无论是能源互联网(以下简称EI)还是分布式冷热电联供能源系统(以下简称DES/CCHP)，在能源利用的全过程中其功能都是能源转换和传输，即将各种一次能源高效、经济地转换为各个终端用户所需要的三种形式：电、热(包括冷、暖、蒸汽、热水)运输动力。基于目前的实用技术，DES/CCHP系统中可能包括A-K等9个子系统，如图2所示。

图  1  目前天然气分布式供能系统建模优化能流逻辑思维图

Figure 1.  The logic modeling/optimizing energy flux chart of present natural gas DES/CCHP

在每个子系统内部，拓扑结构、设备参数、各种变量之间客观上存在着确定的、可描述的关系；可以写出总费用最小的目标函数关联式建模求解。其所依据或必须满足的边界条件有三类：一是各种一、二次能源的可用性和成本(包括上网电价)；二是该子系统所服务的用户对各种终端能源形式的市场价格和时变性的需求；三是子系统之间互供的能流参数。而在不同子系统之间，各自的拓扑结构、设备及其运行参数相互间并不存在相互的关联。数学形式上把它们的目标函数加合在一起作为大系统的目标函数，但实际上无法求解。

怎么办呢？只能按客观实际，采用分解协调优化的思路实现建模优化。在当前的技术条件下，各个子系统之间系统优化的最主要协调变量就是在所有子系统中都是重要参量的电。而在上一个层次，即能源互联网EI大系统中，电也是千万个DES/CCHP与智能电网SG及辅助集中发电子系统之间的协调变量。所以SG是EI中的核心子系统^[1]；同理，智能微电网SMG也是DES/CCHP之中的核心子系统。

图1是目前的区域型(服务于工业园区和大型社区)DES/CCHP建模优化的逻辑思维图(未包括交通运输)。在DES/CCHP边界线内有4个子系统。均可分别在上述边界条件下建模优化。110/10 kV变电站联结着各子系统所产(需)的电力；天然气由大管网通过调压站供应；这两者只是简单的传输单元，不构成子系统。在已知区域总体规划和分期分批建设规划、以及土地利用详规的前提下，按照各个用户实时需求数据，首先初步规划4个子系统的拓扑结构和设备选型。然后分别在上述边界条件下建模优化^[2,3,4]。此时一类边界条件就是上网电价(应昼夜不同)和天然气价，二类是用户对冷、热、电、汽及热水等形式终端用能市场价格以及时变性的数量需求，三类边界条件就是余热在子系统之间互供的价格，这是可以按照经济学方法计算的。

图  2  可再生能源时代分布式供能系统建模优化能流逻辑思维图

Figure 2.  The logic modeling/optimizing energy flux chart of DES/CCHP In low carbon era

图2是未来可再生能源为主时代EI架构下普适的DES/CCHP建模优化逻辑思维图。比图1增加了5个子系统；各具体项目并非都包括所有9个子系统。例如以光伏为主的小型建筑物DES/CCHP只包括B、C、F、G等4个子系统。大型区域DES/CCHP才会包括8～9个子系统。

控制气候变化和第三次工业革命——信息化时代所要求的由化石能源向低碳可再生能源的历史性转型决定了能源转换传输系统由集中、垄断、自上而下转向分散、共享、水平多向。因为其一，可再生能源是低能量密度的、分散的；科技突破必将使大多数地区所需能源能以可再生能源就地分布式利用而满足，集中发电远程输送只是一种补充。其二，新时代要求必须高效用能；热力学规律决定，凡是经过热力循环转化的一次能源(天然气、太阳能光热、核物质、干热岩等)都应该藉DES/CCHP实现高效转换。其三，冷、热、电、蒸汽都有一定的经济送距离，这决定DES/CCHP只能是分布式的，其范围一般不超过几十平方千米。其四，电力的实时供需平衡使得DES/CCHP很难孤立运行，而必须借助于EI中的核心SG实现物理上的互联^[5]。

图1和图2的说明：

1)大圆圈表示DES/CCHP系统的边界，可包括A到K等9个子系统。点划线右侧表示其所服务的一定范围，即由冷、热、电、汽等经济输送距离决定的地理区域；一般小于几十平方千米。最右侧列出工业、建筑物和交通运输三个用能领域及其7种终端用能形式用户。

2)图左侧以图标形式示出了9种形式可再生能源。各个子系统可能采用的可再生能源分别以图标表示，用以代表一次能源供入的连接线以免图上线条过于密集。左侧上端为EI的核心：SG；左下端为EI中的另一个广域网络——智能天然气管网SGG及LNG物联网。

3)子系统A即智能微电网SMG是DES/CCHP系统内的核心子系统，是DES与大智能电网SG以及EI联结的关键单元，也是所有子系统之间协调优化的平台。在可再生能源时代，半数以上的电力是在靠近用户的千万个DES/CCHP内产生并经由SMG就地供应用户的^[6]。多余部分响应大电网智能化自动示出的分时段电价，在峰段或部分平段上网售卖；而在大电网低谷电价时段停运主机，改为从大电网购入电力消费或在B单元储存。这些操作切换是SMG基于大电网分时电价I^[7]和系统内各种大数据，以经济效益和能效为判据进行模拟优化，进而发布分时电价II引导各个子系统用电或向SMG供电行为的结果所做出的。

在另一种特殊状况下，即子系统D主机发电系统因严重故障停运时，启用备用变压器，按照协商价格从SG购入电力维持用电需求。

4)子系统B包括所有无需通过热力循环直接发电的可再生能源发电设施；从光伏、水力、风力到波浪、潮汐等等。配备相应规模的储电设施，一方面平衡产电的随机性，另方面响应分时电价II按时段向SMG售电。既包括大型储电设施也包括批量可移动的电动汽车电池，后者随时可以提供给交通运输设施运用。在小规模建筑物用能系统采用子系统D缺乏经济竞争力时，子系统B是DES能源转换的主体。

5)子系统D是较大型工业园区或社区DES/ CCHP的主力。现阶段天然气为一次能源时以燃气轮机联合循环为主体。小于5 MW左右则一般采用内燃机(此时余热锅炉较小)。主机(内燃机包括循环冷却水和润滑油冷却水)、汽轮机和余热锅炉的余(废)热供给子系统C、F、或G；电力则按电压等级不同，接入SMG的110或10/0.38 kV回路。当一次能源为太阳能热发电、小型核能、生物质能或深层地热、干热岩时无需原动机，热能直接在锅炉产汽进入汽轮机。汽轮机一般采用抽凝式，抽出所需压力等级的蒸汽供给用户，并可灵活调节，如无供汽时可全凝发电；若用汽户为8 000 h/a运行的过程工业，可设置背压式汽轮机。根据需要可设置蒸汽储存设施。在太阳能热发电时，可以设置高温热载体(熔盐)储槽，以平衡日发电的不均衡性。

6)子系统C是一个区域供冷系统DCS。在制造业为主的工业园区和商住区，宜采用大型电压缩制冷机，以便在夜间主机停运时仍能采用低谷网电制冷。必要时设置吸收制冷设施。在分时电价下蓄冷设施因具有电力和供冷负荷双调峰功能而有经济效益和节能效益。

7)子系统E是系统内的天然气微网和LNG站。天然气用作子系统D的燃料和子系统H的制氢原料，并直供高温热用户。LNG储站可以是低温储罐，也可以是LNG集装箱堆场＋车船用加注站。在LNG气化补充天然气微网时，气化过程副产的温度更低的中、深度冷量可以用于子系统C，如制冰、冷藏设施等用。

8)子系统F是区域供暖系统DWS，建模优化可使其充分利用包括深、浅层地热、太阳能和各种低品位的余热、废热，并采用热泵设施使供暖成本最低。该子系统也可设置供暖循环水储罐，以平衡不同时段的供需变化。

9)子系统G是生活热水系统，提高全系统能效和经济性不可忽视。以其它子系统的低温余、废热，或浅层地热、太阳能热水器等为热源。设计关键是充分利用换热器(图中以HE表示)和热泵实现“能量梯级利用”，使成本最低。为平衡各种热源和用户用水时间的不确定性，在靠近用户侧设置多个够24 h用的储罐以适应夜间动力机组停运。

10)子系统H是在大型系统中设置的氢气制造、储存和集散系统。来源有电负荷低谷时段电解水、太阳能电解水、天然气制氢和生物质发酵制氢三种。储氢设施可为大型储罐或可移动置换的高压气瓶。

11)子系统K是工业余热利用。鉴于不同余热的温位、可用量和时变性的不同，系统的建模优化的重要性和复杂性不亚于其他子系统。

温位较高者可先采用有机工质朗肯循环发电，低温位用于供热。

选择最优化的拓扑结构和参数，使之能够因地制宜利用各种一次能源，经转换传输和储存，满足终端用户对电力和冷、暖、蒸汽、热水等各种形式的能源的实时变化负荷的需求，达到最高能效、最经济、最少碳排放的目标——这就是DES/CCHP优化的本质^[8]。

按照973项目“高效节能的关键科学问题”的研究成果之一——“复杂能量系统集成建模的策略方法”的研究，复杂大系统建模应有四个阶段。物理模型，流结构模型，功能层次模型，最后才是开发软件工程实现模型^{[9,10,11,12,13]}。图1和图2是DES/CCHP建模的重要基础工具；既表述了物理模型，也是关键的能流结构模型；在宏观层次上进行建模优化，没有必要再分别建立详细的物流、信息流、资金流、工件流和人件流模型；虽然在目标函数中必然涉及到这些流的大量参数和数据。

能源系统也存在着三个层次、六种不同的功能如图3所示。

图  3  以运行营销为重点的分布式供能系统功能层次模型示意图

Figure 3.  The function/level modeling chart emphasizing operation/marketing level

由于终端需求的时变性和分时电价的时变性而致的季节、昼夜、工作日和假日、以及电网负荷的峰谷等种种变化，图1和图2的系统都有多种不同的运行工况，但却并没有在规划设计拓扑结构下运行，即供电、热、蒸汽、冷负荷同时为最大的工况。图1和图2所示的模型可以分别用于描述设计、运行、控制三个层次。

一个极其重要的理念是：必须在多种运行/营销工况逐一分别初步建模优化结果的基础上才能集成建立设计/决策层次上的拓扑结构和参数。反过来再用来校核各个运行工况能流价格中的折旧成本，修正各工况初步优化结果。经多次反复迭代协调的才能获得设计、运行两个层次优化的结果。控制层次的建模优化则可基于这个结果而实现。

举建筑物DCS子系统为例，空调制冷负荷率按全年运行小时数有从0%～20%到100%的6种工况。由于DCS是与园区建设同步逐渐扩大的，而且早期DCS投运前开始运行的企业或建筑物用户必须自建中央空调，待DCS一期设施投运后再通过循环冷水向这些用户供价格较低的冷量。此时用户的末端设施仍可利用，而主机(室外机)则将停运。DCS运营商可以按残值价格收购用户停运的中央空调室外机，作为系统的调峰机组。下一步按照峰谷电价和用户负荷时变数据决定是否选用蓄冷设施及其参数。在此前提下，DCS规划设计容量不需要取100%的极端尖峰负荷，而可取其70%～90%，尖峰时段由备用机组和蓄冷释放补足；一则降低投资，二则提高大部分机组的年运行时数，从而进一步降低供冷的折旧费用。由此可见只有与多个运营工况建模优化的迭代协调才能优化规划设计的设备选型和参数。

同理，子系统D，特别是面向建筑物用户的系统建模更为复杂，因为它不仅在冬、夏季都有很大的昼夜负荷差，而且在春、秋季节，当缺乏供冷热负荷时，除了生活热水之外，基本上就是联合循环发电；因此会有6种基本的运行工况。建模优化将决定何种昼夜分时电价差之下它运行或停运。这将不拘于D子系统，而会涉及所有的子系统。

图1和图2中的每一条能流线在不同工况(时段)下都隐含着不同流量和价格的信息；也包含着物理流的信息。例如电流是通过电缆传输的，蒸汽和热水是通过管网单向传输的；而冷、暖则是通过一个循环回路传输的。交通运输用的氢气(H₂)、LNG和电力(无轨车)则是间歇式充装的。

DES系统优化的直接目标是经济性，目标函数是全系统整个经济寿命期内的总费用；这包括一次投资和经济寿命期内的总运行费用(能源消耗、折旧、管理等)。优化目标就是总费用最小，并且投资应达到一定的内部收益率；目前阶段需要达到10%～15%，高于一般公用工程项目的8%～10%。这是因为目前人们迄今还拘限于传统观念，对DES的认识不足，一般的收益率难以吸引投资。

以经济性为目标函数的建模优化并不能决定能效的高低。能效的高低取决于设计者在拟定系统拓扑结构时对“高能高用、低能低用，温度对口、梯级利用”科学用能原则的掌握。例如，若子系统D中选用天然气蒸汽锅炉补充供汽，从热力学第一定律看效率可达90%，但热力学第二定律的火用效率却只有30%，是严重的“高能低用”。因为天然气直接供低温热而没有联产电，就得多买网电；而目前我国网电的总体一次能源效率(包括输变损失)只有30%多。耗用网电时必须按宏观效率折算一次能源，结果能效连30%都不到。传统的抽0.5 MPa蒸汽(150 ℃左右)加热供暖水(45～60 ℃)也是“高能低用”，因为100 ℃的传热温差意味着巨大的火用损失。天然气热水锅炉的火用效率更低，只有10%左右。采用各种低温余热、废热和热泵供暖就可以节省大量的一次能源。这里能效与经济性的权衡体现为传热温差和传热面积之间的优化。

对DES/CCHP而言，能效绝不是联合循环机组在设计工况下的燃料利用效率，而是整个区域全年累计总耗费的所有一次能源转化为全部终端用能的效率，因而是一个宏观、统计的数值^[8]。在系统所有的运行工况下都尽可能实现“梯级利用”而避免“高能低用”，全年累计能效自然会高。对所服的区域来说，反映能效的宏观参数是能源强度ε，即单位GDP所消耗的一次能源最低；ε是国家对各区域能源利用水平的考核指标。

碳排放最少的目标取决于能效和一次能源的构成。反映碳排放的宏观参数是碳强度κ，即单位GDP的碳排放量。ω ＝κ/ε称为“能源碳强度”，为单位能源的碳排放，与GDP无关。研究指出：

式中：C为煤在一次能源中的分数；O为石油在一次能源中的分数；G为天然气在一次能源中的分数；a为反映C、O、G各自的含碳量和采用碳捕捉(CCS)部分占比的参量，详见文献[14])。

由此可得：

即κ取决于能源强度和一次能源中化石能源所占分率。κ是国家对区域碳排放约束、考核的指标。所以减碳的关键是降低能源强度和一次能源中煤和石油的分率。在本文图1中未包括交通运输，故未显示石油应用。但是如果DES自发电不够，需从网上购电，那么就必须考虑到目前我国70%的电力来自煤电，其碳排放系数接近于1.0；即购入网煤电大部分来自高碳一次能源，将推高κ。

碳排放最少的目标是可以部分融入经济目标来实现的，即把碳排放与碳税或碳交易数据关联起来；以经济代价反映碳排放的约束。

运用图1或图2建模优化的前提是实行科学用能和尽可能用低碳一次能源，特别是科学用能。因为只有高能效才能降低一次能源的消耗费用，并且提高投资回报率，减少折旧费用；从而获得更好的经济效益。另外，只有高能效的千万个DES/CCHP全部就地利用可再生能源、发电自给、多余上网，才能逐步减少集中的燃煤发电所占的比率，实现绿色、低碳、可持续发展的目标。

上述方法已经用于多个天然气DES/CCHP工程的规划设计和建设，具有重要的科学意义和实用前景^[15]。

1)DES/CCHP内部包括智能微电网、蒸汽动力、可再生能源发电等9个子系统，各个子系统的拓扑结构、设备及其运行参数之间并不存在相互的关联；所以必须采用分解协调的方法建模优化。电力是最主要的协调变量。

2)必须在多种运行/营销工况初步优化结果的基础上，并经过反复迭代才能建立设计/决策层次上的模型和优化结果。

3)建模优化的直接目标是经济性，最高能效来自基于科学用能原理所选择的子系统拓扑结构和参数，碳排放最少的目标则取决于能效和一次能源的构成。