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作者与机构
本研究由Yi Yan、Chenghui Zhang、Ke Li和Zhen Wang共同完成，他们均来自山东大学控制科学与工程学院。该研究于2018年发表在期刊《Applied Energy》上，文章标题为“An integrated design for hybrid combined cooling, heating and power system with compressed air energy storage”。
学术背景
本研究的主要科学领域为能源系统优化，特别是结合可再生能源的冷热电联供系统（Combined Cooling, Heating and Power, CCHP）。随着21世纪能源短缺、空气污染和气候变化的加剧，高效、低环境影响的能源系统变得尤为重要。CCHP系统通过能源的梯级利用，能够同时提供冷、热、电，相比传统分产系统（Separate Production, SP）可减少20%-30%的燃料消耗。然而，传统CCHP系统主要依赖天然气作为主要能源，难以最大化节能和减排的优势。此外，可再生能源（如风能和太阳能）的随机波动性和反峰特性增加了系统运行的不确定性，导致大量可再生能源浪费。为了解决这些问题，本研究提出了一种结合压缩空气储能（Compressed Air Energy Storage, CAES）的混合CCHP系统，旨在提高可再生能源的利用率和系统整体效率。
研究目标
本研究的主要目标是：1）通过引入CAES丰富CCHP系统的运行模式；2）提出一种基于三级协同优化策略的集成设计方法，以解决可再生能源引入带来的运行模式不确定性；3）引入主动存储策略，最大化CAES在削峰和效率提升方面的优势；4）开发一种基于非支配排序遗传算法II（NSGA-II）和多目标粒子群优化（MOPSO）的混合算法，用于解决多目标优化模型，以最小化总成本和排放。
研究流程
本研究分为以下几个主要步骤：
系统结构与模型分析
首先，研究介绍了基于CAES的混合CCHP系统的结构，包括其耦合模式和能量等级匹配。系统以沼气为主要能源，结合风能和太阳能发电，并通过CAES的多接口特性（冷、热、电）丰富系统的运行模式。系统的主要组件包括内燃机（ICE）、风力发电机（WT）、光伏电池（PV）和CAES。研究详细分析了各组件的特性，并通过MATLAB进行系统模拟。
CAES参数设计（第一级优化）
第一级优化旨在确定CAES的关键参数，包括涡轮的膨胀比、空气流量和再热水的温度。研究通过最大化“电-电”能量转换效率和㶲效率，采用多目标优化方法确定这些参数。优化过程中考虑了操作模式和耦合模式，确保参数设计符合系统的整体性能。
容量配置优化（第二级优化）
第二级优化基于第一级优化的参数和第三级优化的操作策略，确定各发电单元（PV、WT、CAES和ICE）的最佳配置。研究通过多目标优化方法，以最小化经济成本和环境指数为目标，确定各单元的容量配置。结果表明，基于CAES的CCHP系统在相同环境效益下，成本显著低于基于电池存储的系统。
操作策略优化（第三级优化）
第三级优化基于给定的容量配置，确定成本最小的操作模式和调度策略。研究提出了一种主动存储策略，通过最大化CAES的削峰和效率提升优势，优化系统的运行。结果表明，主动存储策略在提高能源利用率和经济性方面优于传统的被动存储策略。
算法开发
研究提出了一种基于NSGA-II和MOPSO的混合算法（C-NSGA-II），用于解决多目标优化模型。该算法结合了NSGA-II的强大搜索功能和MOPSO的快速收敛特性，提高了优化效率。
主要结果
1. CAES参数设计
通过多目标优化，确定了涡轮的膨胀比为2.73、2.74和3.9，空气流量为3.84 kg/s，再热水温度为342 K。
容量配置优化
最佳配置为PV 1060 kW、WT 4200 kW、CAES 800 kW和ICE 800 kW。基于CAES的CCHP系统的总日成本为5136美元，环境效益为0.1071，优于基于电池存储的系统。
操作策略优化
主动存储策略在冬季条件下的SOC偏移量为20.62%，日操作成本为2631美元，PESR为61.58%，显著优于被动存储策略。在夏季条件下，主动存储策略的SOC偏移量为8.92%，日操作成本为2642美元，PESR为53.33%。
算法性能
C-NSGA-II算法在优化过程中表现出高效的搜索能力和快速收敛特性，为系统的多目标优化提供了准确的解决方案。
结论
本研究提出了一种基于CAES的混合CCHP系统，通过集成设计方法和主动存储策略，显著提高了可再生能源的利用率和系统整体效率。研究结果表明，基于CAES的系统在环境效益和经济性方面均优于基于电池存储的系统。此外，提出的C-NSGA-II算法为复杂的多目标优化问题提供了有效的解决方案。该研究为CCHP系统的优化设计和运行提供了重要的理论依据和实践指导。
研究亮点
1. 创新性设计：首次将CAES与混合CCHP系统结合，丰富了系统的运行模式。 2. 集成优化方法：提出了一种基于三级协同优化的集成设计方法，解决了参数设计、容量配置和操作策略之间的强耦合问题。 3. 主动存储策略：通过主动管理CAES的充放电过程，最大化其削峰和效率提升优势。 4. 高效算法：开发了C-NSGA-II算法，结合了NSGA-II和MOPSO的优点，提高了优化效率。
其他有价值内容
研究还提供了详细的系统组件模型和能量流分析，为后续研究提供了基础数据和方法参考。此外，研究通过案例验证了所提出方法的有效性，展示了其在实际应用中的潜力。
以上是基于文档内容生成的学术报告，详细介绍了研究的背景、目标、流程、结果和结论，并突出了研究的创新性和应用价值。