar heating, wind power heating, heating by industrial waste heat, turbulent drag reducing agent, energy saving and emission reduction, carbon emissions, clean energy

中图分类号:

TK01

王开亭, 李小斌, 张红娜, 刘糁, 曲凯阳, 李凤臣. 集中供热系统中应用湍流减阻剂的节能减排综合性能评价[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(9): 40-50.

WANG Kaiting, LI Xiaobin, ZHANG Hongna, LIU Shen, QU Kaiyang, LI Fengchen. Comprehensive evaluation for energy saving and emission reduction performance of turbulent drag reducing agent in heating systems[J]. Integrated Intelligent Energy, 2022, 44(9): 40-50.

图/表 18

图1

图2

表1

图3

表2

表3

表4

图4

表5

表6

表7

表8

表9

表10

表11

表12

表13

表14

参考文献 56

[1]	LI F C, YU B, WEI J J, et al. Turbulent drag reduction by surfactant additives[M]. Colorado: John Wiley & Sons, 2012.
[2]	LI F C, KAWAGUCHI Y, HISHIDA K. Investigation on the characteristics of turbulence transport for momentum and heat in a drag-reducing surfactant solution flow[J]. Physics of Fluids, 2004, 16(9): 3281-3295. doi: 10.1063/1.1769375
[3]	ROBIN W. Advanced District Heating and Cooling (DHC) systems[M]. England: Woodhead Publishing, 2015.
[4]	贺平, 孙刚, 王飞, 等. 供热工程[M]. 北京: 中国建筑工业出版社, 2009.
[5]	伯恩特, 安德森. 瑞典区域能源发展概况[J]. 区域供热, 2015(6):104-105,110.
[6]	段梅. 集中供热站的节能潜力与环保研究[D]. 西安: 长安大学, 2006.
[7]	任新生. 火电企业供热生产集中化、智能化的改造实践[J]. 华电技术, 2019, 41(11):70-75.
	REN Xinsheng. Practice of centralizing and intelligent transformation on heating supply of thermal power enterprises[J]. Huadian Technology, 2019, 41(11):70-75.
[8]	刘亚鹏. 集中供热系统换热站运行节能研究[J]. 工程建设与设计, 2020(14):81-82.
	LIU Yapeng. Study on the energy saving of heat exchanger station in central heating system[J]. Construction & Design for Project, 2020(14):81-82.
[9]	韩钊. 基于热电联产的大型供热管网运行调节特性研究[D]. 天津: 河北工业大学, 2015.
[10]	宋长亮. 集中供热系统节能控制研究[J]. 新型工业化, 2021, 11(6):163-164.
[11]	国家统计局. 中国统计年鉴[M]. 北京: 中国统计出版社, 2021.
[12]	李娜, 易祖耀, 白银雷. 先进供热与智慧发电技术现状及发展趋势[J]. 华电技术, 2021, 43(3):31-39.
	LI Na, YI Zuyao, BAI Yinlei. Review and prospect of advanced heat supply and intelligent power generation technologies[J]. Huadian Technology, 2021, 43(3):31-39.
[13]	FORREST F, GRIERSON G A. Friction losses in cast iron pipe carrying paper stock[J]. Paper Trade Journal, 1931, 92(22): 39-41.
[14]	TOMS B A. Detection of a wall effect in laminar flow of solutions of a linear polymer[J]. Journal of Colloid Science, 1949, 4(5): 511-521. doi: 10.1016/0095-8522(49)90047-1
[15]	TOMS B A. Some observations on the flow of linear polymer solutions through straight tubes at large Reynolds numbers[J]. Proc. First Int. Conger. on Rheology, 1949, 2: 135-141.
[16]	张赞坚, 刘朝晖, 潘辉, 等. 高温高压条件下火箭煤油减阻剂效果评价[C]// 中国航天第三专业信息网第三十九届技术交流会暨第三届空天动力联合会议论文集, 2018:181-188.
[17]	ZAKIN J L, MAXSON A J, SAEKI T, et al. Turbulent drag-reduction applications of surfactant solutions[J]. Wormlike Micelles, 2017: 353-378.
[18]	SLETFJERDING E, GLADSØ A, ELSBORG S, et al. Boosting the heating capacity of oil-production bundles using drag-reducing surfactants[C]// International Symposium on Oilfield Chemistry. OnePetro, 2003.
[19]	CHOU L C, CHRISTENSEN R N, ZAKIN J L. The use of cationic surfactant additives to reduce transmission pumping costs in district heating systems[J]. Proceedings of the 78th International District Heating and Cooling Association (IDHCA'87), 1987: 284-299.
[20]	CHOU L C, CHRISTENSEN R N, ZAKIN J L. Effectiveness of drag reducing surfactant additives in district heating systems[J]. Proceedings of the 79th International District Heating and Cooling Association, Chautauqua, NY, 1988, 29: 530-548.
[21]	苏文涛. 弱腐蚀性两性表面活性剂减阻剂特性实验研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2009.
[22]	QI Y, KAWAGUCHI Y, LIN Z, et al. Enhanced heat transfer of drag reducing surfactant solutions with fluted tube-in-tube heat exchanger[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2001, 44(8): 1495-1505. doi: 10.1016/S0017-9310(00)00203-9
[23]	HARWIGSSON I, HELLSTEN M. Environmentally acceptable drag‐reducing surfactants for district heating and cooling[J]. Journal of the American Oil Chemists' Society, 1996, 73(7): 921-928. doi: 10.1007/BF02517996
[24]	王中森. 俄罗斯热电联产的发展[J]. 工业汽轮机, 1995(4):16.
[25]	张福祥. 热电联产机组能量梯级利用及灵活调峰运行[D]. 北京: 华北电力大学, 2020.
[26]	WANG L, LI F C, DONG Y, et al. Study on the performance characteristics of centrifugal pump with drag-reducing surfactant additives[J]. International Journal of Fluid Machinery and Systems, 2011, 4(2): 223-228. doi: 10.5293/IJFMS.2011.4.2.223
[27]	黄俊鹏, 徐尤锦. 欧洲太阳能区域供热的发展现状与趋势[J]. 建设科技, 2016(23):63-69.
	HUANG Junpeng, XU Youjin. The development status and trend of solar district heating in Europe[J]. Construction Science and Technology, 2016(23):63-69.
[28]	石金凤. 村镇住宅建筑太阳能供热系统技术经济分析[D]. 西安: 西安建筑科技大学, 2009.
[29]	卢大为. 高原高寒地区太阳能集中供热系统设计与试验[D]. 唐山: 华北理工大学, 2021.
[30]	王沣浩, 蔡皖龙, 王铭, 等. 地热能供热技术研究现状及展望[J]. 制冷学报, 2021, 42(1):14-22.
	WANG Fenghao, CAI Wanlong, WANG Ming, et al. Status and outlook for research on geothermal heating technology[J]. Journal of Refrigeration, 2021, 42(1):14-22. doi: 10.1016/j.ijrefrig.2014.02.006
[31]	张玉海. 太阳能与地源热泵复合供热系统[C]// 2021供热工程建设与高效运行研讨会论文集, 2021:397-402.
[32]	王贵玲, 杨轩, 马凌, 等. 地热能供热技术的应用现状及发展趋势[J]. 华电技术, 2021, 43(11):15-24.
	WANG Guiling, YANG Xuan, MA Ling, et al. Status quo and prospects of geothermal energy in heat supply[J]. Huadian Technology, 2021, 43(11):15-24.
[33]	张建国. “碳中和”目标下,热泵供热技术前景展望[J]. 中国能源, 2021, 43(7):12-18.
[34]	韩二帅, 张家护, 鲁冰雪, 等. 中深层地热能供热技术综述及工程实例[J]. 区域供热, 2019(2):79-83,95.
	HAN Ershuai, ZHANG Jiahu, LU Bingxue, et al. Summary and engineering cases of medium-depth geothermal heating technology[J]. District Heating, 2019(2):79-83,95.
[35]	刘燕华. 清洁供热产业发展现状[EB/OL].(2021-11-11)[2022-08-25]. http://www.chic.org.cn/Home/Index/detail1?id=1297,20211111/20220410.
[36]	李晓燕, 余志. 海上风力发电进展[J]. 太阳能学报, 2004, 25(1):78-84.
	LI Xiaoyan, YU Zhi. Developments of offshore wind power[J]. Acta Energiae Solaris Sinica, 2004, 25(1):78-84.
[37]	LUND H, MATHIESEN B V. Energy system analysis of 100% renewable energy systems—The case of Denmark in years 2030 and 2050[J]. Energy, 2009, 34(5): 524-531. doi: 10.1016/j.energy.2008.04.003
[38]	SHARMAN H. Why wind power works for Denmark[C]// Proceedings of the Institution of Civil Engineers-Civil Engineering. Thomas Telford Ltd, 2005, 158(2): 66-72.
[39]	牛传凯, 李铮伟. 采用电极锅炉的风电供热系统设计及经济性[J]. 煤气与热力, 2019, 39(8):12-15,22.
[40]	ZHANG Y Z, QI Y, SCHMIDT J, et al. Unusual temperature gap in turbulent drag reduction of cationic surfactants with mixed counterions[J]. Rheologica Acta, 2017, 56(4): 409-414. doi: 10.1007/s00397-017-0996-1
[41]	国家能源局. 生物质能发展“十三五”规划[R]. 北京: 国家能源局, 2016.
[42]	孙宁, 王飞, 孙仁华, 等. 国外农作物秸秆主要利用方式与经验借鉴[J]. 中国人口·资源与环境, 2016, 26(S1):469-474.
[43]	OLABISI M, TSCHIRLEY D L, NYANGE D, et al. Energy demand substitution from biomass to imported kerosene: Evidence from Tanzania[J]. Energy Policy, 2019, 130: 243-252. doi: 10.1016/j.enpol.2019.03.060
[44]	MAI‐MOULIN T, ARMSTRONG S, VAN DAM J, et al. Toward a harmonization of national sustainability requirements and criteria for solid biomass[J]. Biofuels, Bioproducts and Biorefining, 2019, 13(2): 405-421. doi: 10.1002/bbb.1822
[45]	SCARLAT N, DALLEMAND J F, MONFORTI-FERRARIO F, et al. Renewable energy policy framework and bioenergy contribution in the European Union—An overview from national renewable energy action plans and progress reports[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2015, 51: 969-985. doi: 10.1016/j.rser.2015.06.062
[46]	BANJA M, SIKKEMA R, JÉGARD M, et al. Biomass for energy in the EU—The support framework[J]. Energy Policy, 2019, 131: 215-228. doi: 10.1016/j.enpol.2019.04.038
[47]	OLADEJO J M, ADEGBITE S, PANG C, et al. In-situ monitoring of the transformation of ash upon heating and the prediction of ash fusion behaviour of coal/biomass blends[J]. Energy, 2020, 199: 117330. doi: 10.1016/j.energy.2020.117330
[48]	詹昊, 苏德仁, 潘贤齐, 等. 生物质气化技术锅炉供热的工业化应用特性[J]. 新能源进展, 2015, 3(4):270-279.
	ZHAN Hao, SU Deren, PAN Xianqi, et al. Industrialized characterization of biomass gasification technology applied for the industrial boiler heating-supply[J]. Advances in New and Renewable Enengy, 2015, 3(4):270-279.
[49]	曾智勇, 董华佳. 生物质供热的应用前景[J]. 绿色科技, 2019(20):198-200.
	ZENG Zhiyong, DONG Huajia. Prospects for application of biomass heating[J]. Journal of Green Science and Technology, 2019(20):198-200.
[50]	王泽龙, 侯书林, 赵立欣, 等. 生物质户用供热技术发展现状及展望[J]. 可再生能源, 2011, 29(4):72-76,83.
	WANG Zelong, HOU Shulin, ZHAO Lixin, et al. Developing status and prospect of household biomass heating technology[J]. Renewable Energy, 2011, 29(4):72-76,83.
[51]	王志伟, 雷廷宙, 陈高峰, 等. 瑞典生物质能发展状况及经验借鉴[J]. 可再生能源, 2019, 37(4):488-494.
	WANG Zhiwei, LEI Tingzhou, CHEN Gaofeng, et al. Biomass energy development status and referential experience in Sweden[J]. Renewable Energy Resources, 2019, 37(4):488-494.
[52]	李小斌, 张红娜, 曲凯阳, 等. 核能集中供热系统优越性分析[J]. 华电技术, 2020, 42(11):69-82.
	LI Xiaobin, ZHANG Hongna, QU Kaiyang, et al. Analysis on the superiority of nuclear energy district heating systems[J]. Huadian Technology, 2020, 42(11):69-82.
[53]	付林, 李永红. 利用电厂余热的大温差长输供热模式[J]. 华电技术, 2020, 42(11):56-61.
	FU lin, LI Yonghong. Long-distance heat-supply mode with large temperature difference using waste heat of power plants[J]. Huadian Technology, 2020, 42(11):56-61.
[54]	赵国明. 工业余热、废热在集中供热中的应用[C]// 2021供热工程建设与高效运行研讨会论文集, 2021:891-893.
[55]	郭聪, 王娅男. 回收工业余热废热用于集中供热的探讨[J]. 区域供热, 2017(4):43-49.
[56]	刘焕锋. 某化工企业余热回收供热系统设计与分析[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2017.

减阻剂	减阻剂质量浓度/(g·L^-1)	稳定剂	稳定剂质量浓度/（g·L^-1）	适用温度范围/℃
十六烷基三甲基氯化铵	2.0	水杨酸钠	2.0	30~60^[19-20]
十八烷基三甲基氯化铵	2.0	水杨酸钠	2.0	30~90^[19-20]
二十二烷基三甲基氯化铵	2.0	水杨酸钠	2.0	60~110^[19-20]
十八烷基二甲基氧化胺	0.9	—	—	40~70^[21]
SPE98330	1.5	—	—	55~70^[22]
十八烷基甜菜碱	0.1	—	—	70~100^[23]
十六烷基甜菜碱	0.2	—	—	30~90^[23]

锅炉	水泵/台	循环泵型号	额定功率/kW	额定流量/（m³·h^-1）	额定扬程/m	额定转速/（r·min^-1）	是否变频泵	频率/Hz
^#1	1	LF60157-158269	75	393	54	1 485	是	50
^#2	1	LF60157-158270	75	393	54	1 485	是	50
^#3	1	LF60157-158271	75	393	54	1 485	是	50
^#4	2	LF60157-158269	45	258	48	1 475	是	45

入口编号	平均流量	设计流量
^#10,^#11	38.1	147.9
^#12,^#13	76.9	148.5
^#14,^#15,^#17	25.4	148.5
^#16	16.2	148.5
^#18	24.3	121.9
^#19	14.0	31.1
^#20	22.0	30.6
^#21	14.6	16.7
^#22	20.2	40.2
^#23,^#24	21.2	36.2
^#25	24.9	55.9
^#26	12.3	65.1
^#27	15.9	15.2
^#28	16.2	16.7
^#29	22.7	21.4
^#30	27.5	32.9
^#31	28.2	35.4
^#32	19.7	30.2
^#33	14.7	34.3
^#34	20.1	40.1
^#35—^#37	41.8	66.0
^#38	6.7	56.0
^#39	12.3	65.1

锅炉	水泵/台	每台实际流量/（m³·h^-1）	实际扬程/m	效率/%	实际功率/kW
^#1	1	181	48	72	32.9
^#2	1	181	48	72	32.9
^#3	1	181	48	72	32.9
^#4	2	134	42	65	23.6

锅炉	水泵/台	每台实际流量/（m³·h^-1）	扬程/m	效率/%	实际功率/kW
^#1	1	181	28	62	22.3
^#2	1	181	28	62	22.3
^#3	1	181	28	62	22.3
^#4	2	134	23	64	13.1

集中供热系统中应用湍流减阻剂的节能减排综合性能评价

Comprehensive evaluation for energy saving and emission reduction performance of turbulent drag reducing agent in heating systems

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 18

参考文献 56

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

锅炉	水泵/台	每台实际流量/（m³·h^-1）	实际扬程/m	效率/%	实际功率/kW
^#1	1	192	24	71	17.7
^#2	1	192	24	71	17.7
^#3	1	192	24	71	17.7
^#4	2	141	21	73	11.1

污染物	排污系数/（kg·t^-1）	节能量/t	减排量/kg
烟尘	1.7	33.4	56.8
二氧化硫	5.2	33.4	173.7
二氧化碳	2 401.0	33.4	80 193.4
一氧化碳	0.8	33.4	26.7
氮氧化物	0.1	33.4	3.3
碳氢化物	8.5	33.4	283.9

楼栋	建筑面积/m³	热负荷/kW
^#1行政楼	3 744.8	193.2
^#3-1,^#3-2,^#3-3专业教学楼	18 043.3	941.9
^#6-1,^#6-2,^#6-3专业教学楼	17 112.4	893.3
^#9专业教学楼、^#10报告厅	5 382.4	281.0
^#11图文信息中心	10 462.4	539.9
^#12报告厅、^#13公共教学楼	5 041.3	263.2
^#15工程机械与汽车专业实训楼	13 728.4	708.4
^#18-1食堂	8 060.2	420.7
^#1设备房	1 320.6	64.1
^#22-1,^#22-2,^#22-3男生宿舍	11 003.6	442.3
^#23-1,^#23-2,^#23-3女生宿舍	11 003.6	442.3
^#26教师周转房	3 099.0	150.3
^#27教师周转房	3 099.0	150.3
^#28教师周转房	4 611.0	223.6
^#29教师周转房	2 986.3	144.8
合计	118 698.3	5 859.3

污染物	排污系数/（kg·t^-1）	节能量/t	减排量/kg
烟尘	1.7	56.8	96.6
二氧化硫	5.2	56.8	295.4
二氧化碳	2 401.0	56.8	136 376.8
一氧化碳	0.8	56.8	45.4
氮氧化物	0.1	56.8	5.7
碳氢化物	8.5	56.8	482.8

设备名称	技术参数	设备台数/台
水源热泵	制热量：1 438 kW 输入功率：281 kW	1
一级板式换热器	换热面积：125.86 m²	1
二级板式换热器	换热面积：63.86 m²	2
用户侧循环水泵	流量：400 m³/h 扬程：32 m 功率：55 kW	2
中间循环水泵	流量：300 m³/h 扬程：20 m 功率：22 kW	2
热源侧回灌加压泵	流量：95 m³/h 扬程：113 m 功率：55 kW	2
热源侧潜水泵	流量：90 m³/h 扬程：198 m 功率：90 kW	1

污染物	排污系数/（kg·t^-1）	节能量/t	减排量/kg
烟尘	1.7	34.1	58.0
二氧化硫	5.2	34.1	177.3
二氧化碳	2 401.0	34.1	81 874.1
一氧化碳	0.8	34.1	27.3
氮氧化物	0.1	34.1	3.4
碳氢化物	8.5	34.1	289.9

污染物	排污系数/（kg·t^-1）	节能量/t	减排量/kg
烟尘	1.7	447.8	761.3
二氧化硫	5.2	447.8	2 328.6
二氧化碳	2 401.0	447.8	1 075 167.8
一氧化碳	0.8	447.8	358.2
氮氧化物	0.1	447.8	44.8
碳氢化物	8.5	447.8	3 806.3

污染物	排污系数/（kg·t^-1）	节能量/t	减排量/kg
烟尘	1.7	483.4	821.8
二氧化硫	5.2	483.4	2 513.7
二氧化碳	2 401.0	483.4	1 160 643.4
一氧化碳	0.8	483.4	386.7
氮氧化物	0.1	483.4	48.3
碳氢化物	8.5	483.4	4 108.9

供热系统	减少经济损失/万元	节能量/t	减少二氧化碳排放量/t
热电联产	8.3	166.8	400.5
太阳能	23.7	473.1	1 135.9
地热能	68.2	1 364.9	3 277.1
风能	22.4	447.8	1 075.2
工业余热	24.2	483.4	1 160.6
平均	29.4	587.2	1 409.9

[1]	江婷, 赵雅姣. 基于燃气分布式的综合能源系统碳减排分析[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(9): 27-32.
[2]	许阳森, 张磊, 毕磊. 中温质子导体固体氧化物燃料电池的发展与挑战[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(8): 68-74.
[3]	张荣权, 李刚强, 卜思齐, 刘芳, 朱玉祥. 基于自适应学习率萤火虫算法的多能源系统联合优化调度[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(7): 49-57.
[4]	谢典, 高亚静, 芦新波, 刘天阳, 赵良, 赵勇. 能耗“双控”向碳排放“双控”转变的实施路径研究[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(7): 73-80.
[5]	王鑫, 陈祖翠, 卞在平, 王业耀, 吴育苗. 基于粒子群优化算法的智慧微电网风光储容量优化配置[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(6): 52-58.
[6]	郭恒元, 冯小峰, 李国栋, 段志国, 李远征. 含制氢装置的机组组合与检修低碳协同优化研究[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(5): 78-87.
[7]	吴林芮, 刘璐, 孟瑜, 李岩, 胡南, 徐海龙, 陈美琦, 郑武康. 锌-空气电池阴极碳基催化剂材料研究进展[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(4): 65-70.
[8]	陈泽泓, 廖锷, 吴磊, 曹淇, 陈国强, 杜广瀚, 刘桂秀, 李根. 太阳能光热电站熔融盐管道支吊架应力分析[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(4): 85-91.
[9]	王盛, 谈健, 马亚辉, 邹风华. 多重不确定性下基于LMDI的城市工业碳排放量影响因素分析及预测：以苏州市为例[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(2): 1-7.
[10]	张怡, 房方. 基于随机模型预测控制的智能楼宇能量管理方法[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(10): 83-90.
[11]	徐恒志, 周博文, 李广地, 华光辉, 孔祥淼. 含水源热泵的区域综合能源系统低碳运行优化研究[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(1): 39-48.
[12]	蓝静, 朱继忠, 李盛林, 史普鑫, 郭万舒, 史沛然, 江长明. 考虑碳惩罚的电化学储能消纳风光与调峰研究[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(1): 9-17.
[13]	代江, 姜有泉, 田年杰, 赵倩, 赵翔宇. “双碳”目标下贵州电力调峰辅助服务市场设计与实践[J]. 华电技术, 2021, 43(9): 85-90.
[14]	赵国涛, 钱国明, 王盛. “双碳”目标下绿色电力低碳发展的路径分析[J]. 华电技术, 2021, 43(6): 11-20.
[15]	吴彤, 张兴宇, 程星星, 孙荣峰, 王志强, 耿文广, 王鲁元, 冯太. 基于STIRPAT模型的临沂市工业碳排放分析及预测[J]. 华电技术, 2021, 43(6): 47-54.