1 引言

天然气(NG)作为具有高热值且产量丰富的清洁能源，正在逐渐取代煤、石油等化石燃料，成为能源市场中的主要能源之一^[1]。将液化天然气(LNG)接收站的LNG气化，可获得能够提供给用户使用的天然气。在LNG的气化过程中，会产生830~860 kJ·kg⁻¹的冷能^[2]。回收LNG气化过程中产生的冷能可以提高能源利用率，减少对环境的破坏^[3-4]。

Rao等^[5]将太阳能驱动的单级有机朗肯循环(SORC)与LNG直接膨胀结合形成联合发电系统，但㶲效率仅为10.62%。Abdollahpour等^[6]将太阳能作为热源，设计了以CO₂为工质的跨临界有机朗肯循环(TORC)与LNG直接膨胀相结合的系统，而系统的㶲效率仅为8.53%。以上2篇文献说明SORC与LNG直接膨胀结合的系统㶲效率较低。主要原因是SORC的蒸发器中冷、热流股的温差较大，导致㶲损增加^[7]。Bao等^[8]对双级有机朗肯循环(DORC)进行了研究，系统的热效率和㶲效率分别提高了42.91% 和52.31%。Sun等^[9]分别将SORC和DORC与LNG直接膨胀相结合，对2种系统进行比较和优化。优化结果表明DORC系统拥有更好的性能。Li等^[10]将有机闪蒸循环(OFC)、有机三边循环(TLC)和SORC进行对比，证明OFC的性能更具优势。Ho等^[11]对OFC、以CO₂为工质的TORC、以氨水为工质的有机朗肯循环(ORC)和优化后的ORC进行对比。发现使用芳烃作为工质时，OFC能效提高了5%~20%。Lee等^[12]将带有两相膨胀机的有机闪蒸循环(OFCT)与亚临界有机闪蒸循环(BOFC)和SORC进行对比，结果发现OFCT的㶲效率高于其余2种循环，文献证明使用两相膨胀机可明显改善单级OFC的性能。

从以上的研究发现DORC和OFC均可用于发电，但只利用其中一种循环，系统性能较低。此外，未见有将DORC和跨临界有机闪蒸循环(TOFC)相结合的冷热电联供系统的相关研究。因此，本研究以LNG为冷源，将2种循环相结合设计出新型冷热电联供系统(CCHP)。构建全新的数学模型，讨论重要参数对系统的影响。对系统进行多目标优化，获得系统的最优热力性能、经济性能以及环境性能。

2 系统描述

在沿海的LNG接收站周边建立太阳能集热系统，可实现太阳能与LNG冷能的有效结合。图 1为提出的CCHP系统流程图，系统包括太阳能集热子系统、DORC、TOFC和LNG膨胀系统。

太阳能集热子系统中therminol-66(流股s2)经过泵1(PUM1)增压后，在槽式太阳能集热器(PTC)中由太阳能加热，流经储热罐(TST)为CCHP系统提供能量。

在DORC中，高压状态的工质R134a(流股6)进入换热器1(HX1)吸收therminol-66的热量达到饱和蒸气状态。高压的蒸气(流股7)通过分流器(TEE)分成2个流股，其中一股(流股8)进入膨胀机1(TUR1)做功发电，之后低压工质为ORC-Ⅱ提供热量；另一股(流股9)用于制热，随后与增压后的工质在混合器1(Mix1)中混合。过冷状态CO₂(流股12)通过泵4(PUM4)增压后，在换热器4(HX4)中吸收ORC-Ⅰ的余热(流股11)。而后，饱和蒸气状态的CO₂(流股14)进入膨胀机2(TUR2)发电，最后，在冷凝器2(CON2)与LNG换热冷却为液态。

在TOFC中，液态工质R32(流股16)通过泵5(PUM5)增压后，在换热器2(HX2)中吸收therminol-66的热量，达到超临界蒸气状态。随后超临界状态的蒸气进入膨胀机3(TUR3)做功发电。气液混合的工质在闪蒸罐(FT)中进行闪蒸，其中闪蒸蒸气(流股20)进入膨胀机4(TUR4)发电，而分离出的液态工质(流股21)通过节流阀(Valve)降压后在混合器2(Mix2)中与排气(流股22)混合。低压的工质在冷凝器1(CON1)中与LNG换热冷却至液体状态。

在LNG膨胀系统中，液态LNG(流股25)通过泵6(PUM6)增压，进入冷凝器1(CON1)吸收低压气态的R32(流股24)的热量，再经过冷凝器2(CON2)被低压状态的CO₂(流股15)加热。随后通过膨胀机5(TUR5)做功发电。最后在换热器5(HX5)中与热空气换热，达到环境温度，从而达到供冷的目的。

3 计算模型

为了更好地研究作者设计的CCHP系统性能，需要做出如下假设^[13-15]：

(1) 底部CCHP系统在稳定状态下运行。

(2) 底部CCHP系统中换热器及冷凝器为管壳式换热器，泵为潜液泵，膨胀机为向心透平膨胀机。

(3) 假定气液分离过程为理想过程；节流过程为等焓过程。

(4) 膨胀机和泵的等熵效率为恒定值，为85%。

3.1 热力学分析

基于热力学第一定律和热力学第二定律，从能量和㶲2个方面分析CCHP系统的性能。

3.1.1 太阳能集热子系统能量分析

输入PTC的总能量为

$ {\mathit{\Phi} _{{\rm{in}}}} = {G_{\rm{B}}}{A_{{\text{ap}}}} $

(1)

式中：Φ_in为输入热流量，kW；G_B为太阳直接辐射强度，kW·m⁻²；A_ap为光圈面积，m²。

从PTC中获得的有用能为^[16-17]

$ {\mathit{\Phi} _{\text{u}}} = {F_{\text{R}}}\left[ {{G_{\text{B}}}{A_{{\text{ap}}}}{\eta _{\text{o}}} - {A_{\text{r}}}{U_{\text{L}}}\left( {{T_{{\rm{in}}}} - {T_{\text{0}}}} \right)} \right] $

(2)

式中：Φ_u为有用热流量，kW；F_R为热迁移因子；η_o为光学效率；A_r为接收器面积，m²；U_L为热损失系数，kW·(m²·K)⁻¹；T_in为进口热力学温度，K；T₀为环境热力学温度，K。

TST中能量公式为^[18]

$ \left[ {\left( {{\rho _{{\rm{HTF}}}}{V_{{\rm{HTF}}}}{c_p}_{{\rm{, HTF}}}} \right) + \left( {{\rho _{{\rm{TST}}}}{V_{{\rm{TST}}}}{c_p}_{, {\rm{TST}}}} \right)} \right]\frac{{{\rm{d}}{T_{{\rm{TST}}}}}}{{{\rm{d}}t}} = {\mathit{\Phi} _{\rm{u}}} + {\mathit{\Phi} _{{\rm{load}}}} + {\mathit{\Phi} _{\rm{L}}} $

(3)

式中：ρ_HTF、ρ_TST分别为热传导流体(HTF)和TST的密度，kg·m⁻³；V_HTF、V_TST分别为热传导流体和TST的体积，m³；c_{p, HTF}、c_{p, TST}分别为热传导流体和TST的比热容，kJ·(kg·K)⁻¹；T_TST为TST中的热力学温度，K；t为时间，s；Φ_load为底部联合循环所需热流量，kW；Φ_L为TST与环境之间的热流量损失，kW。

Φ_load以及Φ_L计算公式如下^[18-19]：

$ {\mathit{\Phi} _{{\rm{load}}}} = \left( {{q_{m, {\text{HTF}}}}{c_{p, {\text{HTF}}}}} \right)\left( {{T_{{\rm{TST}}}} - {T_{33}}} \right) $

(4)

$ {\mathit{\Phi} _{\rm{L}}} = \left( {{U_{\rm{L}}}_{, {\rm{TST}}}{A_{{\rm{TST}}}}} \right)\left( {{T_{{\rm{TST}}}} - {T_0}} \right) $

(5)

式中：$ {q_{m, }}_{{\rm{HTF}}} $为HTF的质量流量，kg·s⁻¹；T₃₃为流量节点33的热力学温度，K；U_{L, TST}为TST中的热损失系数，kW·(m²·K)⁻¹；A_TST为TST的面积，m²。

PUM1的输入功为

$ {P_{{\text{PUM1}}}} = {q_{m, {\rm{s2}}}}({h_{{\rm{s2}}}} - {h_{{\rm{s3}}}}) $

(6)

式中：P_PUM1为PUM1的输入功率，kW；q_{m, s2}为流量节点s2的质量流量，kg·s⁻¹；h_s2为流量节点s2的质量焓，kJ·kg⁻¹；h_s3为流量节点s3的质量焓，kJ·kg⁻¹。

3.1.2 底部CCHP系统能量分析

泵的输入功为

$ {P_{{\text{PUM}}}} = {q_m}\left( {{h_{{\rm{out}}}} - {h_{{\rm{in}}}}} \right) $

(7)

式中：P_PUM为底部CCHP系统泵的输入功率，kW；q_m为质量流量，kg·s⁻¹；h_out为出口质量焓，kJ·kg⁻¹；h_in为进口的质量焓，kJ·kg⁻¹。

膨胀机做功为

$ {P_{{\text{TUR}}}} = {q_m}\left( {{h_{{\rm{in}}}} - {h_{{\rm{out}}}}} \right) $

(8)

式中：P_TUR为底部CCHP系统膨胀机的输出功率，kW。

CCHP系统总净输出功为

$ {P_{{\text{net}}}} = \sum {{P_{{\text{TUR}}, k}} - } \sum {{P_{{\text{PUM}}, k}}} $

(9)

式中：P_net为CCHP系统净输出功率，kW；∑P_{TUR, k}为k个膨胀机输出功率的总和，kW；∑P_{PUM, k}为第k个泵输入功率的总和，kW。

CCHP系统产生的冷流量表示为

$ {\mathit{\Phi} _{\text{C}}} = {q_{m, 31}}\left( {{h_{32}} - {h_{31}}} \right) $

(10)

式中：Φ_C为CCHP系统的冷流量，kW；q_{m, 31}为流量节点31的质量流量，kg·s⁻¹；h₃₂为流量节点32的质量焓，kJ·kg⁻¹；h₃₁为流量节点31的质量焓，kJ·kg⁻¹。

CCHP系统产生的热流量表示为

$ {\mathit{\Phi} _{\text{H}}} = {q_{m, 34}}\left( {{h_{34}} - {h_{35}}} \right) $

(11)

式中：Φ_H为CCHP系统的热流量，kW；q_{m, 34}为流量节点34质量流量，kg·s⁻¹；h₃₄为流量节点34的质量焓，kJ·kg⁻¹；h₃₅为流量节点35的质量焓，kJ·kg⁻¹。

3.1.3 㶲分析

工质的㶲值为^[20]

$ {E_i} = {q_{m, i}}\left[ {\left( {{h_i} - {h_0}} \right) - {T_0}\left( {{s_i} - {s_0}} \right)} \right] $

(12)

式中：E_i为工质的㶲值，kW；q_{m, i}为流量节点i的质量流量，kg·s⁻¹；h_i为流量节点i的质量焓，kJ·kg⁻¹；h₀为环境温度的质量焓，kJ·kg⁻¹。s_i为流量节点i的质量熵，kJ·(kg·K)⁻¹；s₀为环境温度的质量熵，kJ·(kg·K)⁻¹。

太阳辐射的㶲值为^[21]

$ {E_{\text{s}}} = {G_{\text{B}}}{A_{{\text{ap}}}}\left[ {1 + \frac{1}{3}{{\left( {\frac{{{T_0}}}{{{T_{\text{s}}}}}} \right)}^4} - \frac{4}{3}\left( {\frac{{{T_0}}}{{{T_{\text{s}}}}}} \right)} \right] $

(13)

式中：E_s为太阳能㶲值，kW；T_s为太阳能热力学温度，K。

LNG的㶲值为

$ {E_{{\rm{LNG}}}} = {q_{m, 25}}\left[ {\left( {{h_{25}} - {h_0}} \right) - {T_0}\left( {{s_{25}} - {s_0}} \right)} \right] $

(14)

式中：E_LNG为LNG㶲值，kW；q_{m, 25}为流量节点25的质量流量，kg·s⁻¹；h₂₅为流量节点25的质量焓，kJ·kg⁻¹；s₂₅为流量节点25的质量熵，kJ·(kg·K)⁻¹。

3.2 㶲经济和㶲环境分析 3.2.1 㶲经济

㶲经济是将㶲分析和经济相结合，是评估热力系统能效的重要方式^[22]。第k个组件㶲成本平衡方程可描述为^[13]

$ \sum {{{\dot C}_{{\rm{out}}, k}} + {{\dot C}_{P, k}} = \sum {{{\dot C}_{{\text{in}}, k}} + {{\dot C}_{\phi , k}} + {{\dot C}_{{\text{Z}}, k}}} } $

(15)

式中：$ \sum {{{\dot C}_{{\rm{out}}, k}}} $组件出口成本率总和，＄·h⁻¹；$ {\dot C_{P, k}}$为k组件功率成本率，＄·h⁻¹；$ \sum {{{\dot C}_{{\rm{in}}, k}}} $为k组件进口成本率总和，＄·h⁻¹；$ {\dot C_{\phi , k}} $为k组件热流量成本率，＄·h⁻¹；$ {\dot C_{{\rm{Z}}, k}}$为k组件投资成本率，＄·h⁻¹。

$ \dot C = c{E_i} $

(16)

式中：$ {\dot C}$为成本率，＄·h⁻¹；c为㶲单位成本，＄·GJ⁻¹。

k组件投资成本率表示为^{[13, 23]}

$ {\dot C_{{\text{Z}}, k}} = \frac{{{C_{{\text{Z}}, k}} \cdot {i_{{\rm{CRF}}}} \cdot \varphi }}{\tau } $

(17)

$ {i_{{\rm{CRF}}}} = \frac{{{i_{\rm{r}}}{{\left( {1 + {i_{\rm{r}}}} \right)}^n}}}{{{{\left( {1 + {i_{\rm{r}}}} \right)}^n} - 1}} $

(18)

式中：C_{Z, k}为k组件投资成本，＄；各组件投资成本公式详见文献[16]和[24]。τ为年工作时长，取8 000 h；φ为维持系数，取1.06。i_CRF为资本回收因子；i_r为利率，本文取10%；n为系统寿命，取20 a。

3.2.2 㶲环境

㶲环境分析用来评估系统对环境的影响。环境影响平衡方程为^[25-26]

$ \sum {{{\dot B}_{{\rm{in}}, k}}} + {\dot B_{{\text{Z}}, k}} = \sum {{{\dot B}_{{\rm{out}}, k}}} $

(19)

$ \dot B = b{E_i} $

(20)

式中：$ \sum {{{\dot B}_{{\rm{in}}, k}}} $为k组件进口环境影响率总和，mPts·h⁻¹；$ {\dot B_{{\rm{Z}}, k}}$为k组件相关环境影响率，mPts·h⁻¹；$ \sum {{{\dot B}_{{\rm{out}}, k}}} $为k组件出口环境影响率总和，mPts·h⁻¹；$ \dot B$为环境影响率，mPts·h⁻¹；b为单位环境影响率，mPts·GJ^−1[18]。

环境影响率可表示为^[25-26]

$ {\dot B_{{\text{Z}}, k}} = \frac{{{B_{{\text{Z}}, k}}}}{{\tau \times n}} $

(21)

$ {B_{{\text{Z}}, k}} = \sum {\left( {{\omega _{j, k}} \times {m_{j, k}}} \right)} $

(22)

式中：$ {B_{{\text{Z}}, k}} $为k组件相关环境影响，mPts；ω_{j, k}为产品相关的生命周期系数，mPts·kg⁻¹，ω_{j, k}值详见文献[6]、[26]和[27]；m_{j, k}为各组件质量，kg。

3.3 评价标准

为了从热力学、经济和环境3个方面综合评估提出的CCHP系统的性能，选择㶲效率、总单位产品成本率和总单位产品环境影响率作为评价标准。

提出系统㶲效率公式为

$ {\eta _{{\rm{ex}}}} = \frac{{{P_{{\rm{net}}}} + {\mathit{\Phi} _{\text{H}}} + {\mathit{\Phi} _{\text{C}}}}}{{{E_{\rm{s}}} + {E_{{\rm{LNG}}}}}} $

(23)

式中：η_ex为㶲效率，%。

总单位产品成本率可表示为

$ {c_{p, {\rm{tot}}}} = \frac{{\sum {{{\dot C}_{{\text{Z, }}k}}} + {{\dot C}_{{\text{LNG}}}} + {{\dot C}_{\text{s}}}}}{{{P_{{\text{net}}}} + {E_{32}} + {E_{35}}}} $

(24)

式中：c_{p, tot}为总单位产品成本率，＄·GJ⁻¹；$ {\sum {{{\dot C}_{{\rm{Z, }}k}}} }$为k组件投资成本率总和，＄·h⁻¹；$ {{{\dot C}_{{\rm{LNG}}}}}$为LNG的成本率，＄·h⁻¹；$ {{{\dot C}_{\rm{s}}}}$为太阳能的成本率，＄·h⁻¹；E₃₂为流量节点32的㶲值，kW；E₃₅为流量节点35的㶲值，kW。

总单位产品环境影响率可表示为

$ {b_{{\rm{p, tot}}}} = \frac{{\sum {{{\dot B}_{{\text{Z}}, k}}} }}{{{P_{{\text{net}}}} + {E_{32}} + {E_{35}}}} $

(25)

式中：b_{p, tot}为总单位产品环境影响率，mPts·GJ⁻¹；∑$ {\dot B_{{\text{Z}}, k}} $为k组件相关环境影响率总和，mPts·h⁻¹。

4 结果与讨论

本研究设计的CCHP系统采用Matlab建立数学计算模型，系统模拟应用HYSYS。太阳能子系统的设计与计算参考文献[6]、[16]和[28]。提出的系统在基础工况运行时的输入参数如表 1所示。系统选用的LNG为混合物，组分详见参考文献[29]。

4.1 参数分析

图 2为TUR1进口热力学温度T₈对净输出功、㶲效率、总单位产品成本率、总单位产品环境影响率的影响。从图 2(a)中可以看出，随着TUR1进口温度T₈增加，系统净输出功增加且系统㶲效率增长。在TUR1、TUR3和PUM3的流量保持恒定的情况下，T₈的升高使这3个设备的焓差增加，进而使得TUR1、TUR3的做功量增多，且PUM3的耗功量增加。T₈的增加导致TUR4中的流量增加，TUR4的做功量增加。由于TUR1、TUR3和TUR4的做功量共增长26.04 kW，PUM3的耗功量增加5.28 kW，所以系统的净输出功增加。HX3中热源出口温度和流量不变，T₉随T₈的升高而增加，使得HX3中的焓差降低，系统的热量降低6.10 kW。在系统冷量保持不变的情况下，由于系统净输出功的增加量多于热量的改变量，所以系统的㶲效率呈现增长的趋势。从图 2(b)中可以看出，随TUR1进口热力学温度T₈升高，总单位产品成本率和总单位产品环境影响率均降低。主要原因是LNG的成本率恒定且太阳能的成本率为0，随着T₈的增加，TUR1、TUR3、TUR4以及PUM3的投资成本率增加量为0.58 ＄·h⁻¹，整体大于HX3的投资成本率减少量0.20 ＄·h⁻¹。净输出功的增加量为20.76 kW，多于流股32的㶲流量减少量0.61 kW，所以总单位产品成本率呈现下降趋势。从图中可以看出与总单位产品成本率的变化趋势相似，总单位产品环境影响率呈降低趋势。原因为T₈增加，TUR1、TUR3、TUR4和PUM3的环境影响率的增长量为0.33 mPts·h⁻¹，HX3的环境影响率的减少量为0.02 mPts·h⁻¹，使得组件总环境影响率表现为增加。净输出功与流股32的㶲流量关系如前所述，所以总单位产品环境影响率表现为下降趋势。

图 3为HX3中R134a进口质量流量q_{m, 9}对净输出功、㶲效率、总单位产品成本率、总单位产品环境影响率的影响。从图 3(a)中可以看出，净输出功随q_{m, 9}的增加而减少。随着q_{m, 9}的增加，TUR3中的流量减少，在TUR3的焓差不变的情况下，TUR3的做功量降低；TUR4和TUR5中的流量不变，焓差的降低使得TUR4和TUR5的做功量减少。TUR3-5做功量总体减少56.63 kW，所以系统净输出功呈下降趋势。在HX3中热源的焓差恒定的情况下，随q_{m, 9}的增加，系统产生的热量升高，增加量为94.48 kW。系统的产热量的增加量高于净输出功的减少量，所以㶲效率升高。从图 3(b)中可以看出，总单位产品成本率和总单位产品环境影响率随q_{m, 9}的增加而增加。主要原因为q_{m, 9}增加使得HX3的投资成本率和环境影响率增加，TUR3-5的投资成本率和环境影响率减少，投资成本率和环境影响率总体分别减少0.65 ＄·h⁻¹和0.46 mPts·h⁻¹。流股32的㶲流量随q_{m, 9}的增加而增加，增加量为4.00 kW，总体低于净输出功的减少量。投资成本率和环境影响率的变化速率低于净输出功的变化速率，所以总产品单位产品成本率和总单位产品环境影响率呈升高的趋势。

图 4为PUM6出口压力p₂₆对净输出功、㶲效率、总单位产品成本率、总单位产品环境影响率的影响。从图 4(a)中可以看出，净输出功随PUM6出口压力p₂₆的增加而增加。在TUR5和PUM6流量不变的情况下，p₂₆的增加使得TUR5和PUM6的焓差增加，TUR5的做功量增加119.18 kW，PUM6的耗功量增加26.49 kW，所以净输出功为上升趋势。在HX5中冷源的流量不变，p₂₆的增加使得HX5产出的冷量增加，为93.18 kW。所以在系统产热量为定值时，冷量和净输出功同时升高，所以㶲效率表现为增长的趋势。从图 4(b)中可以看出，随PUM6出口压力p₂₆的增加，总单位产品成本率和总单位产品环境影响率均降低。原因为p₂₆的增加，一方面使得组件PUM6、TUR5和HX5的投资成本率和环境影响率增加，分别增加1.69 ＄·h⁻¹和1.35 mPts·h⁻¹；另一方面促进系统净输出功的升高，流股35的㶲流量增加量为1.07 kW。净输出功和流股35的㶲流量的增长速度高于投资成本率和环境影响率，所以总单位产品成本率和总单位产品环境影响率逐渐减小。

图 5为FT进口压力p₁₉对净输出功、㶲效率、总单位产品成本率、总单位产品环境影响率的影响。从图 5(a)中可以看出，净输出功和㶲效率随FT进口压力p₁₉的增加而降低。原因为TUR3的流量不变，p₁₉的增加使得TUR3中的焓差减小，进而TUR3的做功量减少，减少量为83.16 kW。TUR4的进口流量以及焓差随p₁₉的升高而增加，使得TUR4的做功量增加72.44 kW，所以净输出功呈下降趋势。在系统热量和冷量恒定时，净输出功减少，导致系统㶲效率减少。从图 5(b)中可以看出，总单位产品成本率和总单位产品环境影响率随p₁₉的增加而增加。原因为p₁₉的增加使得TUR3的投资成本率和环境影响率分别减少1.02 ＄·h⁻¹和0.60 mPts·h⁻¹，TUR4的投资成本率和环境影响率分别增加0.97 ＄·h⁻¹和0.56 mPts·h⁻¹。流股32的㶲流值与流股35的㶲流值不变，系统净输出功降低，投资成本率和环境影响率的变化速率均小于净输出功的变化速率，所以总单位产品成本率和总单位产品环境影响率升高。

4.2 对比分析

如图 6所示，为了检验DORC与TOFC组成的CCHP系统性能(定义为DORC-TOFC)，建立了SORC与BOFC组成的CCHP系统(定义为SORC-BOFC)，2个系统的输入参数均相同。

表 2展示了2个CCHP系统的对比结果。从表中可以看出，2个系统的产热量相同，但是DORC-TOFC系统的净输出功、冷量和㶲效率均高于SORC-BOFC系统。

4.3 优化

本研究选择系统㶲效率分析系统的热力性能；应用总单位产品成本率分析系统的㶲经济性能；采用总单位产品环境影响率分析系统的㶲环境性能。4个决策变量T₈、q_{m, 9}、p₂₆以及p₁₉的取值范围如表 3所示。

采用NSGA-II方法对CCHP系统进行3目标优化。图 7为㶲效率、总单位产品成本率和总单位产品环境影响率的帕累托前沿。图中点C为最优解，此时T₈为372.80 K、q_{m, 9}为0.32 kg·s⁻¹、p₂₆为6 991.91 kPa以及p₁₉为302.33 kPa，得到的系统㶲效率、总单位产品成本率以及总单位产品环境影响率分别为47.23%、44.20 ＄·GJ⁻¹和40.06 mPts·GJ⁻¹。

5 结论

本研究将DORC和TOFC相结合建立了以太阳能为热源、LNG冷能为冷源的新型CCHP系统。从系统的热力性能、㶲经济和㶲环境3个方面对系统进行了分析，建立了3目标优化模型。得出如下结论：

(1) 与SORC-BOFC系统相比，新型DORC-TOFC系统的性能更好。

(2) 可根据使用者对净输出功、热量和冷量的不同需求对系统进行调节。

(3) 总单位产品成本率和总单位产品环境影响率具有相同的变化趋势。可以通过适当降低HX3的进口流量和FT的进口压力，降低总单位产品成本率和总单位产品环境影响率；降低以上2个参数可减少成本并降低对环境的影响。

(4) 最佳运行工况时，系统㶲效率、总单位产品成本率和总单位产品环境影响率分别为47.23%，44.20 ＄·GJ⁻¹，40.06 mPts·GJ⁻¹。