戴毅茹，王 堅(jiān)，曾依浦

（同濟(jì)大學(xué) CIMS研究中心，上海 201804）

隨著光伏發(fā)電、風(fēng)電等清潔能源的飛速發(fā)展和廣泛普及，圍繞多能協(xié)同供能的冷熱電聯(lián)供（combined cooling heating and power，CCHP）系統(tǒng)配置及運(yùn)行優(yōu)化問(wèn)題是當(dāng)前開(kāi)展CCHP系統(tǒng)規(guī)劃建設(shè)的重要內(nèi)容［1-3］。文獻(xiàn)［4］建立了包括CCHP、燃?xì)忮仩t、太陽(yáng)能集熱器、光伏板、風(fēng)力渦輪機(jī)的能源系統(tǒng)，分析了該系統(tǒng)在環(huán)境與經(jīng)濟(jì)綜合效益下的優(yōu)化問(wèn)題，結(jié)果顯示能源梯級(jí)利用提高了系統(tǒng)的適應(yīng)性。文獻(xiàn)［5］分析了由微型燃?xì)廨啓C(jī)、燃?xì)忮仩t、分布式風(fēng)電和多元儲(chǔ)能組成的多能互補(bǔ)的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)雙層規(guī)劃配置模型。文獻(xiàn)［6］從熱動(dòng)力學(xué)和可持續(xù)性的角度探討了混合太陽(yáng)能和生物質(zhì)能的CCHP系統(tǒng)的優(yōu)化問(wèn)題。文獻(xiàn)［7］以投資和年運(yùn)行費(fèi)用最小為優(yōu)化目標(biāo)，研究了冬夏季典型日下的CCHP 系統(tǒng)、耦合太陽(yáng)能光熱的CCHP 系統(tǒng)在“以電定熱”和“以熱定電”兩種運(yùn)行策略下的優(yōu)化配置。文獻(xiàn)［8］針對(duì)包含風(fēng)機(jī)、光伏、CCHP、地源熱泵、電儲(chǔ)能組成的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)，以系統(tǒng)運(yùn)行總成本最優(yōu)為目標(biāo)，構(gòu)建了引入電氣熱綜合需求響應(yīng)的魯棒優(yōu)化調(diào)度模型。文獻(xiàn)［9］建立了多能互補(bǔ)CCHP 系統(tǒng)的冷熱電混合儲(chǔ)能調(diào)度規(guī)劃雙層優(yōu)化模型，以最小化儲(chǔ)能運(yùn)行費(fèi)用為目標(biāo)研究了不同供能季日負(fù)荷的儲(chǔ)能容量配置及調(diào)度方案。文獻(xiàn)［10］建立了包含風(fēng)電及光伏的考慮風(fēng)險(xiǎn)成本的跨區(qū)域綜合能源系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化模型，驗(yàn)證了跨區(qū)域?qū)崿F(xiàn)多能互補(bǔ)的優(yōu)勢(shì)。文獻(xiàn)［11］提出了一個(gè)包含風(fēng)力渦輪機(jī)、光伏發(fā)電、CCHP系統(tǒng)、燃料電池和儲(chǔ)能裝置（電池、冷庫(kù)、熱水箱等）的微電網(wǎng)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)模型。文獻(xiàn)［12］以年成本節(jié)約率和一次能源節(jié)約率為優(yōu)化目標(biāo)，研究了太陽(yáng)能CCHP 系統(tǒng)在“以電定熱”“以熱定電”“以熱定電+并網(wǎng)售電”不同運(yùn)行策略下的運(yùn)行情況，結(jié)果表明，該系統(tǒng)在“以電定熱”策略下節(jié)能效果最好，在“以熱定電+并網(wǎng)售電”策略下經(jīng)濟(jì)性最好。

可再生能源的廣泛應(yīng)用及其出力的隨機(jī)性和波動(dòng)性使多能耦合互補(bǔ)的能源系統(tǒng)更加復(fù)雜，其研究具有重要的前瞻性和應(yīng)用價(jià)值［13］。然而，現(xiàn)有研究主要圍繞經(jīng)濟(jì)、能源、環(huán)境的單一優(yōu)化目標(biāo)或者通過(guò)權(quán)重將多目標(biāo)進(jìn)行單一化處理［14-15］，針對(duì)多目標(biāo)的多能互補(bǔ)CCHP系統(tǒng)的研究亟待深入展開(kāi)；另一方面，“以電定熱”“以熱定電”的不同運(yùn)行策略對(duì)CCHP系統(tǒng)的供能特性具有重要的影響作用［16-17］，多能互補(bǔ)CCHP系統(tǒng)的優(yōu)化問(wèn)題不能在固定運(yùn)行策略的場(chǎng)景下展開(kāi)，需要考慮運(yùn)行策略在不同時(shí)刻的最佳調(diào)度問(wèn)題。對(duì)此，本文建立了以光伏發(fā)電、風(fēng)電、燃?xì)?、網(wǎng)電多能源協(xié)同供能的CCHP 系統(tǒng)，通過(guò)多目標(biāo)優(yōu)化方法，分析了該系統(tǒng)的容量配置與運(yùn)行策略的協(xié)同優(yōu)化，探究了相比獨(dú)立供能CCHP 系統(tǒng)，其在經(jīng)濟(jì)、節(jié)能與環(huán)保上的綜合優(yōu)勢(shì)。

1 系統(tǒng)模型

本文構(gòu)建的風(fēng)光氣電協(xié)同供能CCHP系統(tǒng)如圖1 所示。為平抑光伏發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電的波動(dòng)性以及考慮需求側(cè)負(fù)荷時(shí)變性，配置了電儲(chǔ)能裝置。內(nèi)燃機(jī)消耗天然氣產(chǎn)生電能和熱能，并將熱能輸入給溴化鋰吸收式制冷機(jī)制冷。電、熱、冷的補(bǔ)足分別來(lái)自網(wǎng)電、燃?xì)忮仩t和電制冷機(jī)。

圖1 風(fēng)光氣電協(xié)同供能CCHP系統(tǒng)Fig.1 CCHP system considering photovoltaic-windgas-power collaborative energy supply

光伏發(fā)電受到太陽(yáng)輻射強(qiáng)度和溫度的直接影響，式（1）為其輸出功率。

式中：EPV，t、ρPV，t分別為光伏發(fā)電的輸出功率和出力系數(shù)；QPV為光伏發(fā)電的額定功率；ρPV，t的計(jì)算采用晶體硅太陽(yáng)光伏電池的出力模型［18］。

風(fēng)速是影響風(fēng)力發(fā)電輸出功率的主要因素，本文采用分段線性法建立風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的出力模型［19］，如公式（2）、（3）所示。

式中：EWIND，t，ρWIND，t分別為風(fēng)電的輸出功率和出力系數(shù)；QWIND為風(fēng)電的額定功率；ut為實(shí)時(shí)風(fēng)速；uc=1 m?s?1，us=18 m?s?1，ur=8 m?s?1，分別為切入速度、切出速度和額定速度。

內(nèi)燃機(jī)的熱電轉(zhuǎn)換效率與額定功率存在緊密的耦合關(guān)系，可以描述為額定功率的函數(shù)［20］?；趦?nèi)燃機(jī)樣本數(shù)據(jù)［21］擬合，近似得到電轉(zhuǎn)換效率ηICE，e和熱轉(zhuǎn)換效率ηICE，h關(guān)于內(nèi)燃機(jī)額定功率QICE的多項(xiàng)式函數(shù)，如公式（4）、（5）所示。

考慮到內(nèi)燃機(jī)的FEL（following the electrical loads）和FTL（following the thermal loads）兩種不同運(yùn)行策略對(duì)系統(tǒng)出力性能的影響作用，在此引入0?1布爾變量λt，當(dāng)λt=1 時(shí)表示當(dāng)前時(shí)刻運(yùn)行FEL 策略，λt=0表示當(dāng)前時(shí)刻運(yùn)行FTL策略。

當(dāng)光伏發(fā)電和風(fēng)電出力水平大于電負(fù)荷時(shí)，電儲(chǔ)能裝置消納多余的電能；反之，電儲(chǔ)能裝置釋放電能進(jìn)行補(bǔ)足。另外，余熱回收裝置的回收效率取為90%，溴化鋰吸收式制冷機(jī)的制冷系數(shù)取為0.7，燃?xì)忮仩t的轉(zhuǎn)換效率取為50%，電制冷機(jī)的制冷系數(shù)取為3；并且設(shè)備運(yùn)行約束需要滿足設(shè)備實(shí)際出力不能超過(guò)其安裝容量。

2 優(yōu)化目標(biāo)

從經(jīng)濟(jì)、節(jié)能與環(huán)保的不同視角，集成考慮包括綜合成本節(jié)約率、一次能源節(jié)約率、CO2減排率的多評(píng)價(jià)指標(biāo)成為度量CCHP 系統(tǒng)的主要手段［22-23］。在此，以獨(dú)立供能CCHP系統(tǒng)作為度量基準(zhǔn)，建立由式（6）～（8）組成的多目標(biāo)優(yōu)化。

式（6）～（8）中：MCSR、MESR、MERR分別為風(fēng)光氣電協(xié)同供能CCHP系統(tǒng)相對(duì)于獨(dú)立供能CCHP系統(tǒng)的綜合成本節(jié)約率、一次能源節(jié)約率、CO2減排率；CMulti、EMulti、DMulti分別表示風(fēng)光氣電協(xié)同供能CCHP 系統(tǒng)的綜合成本、一次能源消耗量、CO2排放量；獨(dú)立供能CCHP 系統(tǒng)的相應(yīng)指標(biāo)用下標(biāo)Single 表示；RCost、REnergy、RCarbon分別為風(fēng)光氣電協(xié)同供能CCHP 系統(tǒng)相對(duì)于獨(dú)立供能CCHP 系統(tǒng)的綜合成本率、一次能源消耗率、CO2排放率；CMulti由系統(tǒng)中各個(gè)設(shè)備的投資成本與網(wǎng)電、天然氣的購(gòu)置成本組成；EMulti包括網(wǎng)電與天然氣用量；DMulti按照網(wǎng)電與天然氣生產(chǎn)中的碳排放計(jì)算。相應(yīng)的計(jì)算公式如（9）～（11）所示。

式中：Qi與Pi分別為系統(tǒng)各個(gè)設(shè)備容量及其單位投資成本；VElec，t與VGas，t為各個(gè)時(shí)刻的網(wǎng)電與天然氣消耗量；PElec與PGas分別為網(wǎng)電與天然氣單位購(gòu)置成本；DElec與DGas分別為生產(chǎn)單位網(wǎng)電與天然氣的CO2排放量。

系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置如表1所示。

表1 系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置Tab.1 System parameters

考慮多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題是max［MCSR，MESR，MERR］，根據(jù)式（6）～（8），將其轉(zhuǎn)換為min［RCost，REnergy，RCarbon］。分析獨(dú)立供能CCHP在冬季、夏季、過(guò)渡季3種典型日下，采用FEL和FTL兩種不同運(yùn)行策略的性能指標(biāo)（轉(zhuǎn)換效率分別采用最有利于該運(yùn)行策略的取值）。計(jì)算結(jié) 果 如 表2 所 示。由 于FTL 策 略 下 的ηICE，h=62.0%明顯高于FEL策略下的ηICE，e=31.1%，因此在3種典型日下，F(xiàn)TL策略下的成本支出CSingle、一次能源消耗ESingle明顯低于FEL策略，而FTL的一次能源消耗中網(wǎng)電占比較大，該策略下的CO2排放DSingle較高于FEL策略。本文采用FTL性能指標(biāo)作為風(fēng)光氣電協(xié)同供能CCHP相對(duì)獨(dú)立供能CCHP進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化的度量基準(zhǔn)。

表2 FEL和FTL運(yùn)行策略下獨(dú)立供能CCHP系統(tǒng)性能指標(biāo)Tab.2 Performance indications of independent CCHP system in FEL and FTL operation strategies

3 優(yōu)化求解

3.1 求解算法

在該優(yōu)化問(wèn)題中，決策變量為光伏、風(fēng)電和內(nèi)燃機(jī)組的安裝容量以及內(nèi)燃機(jī)的FEL和FTL的運(yùn)行策略，具有連續(xù)和組合優(yōu)化的混合特性，模型求解采用多目標(biāo)粒子群雙層優(yōu)化算法，算法流程如圖2所示。

圖2 優(yōu)化算法流程圖Fig.2 Flow chart of optimization algorithm

3.2 負(fù)荷及出力系數(shù)

選取北方某一商業(yè)樓為分析對(duì)象，其全年冬季、夏季與過(guò)渡季典型日的電熱冷負(fù)荷以及根據(jù)當(dāng)?shù)靥?yáng)輻射強(qiáng)度、溫度和風(fēng)速計(jì)算得到的光伏發(fā)電與風(fēng)電出力系數(shù)如圖3所示。電負(fù)荷的日分布特性全年基本保持穩(wěn)定，熱冷負(fù)荷以及光伏發(fā)電與風(fēng)電出力系數(shù)呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性。

圖3 全年典型日電熱冷負(fù)荷以及光伏與風(fēng)電出力系數(shù)Fig.3 Annual typical daily electrical, heating, cooling loads, and output coefficients of photovoltaic and wind power

3.3 仿真結(jié)果

選擇外層優(yōu)化的種群數(shù)60，迭代次數(shù)300；內(nèi)層優(yōu)化的種群數(shù)50，迭代次數(shù)100。非劣解集的Pareto解的個(gè)數(shù)上限設(shè)定為20。選取目標(biāo)空間中距離原點(diǎn)歐式距離最短的前10 個(gè)Pareto 最優(yōu)解進(jìn)行展示，結(jié)果如表3 所示。Pareto 最優(yōu)前沿散點(diǎn)圖如圖4所示。

表3 Pareto最優(yōu)解Tab.3 Pareto optimal solution

圖4 Pareto最優(yōu)前沿散點(diǎn)圖Fig.4 Scatter diagram of Pareto optimal frontier

從優(yōu)化結(jié)果可以看出，在3種典型日下，內(nèi)燃機(jī)安裝容量QICE相比光伏安裝容量QPV和風(fēng)電安裝容量QWIND，優(yōu)化配置明顯偏小，說(shuō)明從經(jīng)濟(jì)、能源和環(huán)境的角度，系統(tǒng)應(yīng)盡可能采用光伏發(fā)電和風(fēng)電的清潔能源供能模式?？傮w上，風(fēng)電出力系數(shù)要明顯大于光伏出力系數(shù)，QPV和QWIND在冬季、過(guò)渡季、夏季隨著風(fēng)電出力系數(shù)的減小而呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，并且隨著QICE從冬季明顯下降到過(guò)渡季和夏季，QPV和QWIND增長(zhǎng)幅度較大。依據(jù)目標(biāo)空間中距離原點(diǎn)歐式距離最短的Pareto最優(yōu)解，QICE在冬季、夏季、過(guò)渡季的優(yōu)化結(jié)果分別為26.778、8.809、7.060 kW，說(shuō)明內(nèi)燃機(jī)是供應(yīng)熱負(fù)荷的最佳方案，而夏季和過(guò)渡季的熱負(fù)荷幾乎為0，相應(yīng)的內(nèi)燃機(jī)安裝容量不足10 kW，其出力作用不顯著。

在運(yùn)行策略方面，3種典型日差異較大。在冬季典型日，內(nèi)燃機(jī)在07：00—22：00期間全部采用FTL運(yùn)行策略，對(duì)應(yīng)著熱負(fù)荷的需求時(shí)段。其原因在于，表3 中的QICE的Pareto 最優(yōu)解小于30 kW，按照QICE=30 kW 計(jì)算內(nèi)燃機(jī)熱效率，并考慮到余熱回收效率90%，最終熱效率為52%，大于燃?xì)忮仩t的熱效率50%，內(nèi)燃機(jī)采用優(yōu)先滿足熱負(fù)荷的運(yùn)行方式，并將其產(chǎn)生的電量與光伏發(fā)電及風(fēng)電共同滿足電負(fù)荷需求，因此冬季典型日下的光伏及風(fēng)電安裝容量明顯小于其他典型日。在夏季典型日，熱負(fù)荷為0，電制冷機(jī)的制冷系數(shù)為3，遠(yuǎn)大于內(nèi)燃機(jī)余熱通過(guò)溴化鋰吸收式制冷機(jī)的制冷效率，冷負(fù)荷采用電制冷機(jī)制冷，內(nèi)燃機(jī)按照優(yōu)先滿足電負(fù)荷的方式運(yùn)行，體現(xiàn)在冷負(fù)荷峰值期間10：00—18：00，內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行策略采用FEL，而在07：00—09：00 期間，由于冷負(fù)荷處于上升期的起步階段，負(fù)荷較小，并且該階段電價(jià)由低谷上升進(jìn)入平段，內(nèi)燃機(jī)采用FTL運(yùn)行滿足冷負(fù)荷。在過(guò)渡季典型日，01：00—10：00 和19：00—22：00 期間存在熱負(fù)荷波動(dòng)，熱負(fù)荷峰值分別達(dá)到18.49 kW和6.32 kW，該階段電負(fù)荷及其電價(jià)大部分處于低谷期，內(nèi)燃機(jī)以滿足熱負(fù)荷的FTL運(yùn)行，在12：00—18：00 期間，電負(fù)荷處于高峰期及電價(jià)位于平段或高峰，內(nèi)燃機(jī)以滿足電負(fù)荷為主，采用FEL運(yùn)行。

通過(guò)目標(biāo)值優(yōu)化，可以明顯看出，風(fēng)光氣電協(xié)同供能CCHP相比獨(dú)立供能CCHP系統(tǒng)具有更低的綜合成本、一次能源消耗、CO2排放。依據(jù)目標(biāo)空間中距離原點(diǎn)歐式距離最短的Pareto 最優(yōu)解，風(fēng)光氣電協(xié)同供能CCHP 相比獨(dú)立供能CCHP 系統(tǒng)，綜合成本節(jié)約率MCSR、一次能源節(jié)約率MESR、CO2減排率MERR在冬季典型日分別為18.3%、21.2%、51.1%，在夏季典型日分別為48.6%、87.8%、82.3%，在過(guò)渡季典型日分別為42.9%、68.1%、75.5%。

選取表3中目標(biāo)空間中距離原點(diǎn)歐氏距離最短的Pareto 最優(yōu)解，進(jìn)一步分析風(fēng)光氣電協(xié)同供能CCHP 系統(tǒng)在3 種典型日下各個(gè)時(shí)刻的出力情況及與獨(dú)立供能CCHP 系統(tǒng)在FTL 運(yùn)行策略下的出力情況對(duì)比，如圖5 所示。光伏發(fā)電和風(fēng)電的出力波形與其出力系數(shù)的變化軌跡一致。

圖5 3種典型日的系統(tǒng)出力Fig.5 System output on three kinds of typical day

在冬季典型日，內(nèi)燃機(jī)出力較為明顯，主要用于滿足熱負(fù)荷，在07：00—11：00 期間，熱負(fù)荷達(dá)到峰值，內(nèi)燃機(jī)安裝容量不足以滿足峰值需求，需要燃?xì)忮仩t進(jìn)行補(bǔ)足；在夏季典型日，內(nèi)燃機(jī)出力弱，僅在08：00—10：00 期間有較為明顯的出力，而該階段的電儲(chǔ)能為0，說(shuō)明該階段的內(nèi)燃機(jī)出力在滿足冷負(fù)荷的同時(shí)，用于補(bǔ)足光伏發(fā)電和風(fēng)電不能滿足的電負(fù)荷，在10：00—18：00期間，冷負(fù)荷處于高峰期，盡管網(wǎng)電處于高峰和平段電價(jià)，但是因電制冷機(jī)的制冷效率遠(yuǎn)高于內(nèi)燃機(jī)，冷負(fù)荷主要由電制冷機(jī)消耗網(wǎng)電進(jìn)行供應(yīng)；在過(guò)渡季典型日，內(nèi)燃機(jī)出力水平低，內(nèi)燃機(jī)在熱負(fù)荷較高的07：00—12：00 和19：00—22：00期間進(jìn)行供熱，同時(shí)由于01：00—11：00期間，光伏發(fā)電和風(fēng)電出力水平較弱，而該時(shí)段的電價(jià)大部分處于低谷和平段，因此采用網(wǎng)電進(jìn)行電負(fù)荷補(bǔ)足。

在3 種典型日下，電儲(chǔ)能對(duì)光伏和風(fēng)力發(fā)電的消納作用明顯，特別是夏季和過(guò)渡季典型日，在出力系數(shù)的高峰期，將富裕的電量進(jìn)行存儲(chǔ)，為后續(xù)出力系數(shù)低谷期提供電力供應(yīng)。而在獨(dú)立供能CCHP系統(tǒng)中，3 種典型日下的冷熱負(fù)荷由內(nèi)燃機(jī)供應(yīng)，電負(fù)荷由網(wǎng)電進(jìn)行大量補(bǔ)足。

3.4 正交試驗(yàn)分析

系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)、性能等眾多因素會(huì)對(duì)系統(tǒng)決策結(jié)果產(chǎn)生重要影響，在此采用正交試驗(yàn)方法分析系統(tǒng)部分關(guān)鍵因素對(duì)優(yōu)化決策的影響作用。通過(guò)優(yōu)化過(guò)程的初步分析，以冬季典型日為場(chǎng)景，并且仍以獨(dú)立供能CCHP在FTL運(yùn)行策略下的性能指標(biāo)為度量依據(jù)，選擇光伏、風(fēng)電、內(nèi)燃機(jī)的單位投資成本PPV、PWIND、PICE以及余熱回收效率ηWHR為多因素，分析其對(duì)決策目標(biāo)RCost、REnergy、RCarbon以及決策變量QPV、QWIND、QICE的影響。采用4 因素3 水平正交試驗(yàn)L9(34)，A1～A3、B1～B3、C1～C3 和D1～D3 分 別 代 表PPV、PWIND、PICE和ηWHR的3水平設(shè)置。在A1～A3中，A2水平取值為表1 中PPV的設(shè)定值0.58 萬(wàn)元? kW?1，A1 和A3水平以該設(shè)定值為基準(zhǔn)，分別下調(diào)和上調(diào)20%，以此類(lèi)推，其他因素的水平設(shè)置如表4所示。

表4 正交試驗(yàn)分析Tab.4 Orthogonal experimental analysis

選擇表3中以目標(biāo)空間中距離原點(diǎn)歐氏距離最短的Pareto 最優(yōu)解展開(kāi)分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表4 所示。根據(jù)分析結(jié)果，總體上，ηWHR對(duì)除RCost以外的其他決策目標(biāo)和決策變量起到最主要的影響效果。考慮到?jīng)Q策目標(biāo)和決策變量的最小化為優(yōu)選目標(biāo)，最優(yōu)水平組合以K均值的最小化進(jìn)行選擇，針對(duì)決策目標(biāo)RCost、REnergy、RCarbon及決策變量QPV、QWIND、QICE的最優(yōu)水平組合分別為：A1B1C3D1、A1B2C2D1、A1B2C2D1、A3B1C3D3、A3B1C3D3 和A3B2C3D 3。此外，根據(jù)分析結(jié)果，4 個(gè)因素對(duì)RCarbon和QICE的影響效果相對(duì)較弱。

4 結(jié)語(yǔ)

本文建立了以光伏發(fā)電、風(fēng)電、燃?xì)狻⒕W(wǎng)電多能源協(xié)同供能的冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)，分析了容量配置與運(yùn)行策略的協(xié)同優(yōu)化問(wèn)題。仿真結(jié)果表明，由于利用了光伏發(fā)電和風(fēng)電的清潔能源優(yōu)勢(shì)，并且考慮了多種能源的協(xié)同供能，相比獨(dú)立供能CCHP系統(tǒng)，本文所建立的多能協(xié)同供能CCHP系統(tǒng)具有更低的綜合成本、一次能源消耗量和CO2排放量，表現(xiàn)出明顯的經(jīng)濟(jì)、節(jié)能與環(huán)保的綜合優(yōu)勢(shì)。本文在冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)中考慮了風(fēng)光氣電協(xié)同供能的特點(diǎn)，后續(xù)研究可以繼續(xù)引入生物質(zhì)能、太陽(yáng)能光伏/熱等可再生能源技術(shù)，進(jìn)一步提升冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)的可靠性和靈活性。此外，針對(duì)關(guān)鍵因素的正交實(shí)驗(yàn)分析，本文針對(duì)光伏、風(fēng)電、內(nèi)燃機(jī)的單位投資成本以及余熱回收效率進(jìn)行了4因素3水平分析，后續(xù)可以遴選更多的經(jīng)濟(jì)與性能參數(shù)分析其對(duì)優(yōu)化決策的影響效果。

作者貢獻(xiàn)聲明：

戴毅茹：提出論文研究技術(shù)路線，負(fù)責(zé)系統(tǒng)建模、優(yōu)化算法設(shè)計(jì)及仿真結(jié)果分析。

王 堅(jiān)：國(guó)內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀分析，確定論文選題方向，提出系統(tǒng)構(gòu)型。

曾依浦：優(yōu)化算法編程。