爱沙尼亚能源贫困状况的评估：供暖可负担性及太阳能供暖解决方案的空间分析

《Energy Conversion and Management-X》：Assessment of energy poverty in Estonia: a spatial analysis of heating affordability and solar heating solutions

【字体：大中小】 时间：2026年05月10日 来源：Energy Conversion and Management-X 7.6

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　　穆罕默德·巴西特·瓦尼（Mohd Basit Wani）|克里斯蒂安·基尔斯（Kristian Kirs）|斯里纳特·苏库马兰（Sreenath Sukumaran）|西尔维斯特·奥菲利（Sylvester Ofili）|比尔吉特-卢梅·帕尤（Birgit-Lume Paju）|安娜·沃尔科娃（Anna Volkova）

塔林技术大学（Tallinn University of Technology，TalTech），工程学院，能源技术系，Ehitajate tee 5，19086塔林，爱沙尼亚

摘要
区域供热（District Heating, DH）系统在欧洲的空间供暖中占有重要份额，并且越来越多地被视为低碳解决方案。然而，它们对供暖可负担性和能源舒适性的影响在很大程度上取决于能源价格、建筑效率和家庭收入，而这些因素尚未得到详细研究。此外，人们对个别供暖解决方案在解决能源贫困问题中的作用也缺乏了解。本研究旨在利用市政级别的地理参考数据，分析将区域供热和屋顶太阳能供热方案结合使用对爱沙尼亚能源可负担性的影响。研究采用了两阶段分析方法，针对多户住宅建筑，结合了空间映射和基于场景的太阳能潜力建模。在第一阶段，通过供暖成本与收入比率（该比率基于家庭收入和建筑能源性能指标计算）来评估供暖的可负担性。在第二阶段，模拟了部分空间供暖需求由太阳能热泵或太阳能集热器满足的家庭情景，同时考虑了区域内的太阳辐射和环境温度的差异。结果表明，光伏驱动的热泵可以大幅减少区域供热消耗，将平均特定供暖消耗量从约147千瓦时/平方米/年降至75千瓦时/平方米/年。另一方面，由于在假设的运行条件下，太阳能集热器每年的能量输出中只有27%可用于降低供暖成本，因此其贡献有限。这些发现表明，补充性太阳能供热可以减轻区域供热住宅建筑的供暖需求和供暖成本负担，为高区域供热普及率地区的政策制定者和城市规划者提供了重要的见解。

引言
在欧洲，住宅空间供暖占最终能源消费的很大比例，尤其是在气候寒冷、供暖季节长的国家。在这些地区，区域供热系统为城乡住宅建筑提供了大部分供暖需求[1][2]。由于区域供热系统能够聚合需求并整合多种热源，历史上一直被认为是大规模供热的有效解决方案，在当前的脱碳战略中仍然占据核心地位[3][4][5]。最近的政策干预措施越来越多地将区域供热视为低碳供暖的关键要素，因为它能够容纳可再生能源、回收废热以及实现不同行业之间的联动[6][7]。

区域供热系统围绕一个集中式供应系统运行，其中热的生产和分配与消费点基本分离。对于连接到这些系统的家庭而言，供暖成本主要受系统级因素的影响，包括燃料价格、热能生成效率、网络性能以及家庭上游的投资[8][9]。因此，连接到区域供热系统的家庭对其供暖成本和控制方式有限，在能源价格波动期间，尤其是在特定热能需求较高的建筑中，他们面临更高的供暖成本风险[10]。

在气候寒冷的国家，空间供暖占家庭能源消费的很大比例。在这些国家，家庭供暖支出同时受到供热系统性能和建筑围护结构热特性的影响[11][12]。爱沙尼亚冬季漫长且寒冷，导致年供暖需求很高。超过60%的人口依赖区域供热系统进行住宅空间供暖和生活热水供应，这一比例在多户公寓楼中更高[13][14]。尽管爱沙尼亚的区域供热系统技术成熟，但由于相对较低的可支配收入以及能源效率低下的住宅建筑普遍存在，家庭仍对热价变化敏感[15][16]。

从家庭角度来看，供暖成本不仅取决于热价，还取决于维持室内适宜条件所需的热量。在苏联时期建造的多户建筑中，隔热性能差、供暖系统过时以及缺乏个体控制手段导致特定的供暖消耗量较高[17]。因此，即使区域供热价格略有上涨，也会显著增加供暖成本，给家庭预算带来额外压力。这种区域供热系统性能与家庭可负担性之间的联系在能源贫困研究中越来越受到关注[17][18][19][20]。

这种状况凸显了以反映家庭生活条件和财务限制的方式定义和衡量能源贫困的重要性[21]。能源贫困指的是无法获得提供基本生活质量和健康标准的基本能源服务，包括供暖、热水、制冷、照明和家庭电器所需的能源（见图1）[22][23]。根据Boardman的工作[24]，能源贫困被定量定义为家庭每年需支付超过10%的收入来维持家庭温暖程度的情况。这一数值不仅是一个财务参考标准，也强调了寒冷潮湿生活条件所带来的健康和福利风险。燃料贫困概念的发展标志着人们对能源认识的的重大转变，将其从普通商品视为基本的人类需求[25]。因此，在能源贫困讨论中，供暖供应始终占据核心地位，尤其是在欧盟近期能源市场和价格上涨的情况下[26][27]。

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图1. 能源贫困的主要驱动因素

背景与研究缺口
近期研究强调，能源贫困和供暖可负担性在不同地区分布不均。利用地理参考的家庭数据进行的空间分析揭示了与收入分配、住房状况和能源基础设施相关的明显社会空间模式[28]。例如，在荷兰进行的全国范围的空间分析结合了可负担性指标、建筑能源性能以及家庭参与能源转型的能力，发现能源贫困在地理上比收入贫困更为集中[29]。类似的方法也被应用于其他欧洲地区，以识别家庭面临不成比例的能源成本负担的区域[29][30][31][32][33]。

与此同时，针对中欧和东欧区域供热系统的研究强调了供热系统的组织和管理方式如何影响家庭脆弱性。捷克、匈牙利和罗马尼亚的案例研究表明，传统的区域供热系统加上低效的建筑和管理结构可能导致家庭陷入难以调整或脱离的供暖安排[34][35][36]。在这种情况下，尽管供暖供应在技术上可能是足够的，但变得越来越难以负担，从而产生了与供热系统的技术设计和制度特征密切相关的脆弱性[36]。为了解决能源贫困的多维度问题，本研究重点关注其经济维度，使用供暖成本与收入比率来量化连接到区域供热系统的家庭的财务负担。

最后，需要区分运营可负担性和投资能力。本研究计算的供暖成本与收入比率侧重于减少持续能源支出（OPEX）。分析假设光伏和太阳能热能系统的资本支出（CAPEX）得到了国家翻新补助或能源服务公司（ESCO）模式的支持，因为低收入家庭通常缺乏此类投资所需的初始资金。因此，结果反映了在外部机制支持下，家庭每月供暖负担的潜在减轻情况。

同时，越来越多的文献研究了分散式可再生能源技术在建筑和城市层面的技术潜力。基于地理信息系统（GIS）的方法被广泛用于评估屋顶太阳能光伏和太阳能热能的潜力，考虑了建筑几何形状、朝向、遮阳以及当地太阳辐射等因素[38][39][40][41]。相关的优化研究也探讨了基于光伏的多向量系统，尽管其目标与区域供热可负担性不同[40]。屋顶光伏和光伏驱动的供热解决方案可以在不同层面与区域供热和制冷系统集成，包括建筑层面的光伏产消者、本地太阳能公园集成以及结合热能储存的大规模系统。研究表明，热能储存显著增加了全年可利用的太阳能热量[41]，而大规模集成对网络回温率和运营策略的影响不同于建筑层面的产消者配置[42]，然而，很少有研究探讨这些不同集成方案如何影响区域供热多户住宅家庭的供暖可负担性[43]。

关于太阳能部署的研究大多独立于能源贫困和供暖可负担性的研究发展。大多数太阳能潜力的评估侧重于技术可行性和能源产出，很少考虑家庭收入、能源支出或对热价的敏感性[44][45]。大多数研究使用模拟和优化工具来确定和测试集成可再生系统的规模，但重点通常是技术性能而非供暖可负担性[46]。相比之下，能源贫困的空间分析通常识别出脆弱家庭和地区，但没有明确建模替代供热选项如何改变供暖需求[47]。因此，分散式太阳能热能生产与区域供热系统之间的相互作用在家庭可负担性方面尚未得到充分量化。

对于区域供热的多户建筑而言，这一限制尤为重要，因为与单独供暖的建筑不同，家庭无法选择燃料或设备，并且对热价、生成效率和网络性能的短期控制有限。因此，供暖成本受系统级因素（如燃料组合、设备效率、网络损耗和价格结构）的影响，而不仅仅是建筑的热需求。虽然电力系统的负载管理被广泛研究，但它与区域供热不直接可比，因为在区域供热系统中，家庭对供应和价格的控制有限[48]。因此，在区域供热连接的建筑中整合太阳能必须从减少购买的区域供热热量及其与价格结构和网络运行的相互作用的角度进行评估，而不仅仅是现场产出。

政策背景（欧盟与爱沙尼亚）
在区域供热的多户建筑中，这一问题尤为明显，因为家庭无法通过日常行为轻易减少热量使用，而大规模翻新的成本很高[49]。虽然建筑翻新是减少能源需求的长期关键策略，但许多欧洲国家的翻新率仍然较低，且效益需要较长时间才能显现[50]。在这种情况下，可以逐步实施的并行供热选项可能为减少区域供热网络的净需求和降低家庭供暖成本提供额外途径[51][52]。

欧盟实施的修订版《能源效率指令》（2023/1791）是欧盟提高所有成员国能源效率并减少能源消耗的整体计划的核心组成部分。该框架要求成员国采取措施，确保所有指定群体都能获得能效改进，特别是高贫困风险的群体[53]。爱沙尼亚根据修订后的能源效率指令来应对能源贫困问题。该国旨在减少不同行业的能源消耗并提高能源效率。爱沙尼亚还制定了2030年国家能源和气候计划（REKK 2030），该计划阐述了国家在能源和气候目标框架内缓解住宅部门能源贫困的策略，体现了国家优先事项和欧盟指令的结合[54]。欧盟“翻新浪潮”倡议下的分析进一步表明，现有政策恐难以在没有更深入的翻新和针对住宅部门的额外措施的情况下实现所需的节能目标[55]。

在这个政策框架下，太阳能技术成为区域供热住宅建筑的补充选项。太阳能集热器可以直接用于空间供暖和生活热水生产，而光伏系统结合热泵可以将屋顶发电转换成有用的热能[56]。当这些配置与区域供热网络并行运行时，可以减少中央系统的峰值和年供暖需求，从而降低家庭的热量购买和价格上涨风险。这些混合安排的性能受到当地气候条件、太阳能资源可用性、建筑特征以及系统集成策略的强烈影响[57]。

研究缺口与目标
爱沙尼亚的气候为基于太阳能的供暖带来了挑战和机遇。尽管南欧的太阳辐射强度较低，但夏季漫长的白昼以及太阳能供应与家庭热水需求之间的季节性匹配可以支持有意义的熱量生产。此外，太阳辐射强度和环境温度的空间差异表明，太阳能整合的效益将在不同地区有所不同，这进一步加强了空间分辨率分析的重要性。这种季节性和区域异质性促使人们需要从空间角度评估基于太阳能的供暖方案如何与当地的热量需求和成本相互作用。尽管关于太阳能潜力的研究文献很多，关于能源贫困的文献也在不断增加，但这两者很少被结合起来研究为家庭热水系统（DH）供电的住宅建筑。在家庭热水系统中，屋顶太阳能和热泵选项与电价结构和网络运行的相互作用并不一定能自动转化为家庭经济负担的减轻。本研究提供了一个空间明确、市级规模的负担能力评估，量化了光伏辅助热泵和太阳能热能整合如何改变年度家庭供暖成本和热水支出。建筑物级别的太阳能潜力和技术部署情景与家庭供暖成本估计相关联，并汇总到市级层面，以识别在不同部署情景下供暖负担能力和能源贫困暴露程度变化最大的地点和人群。

本研究通过集中分析供暖负担能力来探讨爱沙尼亚的能源贫困问题，这是寒冷气候下能源贫困的一个关键维度。家庭用于空间供暖的收入占比被用作主要指标，直接衡量满足供暖需求所涉及的财务负担。虽然这一指标并未涵盖能源贫困的所有社会和行为方面，但它非常适合于空间供暖占家庭能源支出主导且短期适应选项有限的系统。在这方面，关于当家庭热水系统部分由屋顶太阳能供暖补充时供暖负担能力如何变化的证据仍然有限。为此，本研究使用两阶段分析框架分析了爱沙尼亚多户住宅建筑中家庭热水系统和屋顶太阳能供暖的联合使用情况。首先，利用从家庭收入数据、建筑能源性能指标和区域供暖电价得出的供暖成本与收入比率，评估了爱沙尼亚各市镇的供暖负担能力空间分布（见图2）。其次，模拟了家庭热水供应部分由太阳能热泵和太阳能集热器补充的家庭层面情景，考虑了太阳辐射强度、环境温度和建筑特征的地域差异。这些步骤将市级层面的负担能力指标与基于情景的家庭热水系统集成屋顶太阳能供暖方案建模相结合。

本研究解决了三个研究问题：
1. 爱沙尼亚各市镇的供暖负担能力在空间上是如何分布的？
2. 太阳能供暖与家庭热水系统的整合如何影响家庭供暖需求和成本？
3. 太阳能整合能在多大程度上减少家庭对家庭热水系统的依赖并提高供暖负担能力？

本文的结构如下：第3节描述了方法论，定义了用于评估供暖负担能力的指标，并概述了分析中使用的数据。第4节展示了空间分析的结果和基于情景的太阳能供暖整合评估。第5节讨论了结果，第6节总结了本文。

方法论
基于前一节概述的概念框架，本研究通过结构化的供暖负担能力分析来探讨爱沙尼亚的能源贫困问题。分析首先确定与供暖负担能力相关的关键维度，并使用家庭、建筑和空间数据对其进行量化。分析的最后一部分评估了家庭层面太阳能供暖整合改善全州供暖负担能力的潜力。

能源贫困评估
在本研究中，通过集中分析供暖负担能力来考察能源贫困问题，这一分析得到了表1[58][59]中总结的一组背景指标的支持。供暖负担能力通过供暖成本与收入比率来量化，该比率反映了家庭收入、建筑能源性能和区域供暖成本之间的相互作用。

表1. 能源贫困指标
| 指标 | 描述 | 相关性 |
|-------------|----------------------|-----------------|
| 建筑能源效率（A-H等级）| 占用公寓的比例、建筑类型、住宅类型 |
| 能源效率低下 | 区域供暖电价 | |
| 平均家庭热水成本 | 供暖的 prohibitive 成本 |
| 收入 | 平均年收入 |
| 有限财务能力 | 人口结构 | |
| 按年龄、就业和家庭类型划分的人口 | |

该方法包括三个主要指标类别：(i) 建筑能源效率、(ii) 供暖成本与收入比率、(iii) 人口统计脆弱性。建筑能源效率类别关注建筑存量，通常包括隔热较差且能源消耗较高的建筑[60]。供暖成本与收入比率衡量家庭收入中用于区域供暖的比例，超过10%的收入用于能源消耗被视为能源贫困[24]。人口统计脆弱性因素包括年龄、就业状况和家庭类型，特别强调受能源成本影响较大的非工作养老金领取者。

供暖成本与收入比率的定量评估包括逐步的数学计算。月收入统计数据在分析前转换为年度值。每个市镇的平均家庭收入Si通过公式(1)计算得出：
(1) Si = Pemp × Ssal + Ppen × Spen + Pi × Hi
其中：Pemp ? 是市镇i的就业人口；Ssal ? 市镇i的平均年收入；Ppen ? 市镇i的养老金领取者数量；Spen ? 市镇i的年均养老金；Pi ? 市镇i的人口数量；Hi ? 市镇i的平均家庭规模。

每户家庭的供暖成本评估基于定居点的热消耗量和供暖成本。为了标准化各市镇的能源消耗，采用了爱沙尼亚的国家建筑能源分类标准。例如，如果热消耗量小于50 kWh/(m2·a)，则该建筑被归类为A等级。家庭热水价格取为市镇内平均家庭的成本。市镇层面的年均家庭供暖成本使用公式(2)计算得出：
(2) Ki = ∑j=1 Ti(Qj × Cj × Lj)
其中：Qj ? 定居点每户的平均热消耗量（MWh）；Cj ? 定居点j的单位能源供暖成本（EUR/MWh）；Lj ? 定居点j的家庭数量；Ti ? 市镇i内的区域供暖定居点总数。

本研究使用基于能源的变量对家庭供暖支出进行建模。根据公式(1)和(2)获得的数值，估计了家庭层面的平均供暖成本与收入比率。同样，也考虑了养老金领取者这一能源贫困的脆弱人群，其计算方法见公式(4)。
(3) Vi = Ki × Si

虽然供暖成本与收入比率提供了一个透明且可比的供暖负担能力衡量标准，但它并未涵盖能源贫困的所有方面。室内热舒适度、能源服务使用和行为适应等因素也很重要，但在市镇层面进行一致量化仍具有挑战性。

数据和空间分析
分析的空间框架基于爱沙尼亚土地登记册中的行政和定居点数据。空间数据集包括县、市镇和定居点单元，按照爱沙尼亚行政和定居点划分分类(EHAK) [61]进行结构化。行政数据集与这些空间参考单元整合，以确保所有分析层次的一致性。数据来自多个国家来源，包括爱沙尼亚统计局[62]、爱沙尼亚建筑登记册[63]和爱沙尼亚电力和热能协会(EJKü) [64]。核心数据集包括2022年人口普查的人口和家庭特征信息、2022年的平均月总收入数据以及2022年的养老金收入数据。由于爱沙尼亚建筑登记册[63]中的数据不完整，建筑能源性能等级的信息来自EHR信息门户[65]。这些数据用于创建每个定居点内能源等级的百分比分布，以便在具有混合建筑存量的市镇中进行标准化的能源消耗计算。2023年的家庭热水价格（EUR/MWh）数据来自EJKü数据库[64]。根据EJKü数据，爱沙尼亚有214个特殊规模的定居点使用家庭热水系统。在79个市镇中，74个市镇至少有一个家庭热水设施。Setomaa、Saarde、Toila、Kihnu和Ruhnu等市镇没有区域供暖区域。虽然Hullo村（Vormsi市镇）存在区域供暖区域，但由于数据可用性有限，该地区被排除在本研究之外。

采用GIS方法来研究和可视化爱沙尼亚各市镇能源贫困指标的空间分布。爱沙尼亚土地登记册中的行政边界提供了空间参考框架，所有数据集都根据EHAK进行地理编码。分析仅限于连接到家庭热水网络的定居点，因此研究范围包括74个市镇中的214个区域供暖定居点。如2.2节所述，没有区域供暖连接的市镇被排除在外。在选定的定居点中，本研究重点关注连接区域供暖网络的拥有三个以上公寓的住宅建筑。

数据收集优先考虑了可用的最小空间单元，即具有家庭热水连接的定居点。当定居点级别的信息不可用时，使用了市镇或县级别的数据。在空间分析之前，结合了多个行政数据库的数据。空间整合在ArcGIS Pro中进行，通过将计算出的供暖负担能力指标与从爱沙尼亚土地委员会地理门户[66]获得的市镇边界层结合在一起。然后生成分层地图，以可视化市镇层面的供暖负担能力指标分布。特别关注了供暖成本与收入比率超过10%阈值的市镇。

太阳能热能潜力的估算
本节评估了太阳能如何减少区域供暖住宅建筑的家庭供暖需求。分析聚焦于两种系统配置下的家庭层面太阳能热能产生：光伏与空气源热泵和太阳能集热器的结合。所考虑的热需求代表了总的区域供暖消耗，包括基于建筑层面汇总的特定热消耗的空间供暖和家庭热水需求。在基于仿真的研究中，通常使用标准性能参数来表示集热器的行为，这支持了大规模的简化产量估算[67]。光伏和太阳能集热器建模中使用的输入参数总结在表2中（详见补充材料S1的表S2–S3）。在这两种情况下，太阳能热能潜力都是在正常运行条件下评估的，而不是基于特定设计。

表2. 光伏+热泵和太阳能集热器场景建模中使用的组件参数
| 组件 | 参数值 | 单位 |
|----------------|-----------------|-----------------|
| 光伏模块标称功率 (Pm) | 330 W |
| 倾角 (β) | 45° | |
| 方位角 (Azimuth) | 南向 (180°) |
| 性能比 (PR) | 0.85– |
| 有效占地面积/模块 (Footing Area) | 4.16 m2 |
| 太阳能集热器类型 | 是真空管式 (Evacuated Tube) |
| 零损耗效率 (η0) | 0.64– |
| 一阶热损失系数 (a1) | 0.75 W/m2·K |
| 二阶热损失系数 (a2) | 0.005 W/m2·K |
| 平均集热器温度 (Tm) | 50° |

太阳能热能产量是使用来自爱沙尼亚国家气象服务[68]的每小时环境温度数据和每小时全球太阳辐射数据估算的。全球水平辐射转换为固定倾角（45°，南向）表面的平面阵列（POA）辐照度，采用太阳几何转换方法考虑了散射和地面反射成分；所得的POA序列在以下公式中表示为Gi（见补充材料S1）。

屋顶光伏部署适合爱沙尼亚的住宅建筑，因为许多多户建筑具有平屋顶，而倾斜屋顶仅部分倾斜[69]。为了考虑结构限制、暖通空调设备、遮阳元素和维护因素，假设50%的屋顶面积可用于光伏安装[70]。图4展示了在低太阳高度角（γ）下避免光伏模块行之间相互遮挡所需的间距（D）。

本研究使用了基于GIS的方法来检查和可视化爱沙尼亚各市镇能源贫困指标的空间分布。爱沙尼亚土地登记册中的行政边界提供了空间参考框架，所有数据集均根据EHAK进行地理编码。分析限于连接到家庭热水网络的定居点，因此研究范围包括74个市镇中的214个区域供暖定居点。如2.2节所述，没有区域供暖连接的市镇被排除在外。在选定的定居点中，研究重点关注连接区域供暖网络的拥有三个以上公寓的住宅建筑。

数据收集优先考虑了最小的可用空间单元，即具有家庭热水连接的定居点。当定居点级别的信息不可用时，使用了市镇或县级别的数据。在空间分析之前，结合了多个行政数据库的数据。空间整合在ArcGIS Pro中进行，通过将计算出的供暖负担能力指标与从爱沙尼亚土地委员会地理门户[66]获得的市镇边界层相结合。然后生成分级地图，以可视化市镇层面的供暖负担能力指标分布。特别关注了供暖成本与收入比率超过10%阈值的市镇。

太阳能热能潜力的估算部分评估了太阳能如何减少区域供暖住宅建筑的家庭供暖需求。分析侧重于两种系统配置下的家庭层面太阳能热能产生：光伏与空气源热泵和太阳能集热器的结合。所考虑的热需求代表了总的区域供暖消耗，包括基于建筑层面汇总的特定热消耗的空间供暖和家庭热水需求。在基于仿真的研究中，通常使用标准性能参数来表示集热器的行为，这支持了大规模的简化产量估算[67]。光伏和太阳能集热器建模中使用的输入参数总结在表2中（详见补充材料S1的表S2–S3）。间距距离是根据方程式（5）和（6）估算的：
(5) Dmin = b × sin(β) × tan(γ)
(6) APV = L × W = L × Dmin + b × cos(β)
其中，b 是面板宽度（米），L 是面板长度（米），β 是倾斜角度（度），γ 是太阳高度角（度），W 是有效行间距（米），包括倾斜面板的投影长度和行与行之间的所需间距。
假设光伏模块以固定的倾斜角度 β=45° 安装，这在爱沙尼亚的条件下很常见，并且能提供较高的年产量 [71]。行间距是根据供暖季节的较低太阳高度角（γ=21°）来确定的 [72]。此外，假设光伏模块朝向南方，以代表能产生高年产量的固定方向。这被用作技术潜力的参考；实际上，屋顶的方向各不相同，偏离朝南方向的安装会导致比这里报告的产量更低。
根据可用于光伏安装的屋顶面积（AT）和每个模块的有效占地面积（APV），可以使用方程式（7）计算可安装的模块数量：
(7) NPV = AT / APV
由于外部损耗和运行条件，太阳能光伏的输出量会因地点而异。性能比（PR）考虑了这些因素，通常在 0.5–0.9 的范围内，具体取决于系统设计和损耗 [73]。在本分析中，PR=0.85 被采用。
然后使用方程式（8）根据模块数量和名义模块功率（Pnom）确定总安装的光伏容量（PPV）：
(8) PPV = NPV × Pnom
太阳能电力生成量是根据从爱沙尼亚国家气象服务获得的每小时环境温度和每小时全球太阳辐照度数据来计算的 [68]。光伏性能模型遵循 ?úri 等人提出的方法 [74]，并与本研究的可用输入数据相适应，用于使用方程式（9）计算每小时电力输出：
(9) EPVi = PPV × PR × Gi × GSTC × Δt
其中：EPVi 是每小时电力生成量（千瓦时），PPV 是安装的光伏容量（千瓦峰值），PR 是系统性能比，Δt 是每小时时间步长，G(i) 是阵列平面的太阳辐照度（瓦/平方米），GSTC=1000 瓦/平方米是标准测试辐照度。
为了估算总热输出，考虑了由光伏供电的空气源热泵（ASHP）。在本研究中，COP 是作为环境空气温度的函数使用卡诺效率公式计算的。假设恒定的供暖供应温度 Ts=60°C，并应用卡诺效率系数 η=0.4 来评估热泵的性能 [75]。在本研究中，热泵作为辅助热源与区域供热（DH）并行运行，以满足剩余的需求和更高的温度要求。每小时 COP 值是从环境温度计算得出的，然后取平均值得到用于计算热输出的月度 COP 序列。COP 值被限制在一个最小和最大范围内，以避免不切实际的高或低效率。图 5 显示了基于每小时计算得出的月度平均 COP，并说明了热泵效率的显著季节性变化。

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图 5. 基于环境温度的空气源热泵的平均 COP

并不是所有产生的光伏电力都能立即转化为有用的热量。因此，热泵使用的电力受到同时存在的剩余供暖需求和热泵容量的限制。在供暖需求较低期间，任何多余的光伏电力都会被削减或输出，不被计入热生产量。热泵产生的热能（Qhp）是通过电能消耗 EPV(i) 和其 COP 使用方程式（10）来确定的：
(10) Qhp(i) = EPV(i) × COP(i)
其中：Qhp(i) 是第 i 小时的热输出（千瓦时）；EPV 代表来自光伏面板的电能输入（千瓦时）；COP 是性能系数，随环境温度和运行条件变化（见图 5）。

热泵的输出受到系统额定量值的限制。为了评估光伏整合的最大技术潜力，假设采用年度净计量方案。在这种假设下，光伏系统在白天产生的电力会抵消晚上或较冷时期的热泵电力消耗，在年度平衡范围内。任何剩余的供暖需求由区域供热网络满足。

**太阳能热配置**
使用欧洲太阳能热产业联合会（ESTIF）推荐的简化计算方法来估算住宅太阳能热收集系统的热能输出 [76]。这种方法用于初步和大规模评估，因为在这些情况下对单个系统配置进行建模是不切实际的。
分析考虑了真空管太阳能集热器，这些集热器通常用于寒冷气候下的住宅供暖应用。没有对特定商用产品进行建模，而是根据制造商数据和 ESTIF 指南采用了代表性的集热器性能参数 [77]。集热器效率使用方程式（11）计算：
(11) ηsc(i) = η0 ? a1 × (Tm ? Ta(i)) × G(i) ? a2 × (Tm ? Ta’) × G(i)
其中：ηsc 是瞬时集热器效率；η0 是零损失效率；Tm 是集热器的平均温度（摄氏度）；Ta’ 是环境空气温度（摄氏度）；G 是太阳辐照度（瓦/平方米）。
对于全国范围的评估，假设 Tm 在住宅太阳能热系统的典型运行条件下取恒定值 50°C。因此，该系统被视为辅助热源，增加热需求而不替代基于散热器的区域供热。这种简化使得可以使用固定的 Tm 值通过方程式（11）计算每个时间点的功率输出。这种简化允许在各个市镇之间进行公平比较，同时避免了特定系统的控制建模。为了量化这种简化的效果，测试了 Tm=40-60°C 的敏感范围；在这个范围内，估计的年度集热器输出量只有轻微变化，不影响市镇间的空间排名或两种情景之间的定性比较。
通过将一年中的每小时能量贡献相加来确定太阳能集热器阵列的年度热能输出（Qannual），只考虑正值（因为集热器循环在负效率下无法工作）：
(12) Qannual = ∑i=1^Nmax × Ac × ηsc × Gi,0 × Δt
其中：Ac 是总集热器开口面积（平方米），Δt 代表每小时时间步长，N 是一年中的小时数。

在没有季节性热储存的区域供热系统中，只有与同时存在的剩余热需求相符的集热器产量才能被利用；在假设的整合约束下，多余的产生量被视为被削减。为了反映这一点，有用集热器热量通过限制每小时产量来计算，如方程式（13）所示：
(13) Quseful = ∑i=1^Nmin × Ac × ηsc × Gi,0 × Δt
其中 Qres(i) 是在考虑了并行供应后的每小时剩余热需求。由于在全国范围内没有详细的建筑级负荷剖面数据，因此使用基于室外温度的分配来近似每小时需求的一致性，以匹配负担能力分析中使用的年度特定热消耗指标。

**经济影响**
为了考虑所提出配置的资本支出，基于平准化热成本（LCOH）来评估经济方面。热泵容量是根据年度有用热产量估计的，假设相当于满负荷运行小时数。然后使用方程式（14）计算每个市镇的 LCOH：
(14) LCOH = CAPEXann,m + OPEXann,m
其中 Euseful,m 是交付给家庭的有用热能量（千瓦时/年）。通过将总年度成本除以每个市镇的住宅单元数量来获得每个公寓的年度成本（见补充材料 S2）。
使用资本回收系数（CRF）[78] 对资本成本进行年度化：
(15) CRF(r,N) = r × (1 + r)^N / (1 + r)^N-1
其中 r 是折扣率，N 是系统寿命。年度化资本成本使用方程式（16）计算：
(16) CAPEXann = I0 × CRF(r,N)
对于光伏 + 热泵（PV + HP）配置，总投资 I0 包括安装的光伏成本（欧元/千瓦峰值 × 千瓦峰值）和安装的热泵成本（欧元/千瓦时 × 千瓦峰值）。对于太阳能热收集系统（STC）情况，I0 等于安装的集热器成本（欧元/平方米2）。假设运营和维护（O&M）成本为每年总资本成本的 1% [81]。用于 LCOH 计算的输入参数在表 3 中列出。

**表 3. LCOH 计算中使用的重要参数**
| 符号 | 单位 | 来源 |
|-------------|------------|--------------|
| CPV | 光伏系统成本 | 900 欧元/千瓦峰值 | IRENA 2023 [79] |
| CHP | 热泵成本 | 1000 欧元/千瓦时 | IRENA 2023 [79] |
| CST | 太阳能热系统成本 | 600 欧元/平方米 | IEA Solar Heating & Cooling [80] |
| r | 折扣率 | 3% | [81] |
| N | 系统寿命 | 20 年 | [81] |
| O&M | 年度 O&M 成本 | 总资本成本的 1% | [81] |
| FLH | 热泵满负荷小时数 | 3000 小时/年 | [82] （范围 2500–4000） |
| Euseful,m | 年度有用热量 | 千瓦时/年 | 计算得出 |
| SPV,m | 安装的光伏容量 | 千瓦峰值 | 计算得出 |
| CSP,m | 安装的集热器面积 | 平方米 | 计算得出 |

**分析的假设和范围**
系统规模遵循基于规则的配置。光伏和集热器的面积是根据屋顶可用性和固定组件参数得出的（见表 2）。每小时太阳能产量是根据当地辐照度和环境温度数据计算的，结果以年度市镇总量呈现。
这些方法旨在支持市镇间的比较，而不是在单个建筑层面进行详细优化。因此，热需求使用年度特定消耗值表示，太阳能产量是根据每小时辐照度和环境温度数据计算的，但以年度输出形式报告。这使得可以在不同地区之间比较供暖的负担能力，但没有捕捉到短期波动、行为响应、储存效果或热需求与太阳能供应之间的季节性不匹配。应用了几项简化假设：用于太阳能安装的可用屋顶面积设为总屋顶面积的 50%，与屋顶太阳能评估文献中常见的约束一致；关键性能参数（例如光伏性能比和热泵效率）均匀应用。太阳能系统没有针对单个建筑进行优化，也没有明确模拟局部因素，如遮挡、系统控制和用户行为以及热储存。

**可行性评估**
为了考虑所提出配置的资本支出，基于平准化热成本（LCOH）来评估经济方面。热泵容量是根据年度有用热产量估算的，假设相当于满负荷运行小时数。然后使用方程式（14）计算每个市镇的 LCOH：
(14) LCOH = CAPEXann,m + OPEXann,m
其中 Euseful,m 是交付给家庭的有用量热能量（千瓦时/年）。通过将总年度成本除以每个市镇的住宅单元数量来获得每个公寓的年度成本（见补充材料 S2）。
使用资本回收系数（CRF）[78] 对资本成本进行年度化：
(15) CRF(r,N) = r × (1 + r)^N / (1 + r)^N-1
其中 r 是折扣率，N 是系统寿命。年度化资本成本使用方程式（16）计算：
(16) CAPEXann = I0 × CRF(r,N)
对于光伏 + 热泵（PV + HP）配置，总投资 I0 包括安装的光伏成本（欧元/千瓦峰值 × 千瓦峰值）和安装的热泵成本（欧元/千瓦时 × 千瓦峰值）。对于太阳能热收集系统（STC）情况，I0 等于安装的集热器成本（欧元/平方米2）。假设运营和维护（O&M）成本为每年总资本成本的 1% [81]。

**结论**
本研究表明，通过结合能源支出与年度化投资成本（使用 CRF 年度化）和 O&M，报告了年度热采购变化和家庭供暖成本。报告的数值代表了年度化的能源加投资成本，而不是所有费率结构或融资安排下的实际家庭账单。图10. (a) 使用太阳能光伏热泵后的热水消耗量（千瓦时/平方米/年）；(b) 家庭收入中用于取暖的百分比。下载高分辨率图像（388KB）下载全尺寸图像。图11. 在整合太阳能集热器（STC）后，爱沙尼亚各市镇热水消耗量减少的空间分布。下载高分辨率图像（420KB）下载全尺寸图像。图12. (a) 使用STC后单个家庭的热水消耗量；(b) 家庭收入中用于取暖的百分比。下载高分辨率图像（218KB）下载全尺寸图像。图13. 前15个市镇中，光伏热泵（PV+HP）和太阳能集热器（STC）的生命周期成本（LCOH）变化情况。下载高分辨率图像（254KB）下载全尺寸图像。图14. 爱沙尼亚各县住宅公寓中光伏热泵的年度供热生产和消耗量。能源贫困的空间分布显示，爱沙尼亚各市镇之间存在明显的空间差异。这些模式反映了家庭收入、住宅取暖需求、热水价格和人口结构的综合影响。图6、图7、图8表明，爱沙尼亚的能源贫困是由财务能力、建筑能源性能和热水定价之间的空间不匹配造成的。家庭收入存在明显的地理差异（见a）。收入较高的市镇集中在塔林和塔尔图等主要城市周边，尤其是在郊区。在这些地方，每月净家庭收入可达到2,736欧元（如Rae市镇所示）。相比之下，伊达-维鲁县的工业区和几个南部边缘市镇的收入较低，估计比收入最高的地区低40%。尽管全国家庭收入中位数为每月1,556欧元，但近一半的市镇收入低于这一水平，表明存在广泛的社会经济脆弱性。当将收入模式与住宅取暖消耗进行比较时（见b），会出现对比鲜明的空间模式。在所有使用热水的市镇中，基线取暖消耗量平均约为147千瓦时/平方米/年。在经济较弱的地区，包括伊达-维鲁的部分地区以及许多农村市镇，取暖消耗量较高，这表明存在效率差距。这种模式显示出明显的效率差距，那些财政能力有限、无法投资建筑翻新的市镇也拥有最耗能的住房。取暖成本增加了更多的复杂性（见图7a）。大多数市镇报告的每月平均取暖支出在50至75欧元之间。然而，爱沙尼亚东北部的几个市镇记录了较低的取暖成本，低于50欧元，尽管这主要是由于这些地区的燃料构成和定价结构导致了较低的热水价格。在这种情况下，取暖的可负担性是通过有利的价格维持的，而不是通过低取暖需求来实现的，从而形成了一种潜在的脆弱性，这种脆弱性在未来电价上涨时仍然存在。相比之下，Rae市镇的取暖成本显著较高，超过每月125欧元，主要是由于相对较高的热水价格而非较高的具体取暖需求。这些综合因素导致退休金领取者家庭的脆弱性尤为突出。如图8所示，在73个市镇中有33个市镇的退休金领取者将其净收入的10%以上用于取暖。高退休金负担出现在农村和城郊地区，表明脆弱性不仅限于某一类型的地区，而是出现在低收入与高需求或两者同时存在的情况下。为了评估太阳能供暖解决方案对爱沙尼亚各市镇能源贫困的潜在影响，考虑了两种不同的太阳能配置：光伏热泵和太阳能集热器。通过比较这两种选项，可以评估不同太阳能技术在不同区域和社会经济条件下的取暖需求和成本影响。太阳光伏热泵的热输出估计，在爱沙尼亚有热水供应的住宅建筑中，可用于太阳能光伏系统的屋顶面积约为5.52平方公里。这相当于大约133万个光伏面板，总安装容量约为438兆瓦（MWp），年发电量约为344吉瓦时（GWh）。图9显示了整合热泵（HP）后，爱沙尼亚各市镇热水消耗量减少的空间分布。图10a展示了实施光伏辅助热泵后住宅公寓的最终区域供热消耗量。在大多数市镇中，光伏热泵（PV+HP）导致热水需求持续减少。许多地区的住宅取暖消耗量降至约100至110千瓦时/平方米/年，全国平均水平从基线条件下的约147千瓦时/平方米/年降至整合后的约96千瓦时/平方米/年，平均减少了约35%。在J?geva县，最初的取暖需求最高，消耗量从约155千瓦时/平方米/年降至约79千瓦时/平方米/年，表明绝对减少了相当大。从能源角度来看，光伏热泵每年为区域供热市镇提供了约646吉瓦时的可用热量。图10b显示了整合光伏辅助热泵后，大多数市镇的取暖支出降至家庭净收入的2%至4%，平均成本负担从基线时的约4%降至整合后的约3%。基线结果还显示，在某些地区，退休金领取者可能面临更高的负担，在伊达-维鲁县受影响最严重的市镇中，这一负担可达到约13%。如果退休金领取者家庭的热水账单削减比例与的平均家庭相同，他们在伊达-维鲁市的取暖成本占比将降至约8.5%，使其低于10%的能源贫困阈值。太阳能集热器的热输出用于有热水供应的多户住宅建筑的可用屋顶面积估计与光伏系统相同，约为5.52平方公里。在这种配置下，每年的总集热器输出约为577吉瓦时（GWh）。然而，在热水环境中，只有约156吉瓦时的热量是可用的，主要是由于季节性不匹配和系统集成限制，这意味着大约27%的收集热量可以被利用。图11显示了整合太阳能集热器后，爱沙尼亚各市镇热水消耗量减少的空间分布。与光伏辅助热泵相比，太阳能集热器导致的热水需求减少幅度较小，但在大多数市镇中仍然可见。平均而言，住宅取暖消耗量从基线条件下的约147千瓦时/平方米/年降至集热器整合后的约130千瓦时/平方米/年，相当于估计减少了12%。整合后的消耗量在所有市镇中仍高于100千瓦时/平方米/年，空间模式主要受基线取暖需求和相对于热水连接建筑规模的集热器输出差异的影响。在伊达-维鲁县，太阳能集热器的整合改善了条件，但剩余的取暖消耗量仍然较高，约为133千瓦时/平方米/年。从能源角度来看，太阳能集热器的可用热量生产在各市镇之间差异很大。年产量从小系统的约0.1吉瓦时至塔林的约219吉瓦时不等，而一个典型的市镇每年约为1吉瓦时。这种变化主要是由每栋住宅的屋顶面积可用性和建筑密度差异引起的，这影响了可以根据当地热水需求分配的集热器面积。对于普通家庭而言，取暖支出略有下降，平均成本负担从基线时的约4.4%降至集热器整合后的约4.1%。在大多数市镇中，整合后的取暖成本占比在2%至5%之间，而负担较高的市镇仍可能接近7%。伊达-维鲁县的退休金领取者家庭也看到了减少，但变化相对较小，在受影响最严重的市镇中，取暖负担仍可能超过10%的能源贫困阈值。图13展示了屋顶光伏和太阳能集热器的市镇级生命周期成本（LCOH），计算方法为年化资本成本加上年维护费用除以年可用热量（欧元/兆瓦时）。在各市镇中，光伏+热泵（PV+HP）的LCOH相对均匀，接近55-56欧元/兆瓦时。相比之下，太阳能集热器（STC）的LCOH显著更高且变化更大，通常在基线假设下约为120至190欧元/兆瓦时。这种差异主要是由于系统容量利用率有限。虽然集热系统产生显著的年产量，但在无季节性储存的假设下，只有一部分热量与取暖需求相符。因此，年化资本成本分布在较少的可用热量上。相比之下，光伏+热泵系统受益于热泵的效率，这提高了相对于安装容量的可用热量，并降低了LCOH值。在Alutaguse市镇观察到的较高值在太阳能集热器情况下更为明显，由于季节性不匹配导致的利用率低，使得相对于安装容量的有用热量份额减少，从而增加了特定成本。详细结果见补充材料S2。将基线条件与模拟的太阳能整合方案进行比较，可以看出取暖需求和取暖成本的变化在塑造爱沙尼亚各市镇的能源贫困结果中起着核心作用。虽然家庭收入设定了基本的财务背景，但通过并行供热减少热水消耗量强烈影响了取暖支出负担的水平和空间分布。图14将基线住宅取暖消耗量与光伏热泵在爱沙尼亚各县产生的可用热量进行了比较。基线取暖消耗量在县一级范围约为96至157千瓦时/平方米。光伏热泵在大多数县提供了强烈而稳定的贡献，通常提供约35至86千瓦时/平方米的可用热量。这将剩余的热水消耗量降低了34.45至101.95千瓦时/平方米。在密集的城市地区，效果较弱，因为每栋住宅的可用屋顶面积较小；塔林的可用热泵贡献为33.67千瓦时/平方米，剩余热水消耗量为101.95千瓦时/平方米，而伊达-维鲁县的可用热泵贡献为44.03千瓦时/平方米，剩余消耗量为96.11千瓦时/平方米。图15显示了太阳能集热器的相应比较。在各县中，太阳能集热器的可用热量贡献较小，通常约为6至14千瓦时/平方米，因此干预后的取暖消耗量接近基线，通常保持在85至144千瓦时/平方米之间。这种模式反映了技术和结构上的限制。大量的年集热器产量发生在主要供暖季节之外，此时热水需求有限，而且在没有大规模季节性储存或深入网络整合的情况下，夏季多余的热量无法被充分利用。建模进一步表明，太阳能集成可以减少热水（DH）需求和取暖成本，但效果在很大程度上取决于技术和利用率：光伏驱动的热泵能够带来更大且更稳定的成本降低，而太阳能热收集器则受到供需季节性不匹配的限制。

研究结果证实，区域供暖住宅建筑中的能源贫困并非仅由收入决定，而是家庭财务能力、建筑能源性能和热水系统特性相互作用的结果。虽然低收入地区的脆弱性通常更高，但空间分布显示，在热水需求高且价格不利的地区，高昂的热水费用和低效的建筑可能会抵消收入带来的影响。这一发现支持了现有研究，强调了在以热能为主的气候条件下能源贫困的结构性特征，其中住房质量和供暖系统设计起着决定性作用[82][83][84][85]。

这种相互作用的一个关键表现是效率差距：经济较弱的地区往往具有较高的单位能耗，并且缺乏翻新投资的能力。这进一步加剧了能源需求，使家庭长期面临取暖成本上升的压力。同时，热水收费和当地价格结构是影响脆弱性的重要因素。例如，纳尔瓦（Narva）的基线能耗约为161 kWh/m2·年，但取暖负担仅占净收入的2.5%；而安特斯拉（Antsla）的能耗水平相似，但取暖负担高达7.6%；同样，像凯拉（Keila）和拉埃（Rae）这样的相对高收入地区，在每月热水费用较高时，其取暖支出比例仍可能达到5%左右。这表明，可负担性不仅受需求和收入影响，还受当地价格环境的影响。虽然收费驱动的可负担性可以在短期内保护家庭，但它也会使家庭对未来燃料价格、碳成本或收费改革变得敏感。

比较光伏驱动的热泵和太阳能热收集器的性能发现，其主要差异源于系统集成特性和需求匹配程度，而非太阳能资源的可用性。光伏驱动的热泵在各个地区的热水消耗量均有显著且统一的减少，包括在基线需求较高的地区。在县级层面，光伏驱动的热泵通常每年可提供约60至75 kWh的有效热量，从而明显降低干预后的热水消耗。这种一致性反映了电力驱动的热量生成的灵活性，以及热泵将可用光伏电力转化为各种建筑类型和需求条件下可用热量的能力。

相比之下，太阳能热收集器在总产量和实际利用量之间存在较大差距。尽管系统级别的总产量很高，但在热水应用中只能利用有限的部分，因此各县的有效贡献量通常在6至14 kWh/m2·年之间。这主要是由于季节性不匹配造成的——大部分收集热量发生在主要供暖季节之外，如果缺乏大规模的季节性储能或更深入的热水网络集成，夏季的多余热量无法完全被利用。此外，太阳能热收集器的性能还受屋顶与住宅面积比和建筑密度的强烈影响，在紧凑的城市空间中每个住宅的收集面积较小，在人口稀少的地区则较大。因此，太阳能热收集器对热水消耗和家庭取暖负担的影响在不同地区之间更为不均衡。

从系统角度来看，当太阳能集成方案与当地条件相匹配时，可以在降低热水需求和相关支出方面发挥重要作用。光伏驱动的热泵特别适合那些热水需求高且财务能力有限的地区，因为它们能持续减少需求并减少对收费依赖性的依赖。虽然太阳能热收集器也有助于减少总体热水需求，但其利用率受到限制，因此更适合那些需求特征和建筑条件支持更高有效热量份额的地区，尤其是在热水需求和网络集成允许全年使用的地区。

生命周期成本（LCOH）估计显示，屋顶光伏与热泵结合的系统成本约为55–56 €/MWh，并在各地区保持一致。太阳能热收集器的成本则明显更高且更具波动性，通常为120–190 €/MWh。主要原因是利用率差异：热泵全年都能将光伏电力转化为可用热量，因此年化资本成本分散到更多的热量产出中。由于太阳能热输出主要集中在夏季，且缺乏季节性储能，夏季的多余热量无法完全替代区域供暖，从而增加了每单位热量的成本。因此，除非通过补助金或账单支付来缓解家庭预算中的资本成本压力，否则高昂的年化投资成本会影响太阳能热系统的可负担性。

在热水连接的建筑中，太阳能集成的分散应用不仅影响家庭支出，还改变了从网络购买热量的水平和时间。光伏驱动的热泵在各地区都能实现明显的热水需求减少，这可能影响高固定成本热水系统的成本回收。在这种情况下，收费结构可能需要调整以确保财务稳定，同时避免对未采用屋顶系统的家庭造成不公平的负担。

这两种技术对运营也有不同的影响。光伏驱动的热泵在各县产生的有效热量更均匀且可预测，从而减少购买的热水量。相比之下，太阳能热收集器受到需求巧合性的更大限制，往往在非供暖季节产生更多的热量。如果没有更深层次的网络集成或储能，这会限制其利用率，导致其在网络负荷较低时减少热水购买。这种差异对运营规划至关重要，因为集中在低负荷期的减少可能对峰值容量需求影响有限。

这些结果提示需要考虑峰值负荷管理和灵活性。当热水作为备用供应时，可以设计混合运营策略来提高系统可靠性并减少峰值压力，例如在网络高峰时段优先供应热水，同时将热泵运行时间调整到非高峰时段或光伏输出较高的时间。这种协调可以减少短期峰值负荷，并帮助运营商管理发电能力和网络水力方面的限制。

屋顶太阳能集成对向低温区域供暖的长期转型也很重要。降低供应和回水温度需要协调需求侧措施、改进建筑侧的热交换器以及兼容的运行模式。混合配置可以在低温运行可行的时期减少所需的热水供应，同时鼓励投资与热泵兼容的温度调节技术和储能解决方案。总体而言，评估屋顶太阳能选项时，应从系统角度考虑收费设计、峰值负荷管理和长期网络规划，而不仅仅是家庭可负担性。

社会空间层面的能源脆弱性映射指出了有针对性的区域和地方干预的机会，同时也指出了全国范围内的系统级挑战。取暖成本在放大或缓解脆弱性方面起着核心作用：在一些地区，尤其是爱沙尼亚东北部，相对较低的收费可以暂时掩盖建筑条件的不足和高热水需求。然而，在大多数地区，较高的取暖成本加剧了社会经济劣势带来的影响，特别是对退休金领取家庭的影响，这表明热水定价和收费设计对家庭脆弱性有显著影响。

建模还表明，将热水系统与当地可获得的可再生能源结合使用可以同时减少需求和支出，但可行性受到前期资本支出的限制。这造成了一个熟悉的悖论：最受益于节约的家庭往往最无力承担采用成本，因此需要制定将资本成本与家庭预算分离的政策框架（如ESCO模式、公用事业主导的投资和账单支付方式或定向补助）。

区域供暖运营和规划的启示表明，太阳能集成不仅影响家庭支出，还改变了从网络购买热量的水平和时间。首先，光伏驱动热泵场景下的需求减少意味着各地区的年度热水销售量会显著下降，这可能影响高固定成本热水系统的成本回收。在这种情况下，收费结构可能需要调整，以确保财务稳定，同时避免对未采用屋顶系统的家庭造成不合理的负担。其次，这两种技术对运营的影响不同：光伏驱动的热泵在各县产生的有效热量更均匀，从而实现更广泛和更可预测的热水购买量减少；而太阳能热收集器则受需求巧合性的限制较大，往往在非空间供暖季节产生更多热量。如果缺乏更深层次的网络集成或储能，这会限制其利用率，导致其在网络负荷较低时减少热水购买。这种差异对运营规划很重要，因为集中在低负荷期的减少可能对峰值容量需求影响有限。

最后，屋顶太阳能集成对于向低温区域供暖的长期转型也很重要。降低供应和回水温度需要协调需求侧措施、改进建筑侧的热交换器以及兼容的运行模式。混合配置可以在低温运行可行的时期减少所需的热量供应，同时鼓励投资与热泵兼容的温度调节技术和储能解决方案。总体而言，评估热水连接建筑的屋顶太阳能选项时，应从系统角度考虑收费设计、峰值负荷管理和长期网络规划，而不仅仅是家庭可负担性。

社会空间层面的能源脆弱性映射揭示了有针对性的区域和地方干预的机会，同时也指出了全国范围内的系统级挑战。取暖成本在放大或缓解脆弱性方面起着核心作用：在某些地区，特别是爱沙尼亚东北部，相对较低的收费可以暂时掩盖建筑条件的不足和高热水需求。然而，在大多数地区，较高的取暖成本加剧了社会经济劣势的影响，特别是对退休金领取家庭的影响，这表明热水定价和收费设计对家庭脆弱性有显著影响。

建模还表明，将热水系统与当地可获得的可再生能源结合使用可以同时减少需求和支出，但可行性受到前期资本支出的限制。这造成了一个熟悉的悖论：最受益于节约的家庭往往最无力承担采用成本，因此需要制定将资本成本与家庭预算分离的政策框架（如ESCO模式、公用事业主导的投资和账单支付方式或定向补助）。从长期来看，热水系统的韧性也受到化石燃料价格形成和碳成本的影响；多样化热源供应、提高需求侧效率以及扩展与热泵兼容的温度调节技术和储能措施可以增强韧性，并逐步减少能源脆弱性。

热水连接多户建筑中的取暖可负担性可以通过结构性和暂时性能源脆弱性的区别来理解。暂时性能源脆弱性源于短期冲击，如临时收入损失或突然的收费增加，而结构性能源脆弱性反映了持久性的驱动因素，如低收入、由于建筑性能差而导致的高热水需求以及改变供暖安排的有限能力。本研究观察到的空间分布表明，爱沙尼亚的取暖可负担性挑战在能源效率低下的住房存量和家庭预算受限的地区尤为明显，这些地区的行为适应空间有限，冬季的取暖需求是非自主决定的。

在热水系统中，这种脆弱性因社会技术锁定效应而加剧：家庭连接到集中式基础设施，受到上游关于燃料组合、网络投资和收费设计的决策影响，同时更换供应商或燃料的能力有限。在这种情况下，基于屋顶太阳能的热供应选项可以通过减少购买的热水量和家庭对收费变动的暴露来部分缓解这一问题，尽管它们无法消除与建筑热水需求和收入限制相关的根本结构性因素。

这些发现应结合第3.4节中的假设和范围进行解读。取暖支出反映了基于能源的热水成本，不包括固定费用，太阳能集成是在标准化运营条件下评估的（屋顶可用性、性能参数、无季节性储能和简化的需求巧合）。本研究的一个关键局限性在于，取暖成本与收入比率仅捕捉了能源脆弱性的经济维度。虽然该指标提供了明确的、与政策相关的可负担性衡量标准，但它没有充分考虑其他相关因素，如建筑能源效率和人口脆弱性。未来的研究可以开发综合指标，结合可负担性、建筑性能和社会人口特征，以更好地识别多重风险因素重叠的地区，并改进翻新和太阳能集成政策的目标定位。

另一个局限性是关于多余热量的处理方式。在当前框架下，假设超出建筑即时需求的多余热量会被削减，因为没有考虑季节性储能。这降低了太阳能发电的有效利用率，并增加了生命周期成本，特别是对于夏季发电量超过取暖需求的太阳能热系统。未来的研究可以探索prosumer（生产者和消费者）配置，将多余热量注入区域供暖网络，从而提高太阳能集成的经济可行性并支持系统层面的脱碳。进一步的研究还应探讨收费结构（包括固定部分）、储能的作用以及与区域供暖系统的更深层次集成，以及在融资限制下采用的可行性，特别是对于负担较重和低收入家庭。

本研究追求了三个相互关联的目标。从实证角度来看，它旨在详细了解爱沙尼亚的能源脆弱性。方法论上，它结合了社会空间定量分析和可再生能源建模，以测试基于场景的方法是否能够增强脆弱性和缓解潜力的分析。最后，该研究为防止或减少热水连接住宅建筑中的能源脆弱性提供了技术导向的干预基础。

从实证角度来看，该分析通过展示能源脆弱性遵循由社会经济条件、建筑能源性能和对热水系统的结构依赖性塑造的多条空间路径，细化了现有对爱沙尼亚能源脆弱性的理解。结果证实了能源脆弱性的多维性质，并表明仅凭热水消耗量无法推断取暖可负担性。在某些情况下，即使热水需求很高，取暖支出负担仍然较低，表明收费结构可以缓解脆弱性，在某些地区暂时掩盖了建筑效率低的问题。对退休金领取者的关注进一步揭示了总体家庭指标未能完全捕捉到的脆弱性，特别是在取暖支出占退休金收入较大比例的地区。

从方法论角度来看，将社会空间映射与可再生能源建模相结合，提供了结构化的、尽管相对静态的能源脆弱性诊断，同时允许对缓解选项进行技术特定的评估。将这些方法整合到诊断-预测研究设计中，可以加强分析能力，因为它将弱势群体的身份、他们所处的脆弱环境以及特定干预措施如何影响可负担性联系起来。建模结果表明，分散式太阳能解决方案可以减少热水（DH）的需求和取暖费用负担，但效果的大小在很大程度上取决于技术和系统的利用率。光伏驱动的热水系统在各个县都带来了更大且更稳定的热水消耗减少效果，基线时的平均热水使用量从96千瓦时/平方米每年降至整合后的约34至102千瓦时/平方米每年，其中有用的热量贡献通常在34至86千瓦时/平方米每年之间。相比之下，集热管（STC）系统在总集热器产量和实际产生的有用热量之间存在显著差异：尽管总集热器输出约为577吉瓦时（GWh），但实际上只有约156吉瓦时被有效利用，因此有用热量贡献仅为6至14千瓦时/平方米每年。因此，STC对热水消耗和可负担性的影响较为有限，并且更容易受到屋顶与公寓比例、建筑密度以及需求匹配等因素的影响。

总体而言，研究结果强调，在解决热水系统的可负担性问题时，不仅需要关注家庭收入，还需要考虑建筑性能、热水价格结构以及与当地需求相匹配的可再生能源技术的整合。光伏驱动的热水系统在各个地区都能带来最稳定的可负担性改善，而集热管系统在有利条件下也能发挥作用，但若要实现类似的效果，则需要通过储能或更深入的系统整合来提高其利用率。

**关于写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明：**
在准备本手稿的过程中，作者使用了生成式AI工具来提升语言的清晰度和可读性。使用这些工具后，作者对内容进行了必要的审查和编辑，并对最终版本承担全部责任。

**未引用的参考文献：** [37], [86]

**CRediT作者贡献声明：**
Mohd Basit Wani：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、可视化、验证、软件开发、资源整理、方法论研究、资金筹集、数据分析、概念构建。
Kristian Kirs：撰写——审稿与编辑、可视化、软件开发、数据整理、概念构建。
Sreenath Sukumaran：可视化、验证、监督、数据分析、概念构建。
Sylvester Ofili：撰写——审稿与编辑、监督。
Birgit-Lume Paju：撰写——审稿与编辑、资源整理、数据整理。
Anna Volkova：撰写——审稿与编辑、项目管理、资金筹集、概念构建。

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