James Keirstead博士是英国帝国理工学院和英国石油公司城市能源系统项目组的研究员。

　　Nilay Shah教授是英国帝国理工学院化学工程系主任，同时也是英国石油公司城市能源系统项目组的负责人之一。

　　《城市能源系统：一种综合方法》针对城市能源系统（urban energy system）进行全面的分析和研究。首先，介绍城市能源系统的定义、概念与发展历史；其次，介绍新型城市能源系统涉及的各类技术；接着，重点介绍城市能源系统的分析方法；末尾，给出各种分析方法的应用实例。
　　书中涉及城市能源系统的分析方法，主要包括：复杂城市能源系统的技术-经济-社会建模、优化方法与系统集成、基于智能体的建模方法、基于生态足迹的建模方法，以及不确定度问题的分析方法。
　　这些都是十分具有实用性、创新性和指导性的方法，为城市能源系统的分析研究提供了方向性和方法论的指导。
　　《城市能源系统：一种综合方法》涵盖能源、电力、交通、建筑、燃气、供暖、供冷等多个城市能源系统相关行业从业者所需的关键信息。

译者序
原书前言
致谢
作者简介
缩略语表
第一部分 简介
第1章 城市能源系统日趋增长的重要性3
1.1 动机3
1.1.1 城市化4
1.1.2 空间聚集4
1.1.3 气候变化和其他挑战6
1.1.4 当地机构6
1.2 需考虑的工作假设和问题8
1.3 本书架构10
第2章 城市能源系统的概念化12
2.1 城市能源系统的物理模型12
2.1.1 城市作为热力学系统13
2.1.2 城市作为代谢系统15
2.1.3 城市作为复杂系统16
2.2 城市能源系统的社会-技术模型18
2.2.1 家用能源技术18
2.2.2 大型技术系统19
2.3 定义城市能源系统20
第3章 城市能源系统简史:以伦敦为例22
3.1 简介22
3.2 从狩猎采集到殖民的转变25
3.3 早期城市化26
3.3.1 早期的可再生能源27
3.4 伦敦的扩张和向煤炭的转型28
3.5 道路?铁路和管道网络30
3.5.1 伦敦的下水道33
3.6 电力城市34
3.7 结论36
第二部分 城市能源使用与技术
第4章 建筑能源服务需求:改造潜力41
4.1 简介41
4.2 建筑物的燃料和电力需求41
4.2.1 建筑物的燃料需求42
4.2.2 建筑物的电力需求45
4.2.3 燃料和电力需求的社会学层面46
4.3 改造建筑物的潜在益处和实际障碍48
4.3.1 潜在益处49
4.3.2 实际障碍56
4.4 未来策略59
4.5 结论61
第5章 分布式多联供与区域能源系统63
5.1 简介63
5.2 分布式多联供:概念与建模64
5.2.1 一般概念与技术64
5.2.2 DMG系统的黑箱建模68
5.3 区域能源系统70
5.3.1 分布式能源与集成的益处70
5.3.2 综合能源规划的挑战71
5.3.3 未来的区域能源系统72
5.4 评估区域能源系统的环境性能73
5.4.1 与传统能源系统的比较及思考73
5.4.2 三联供分布式能源系统排放评估74
5.5 三联供区域能源系统数值案例75
5.5.1 区域能源系统描述75
5.5.2 案例研究与结果76
5.6 区域能源系统在低碳未来中扮演的角色77
5.7 结论78
第6章 城市能源系统中的生物质能和其他可再生能源:潜力?转换途径和未来趋势79
6.1 简介79
6.2 城市可再生能源79
6.2.1 太阳能80
6.2.2 水能和海洋可再生能源81
6.2.3 风能81
6.2.4 地热能81
6.3 城市生物质能81
6.3.1 生物质能源和潜力82
6.3.2 用于城市及城郊区域的生物质能路径89
6.3.3 城市能源系统中的生物质能和生物能源91
6.4 结论97
第7章 城市交通技术98
7.1 简介98
7.2 车辆和燃料技术100
7.2.1 燃料101
7.2.2 传动系统102
7.2.3 电网在交通系统中的角色103
7.3 智能交通系统106
7.3.1 智能基础设施108
7.3.2 智能汽车109
7.3.3 城市物流110
7.4 智能机动方案110
7.5 对城市能源系统的影响111
第三部分 分析城市能源系统
第8章 城市能源系统建模115
8.1 简介115
8.1.1 城市能源系统建模方法115
8.1.2 模拟城市区域的动态演化117
8.1.3 土地利用与交通集成模型118
8.2 Meta分析综述119
8.2.1 城市能源“系统设计”的文献综述119
8.2.2 城市能源系统的土地利用交通模型120
8.2.3 城市能源系统建模的挑战121
8.3 SynCity建模框架122
8.3.1 布局模型124
8.3.2 Agent活动模型(AMMUA) 124
8.3.3 资源流模型(TURN) 124
8.3.4 服务网络模型126
8.4 结论128
第9章 优化与系统集成129
9.1 简介129
9.1.1 城市能源系统的优化建模130
9.2 用于城市能源系统设计的MILP模型131
9.2.1 层级非均匀时间离散化132
9.2.2 角标133
9.2.3 资源守恒133
9.2.4 输入与输出134
9.2.5 资源转换技术134
9.2.6 传输技术135
9.2.7 存储技术136
9.2.8 性能指标和目标函数139
9.3 规划的案例分析140
9.3.1 资源与技术141
9.3.2 目标函数142
9.3.3 结果143
9.4 改造案例分析146
9.4.1 改造建模146
9.4.2 分析与结果147
9.5 结论149
第10章 受生态启发的城市能源系统优化建模150
10.1 简介150
10.2 城市作为生态系统:城市代谢的概念150
10.3 环境影响评价方法151
10.3.1 物质流分析151
10.3.2 生态足迹153
10.3.3 生命周期评估154
10.4 EIA与过程优化技术结合157
10.5 一个假想的案例分析157
10.5.1 输入数据与假设158
10.5.2 模型方程158
10.5.3 结果159
10.6 为城市能源系统设计选择EIA方法160
10.7 结论161
10.8 使用的符号162
第11章 基于活动的城市能源系统建模163
11.1 基于活动的模型之潜能163
11.2 土地利用运输模型与基于活动的模型的历史164
11.3 什么是基于活动的模型166
11.4 基于活动的模型中目前最先进的技术168
11.5 土地使用-交通模型中的能源170
11.6 一个应用案例:AMMUA 171
11.7 基于活动的建模方法之关键分析173
11.7.1 数据173
11.7.2 模型系统复杂度173
11.7.3 不同的建模规范173
11.7.4 应用背景的复杂性173
11.8 结论174
第12章 城市能源系统模型的不确定度和敏感度分析175
12.1 简介175
12.2 后常规科学与城市能源系统176
12.3 不确定度与敏感度分析178
12.3.1 不确定度分析178
12.3.2 敏感度分析184
12.4 案例:实现Newcastle-upon-Tyne未来的碳排放目标185
12.4.1 问题定义186
12.4.2 挑选参数及分析设定187
12.4.3 结果与分析191
12.5 结论193
第四部分 实施方案
第13章 城市能源系统中的管理转型197
13.1 简介197
13.2 理论转型197
13.2.1 发展中国家的燃料转型198
13.2.2 社会技术系统转型198
13.3 技术转型:哥本哈根的区域供热案例202
13.3.1 起源203
13.3.2 对比政策环境203
13.3.3 经验教训204
13.4 发展中城市的转型:肯尼亚Nakulu的案例205
13.4.1 收入和燃料消耗间的关系206
13.4.2 能源使用的环境影响208
13.4.3 技术和政策解决方案209
13.4.4 总结210
13.5 结论211
第14章 未来城市212
14.1 简介212
14.2 关于未来212
14.3 城市能源预测213
14.4 “概念城市”的未来214
14.5 单一公司的小镇216
14.6 大型复合城市的土地利用216
14.7 总体规划217
14.8 作为城市规划工具的未来情景218
14.9 城市场景中的特殊因素219
14.10 结论220
第15章 结论221
15.1 城市能源系统的持续重要性221
15.2 城市能源使用和技术222
15.3 分析城市能源系统223
15.4 实施方案224
15.5 汇总224
附录A 优化技术226
A.1 背景参考文献和工具226
A.2 模型分类227
A.2.1 变量和线性分类227
A.2.2 风险和不确定度228
A.3 混合整型线性规划(MILP) 229
A.3.1 优劣势229
A.3.2 MILP公式化策略229
A.3.3 求解策略230
参考文献231