本文档属于类型a，即一篇关于单一原创研究的学术报告。以下是该研究的详细介绍：
本文由Azadeh Maroufmashat、Ali Elkamel、Michael Fowler、Sourena Sattari、Ramin Roshandel、Amir Hajimiragha、Sean Walker和Evgueniy Entchev共同撰写。研究团队分别来自伊朗Sharif University of Technology的能源工程系、加拿大University of Waterloo的化学工程系、加拿大General Electric (GE) Digital Energy的GridIQ创新中心以及加拿大Canmet能源研究中心。该研究于2015年11月21日发表在期刊《Energy》上，卷号为93，页码为2546-2558。
该研究的主要科学领域是能源系统的建模与优化，特别是“能源枢纽”（Energy Hub）网络的优化。随着可再生能源的普及和智能电网（Smart Grid）概念的发展，未来的能源系统需要能够通过能源转换和存储来管理能源波动，以满足社区的电、热、氢、水等多种能源需求。能源枢纽是一种集成了多种能源生成和转换技术的系统，能够通过能源存储实现智能能源网络（Smart Energy Network, SEN）的高效运行。研究的主要背景是，当这些能源枢纽作为网络进行能源交换时，能够在经济和环境性能上创造效率优势，并通过互联性提高系统的可靠性。因此，研究的目标是通过建模和优化一个复杂的能源枢纽网络，评估其在经济可行性和温室气体减排方面的潜力。
研究流程主要包括以下几个步骤：
能源枢纽建模：研究首先介绍了能源枢纽的概念，并将其建模为一个能够进行能源转换和存储的系统。通过矩阵乘法，将输入能源载体映射到输出能源载体。每个能源枢纽可以包含多种能源转换技术，如热电联产系统（Combined Heat and Power, CHP）、锅炉、太阳能板、燃料电池和电解槽等。研究还引入了时间依赖的变量来建模能源存储技术，并通过离散时间系统描述其充放电过程。
网络建模：研究进一步将多个能源枢纽互联，形成一个能源网络。网络中的每个枢纽可以从外部（如电网或天然气网络）获取能源，也可以与其他枢纽进行能源交换。网络中的能源流动通过矩阵形式进行描述，并考虑了能源在传输过程中的损耗。研究还引入了二进制变量来表示枢纽之间的连接状态。
目标函数与约束条件：研究的目标函数是同时最小化总成本和二氧化碳排放量。目标函数通过加权系数将经济和环境目标结合起来。研究还定义了一系列约束条件，包括能源枢纽的电力与热力平衡、能源存储的容量限制、能源流动的最小和最大值等。
案例研究：研究通过两个案例来验证模型的实用性。第一个案例包含两个能源枢纽，分别代表一个住宅区和一个食品配送中心。第二个案例包含三个能源枢纽，分别代表一个购物广场、一所学校和前述的住宅区。每个案例中，研究考虑了四种不同的情景，分别是：无分布式能源系统且无能源交换、有分布式能源系统但无能源交换、无分布式能源系统但有能源交换、有分布式能源系统且有能源交换。
数据输入与优化：研究使用了实际数据进行优化，包括每个枢纽的电力与热力需求、能源转换技术的性能数据、维护成本、能源价格以及各种能源的二氧化碳排放因子。优化问题通过GAMS软件中的CPLEX求解器进行求解。
研究的主要结果如下：
案例一（两个能源枢纽）：在引入分布式能源系统（如CHP）的情景下，总成本降低了0.5%，二氧化碳排放量减少了3%。然而，能源枢纽之间的交互对经济和环境性能的提升并不显著。
案例二（三个能源枢纽）：在引入分布式能源系统且允许能源交换的情景下，总成本降低了11%至29%，二氧化碳排放量减少了11%，天然气消耗量减少了13%。这表明，随着能源枢纽数量的增加，网络的经济和环境效益显著提升。
多目标优化：研究还通过多目标优化分析了成本与二氧化碳排放之间的权衡。结果显示，随着二氧化碳排放权重的增加，系统的天然气消耗量减少，能源交换量也随之降低。
研究的主要结论是，通过优化现有技术并将其联网，能源枢纽网络能够有效降低系统成本和温室气体排放。特别是在能源枢纽数量较多且负荷多样化的情况下，网络的经济和环境效益更为显著。然而，在电网电力排放因子较低的地区（如安大略省），分布式能源系统（如CHP）的引入对二氧化碳减排的贡献有限。研究还指出，政策制定者在推广分布式能源系统时，应充分考虑电网的排放因子。
研究还探讨了未来工作的方向，包括在能源网络中增加基础设施（如能源存储和氢气生成）以及考虑政策制定者关注的定性因素（如就业创造和城市发展）。