来源:储能科学与技术2025-12-17
wei等研究了在区域供热网络中季节性热化学储能系统和季节性蓄热的模型预测控制的集成,以诺丁汉地区域供热系统为例,提出了一种基于机器学习的智能预测控制策略,将历史热负荷和气象数据嵌入机器学习模型,模型预测误差稳定在...相较常规shs和lhs,tces在跨季长时储能中的可行性更高,为更好地实现stes,thinsurat等提出在未来的工作中,应更加努力地研究其他潜在热化学储能材料的性能,选择基于动态加热需求的最佳控制策略并降低不同系统运行优化方案的成本效益