长期以来，能源一直是中国经济发展中的热点和难点问题，解决能源短缺及环境污染对实现可持续发展具有重要作用。随着多能互补、协同规划技术的不断成熟，多能耦合成为园区综合能源系统(integrated community energy system, ICES)最广泛的供能方式，如何提升综合能源系统运行效益是未来主要研究方向，因此研究环保及供能可靠性前提下的园区综合能源系统经济运行技术至关重要。首先对园区综合能源系统及其运行优化方法进行概述，提出园区综合能源系统微网各种微源及多能耦合单元数学模型；其次考虑综合成本最优、环境影响最小、系统运行最可靠，针对园区综合能源系统优化模型，总结出典型的目标函数及约束条件，并归纳NSGA-II及多目标粒子群优化模型求解算法，通过仿真算例分析验证了建模及优化方法的有效性；最后对园区综合能源系统运行优化问题进行总结与展望。

对于由电－气－热网络构成的综合能源系统(integrated energy system，IES)，提出了一种交替迭代求解多能潮流的新思路，以能源耦合设备的运行方式进行划分，确定不同能源子系统的计算顺序；在计算过程中保证系统网络数据与耦合设备数据的交互关系，可以让所提算法适用于多种不同的综合能源系统运行场景。最后以IEEE 33节点区域电力系统，32节点区域热力系统以及36节点的区域天然气系统共同组成的区域综合能源系统为算例，针对不同场景进行了多能潮流的仿真与分析，结果验证了所提算法的正确性与有效性。

为提升高寒高海拔地区风光互补热电联供系统的综合性能，以系统投资成本与负荷缺失率最小、当量CO₂年排量最大为目标，建立系统容量配置的优化模型。根据西藏那区全年日照与风力情况，应用非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ，NSGA-II)对风光互补热电联供系统的容量配置开展多目标优化研究。结果表明：优化后，系统全年负荷缺失率为4.6%、设备投资成本为16.2×10⁴元、CO₂年减排量为95.4 t；系统设备中，集热器的投资约占设备总投资的50%，光伏电池与蓄电池的投资次之，风机与储热罐投资最少；系统逐时负荷缺失率主要集中在室外温度较低的时段。多目标优化设计很好地平衡了风光互补热电联供对经济性、可靠性与环境性的需求，验证了方法的有效性，为高寒高海拔地区风光互补系统的优化设计提供了理论指导。

能源的供应和消费是影响企业运行的重要因素，根据企业用能特点，提出了多目标强耦合的综合能源规划优化设计理论方法和多能耦合算法，结合实际算例，以Matlab为数据分析和建模平台进行仿真计算和分析，建立了负荷分析与预测模型、装机配置模型、技术经济分析模型、风险压力测试模型等分析工具，进而得出了最优的综合能源规划优化方案，证明了该优化设计方法和算法的有效性和实用性，为企业建立多能互补、高效节能、绿色低碳、源－网－荷－储一体化的综合能源系统提供了理论依据。

基于“电为核心”现代能源体系的内涵和建设目标，提出“电为核心”的现代能源体系主要包括能源基地建设、综合能源服务体系构建、能源基地与智慧城市的供需互动。能源基地要充分耦合风光水火储多种能源，发挥不同能源形式在时空特性、能源特性上的互补，建议重点以风光火储一体化、风光水储一体化、风光氢储一体化这3种典型模式建设。为提高终端用能效率，文章分别给出了工业领域、建筑领域、交通领域这3个领域综合能源服务模式应用实例。在供给侧大力推进能源基地建设，在需求侧推进综合能源服务为基础的智慧能源，以工业互联网技术为支撑，以商业模式创新为保障，实现供需高效、高频互动，是提升电力系统安全性和灵活性，保证供需平衡，建设“电为核心”的现代能源体系的必然选择。

随着综合能源源－网－荷－储协调优化运营模式的快速发展，大用户采用新能源发电、储能、地源热泵等多种能源综合利用的形式已经成为趋势，无论是供能体系还是用能体系都舍弃了低效、粗放型的应用模式转而向高效、智能化的综合能源应用模式发展。详细地介绍了大用户用能系统和用能特性、以用户为中心的综合能源系统架构、大用户综合能源管理系统，以某大用户综合能源建设方案为例，进行了多种能源能效分析，验证了该方案的合理性，可为大用户综合能源建设应用以及策略控制提供参考。

多能互补系统通过冷热电气等能源的优化耦合，提供安全可靠的能源供应，是实现社会用能效率最优、促进可再生能源利用、实现可持续发展的必经之路。分析了多能互补系统的收益构成、盈利模式、优化目标及其影响因素，某地区的经济开发区实际案例研究表明：项目投资主体不同，优化目标和运营模式也不同，多能互补系统运营商的盈利情况也有所不同，源＋网＋调度控制中心模式的盈利高于网＋调度控制中心模式，当负荷参与需求侧响应时，可进一步降低供能成本。研究成果可为我国多能互补系统的商业化运营提供参考。

结合分时室内热需求的不同，通过设计合理的控制策略对房间进行供暖，将为有辅助热泵的太阳能供暖系统(solar heating system，SHS)带来巨大的节能潜力。在当前西北地区人体差异化热需求研究的基础上，提出太阳能与空气源热泵(air source heat pump，ASHP)联合按需分时供暖柔性节能控制策略，根据不同时段的室内热需求，设置一定的温度波动范围，优化热源出力顺序，使控制系统更具柔性。并通过TRNSYS软件建立联合供暖系统的仿真模型，对3个太阳能资源等级不同地区的某住宅建筑进行不同控制策略下系统的运行研究。结果表明，与常用的“恒温策略”相比，所提出的控制策略可充分利用太阳能，在保证热舒适的前提下通过减少ASHP的工作时长，从而减少高达24%的系统总能耗；所提出的控制策略在高辐照度地区应用更有效。

区域能源站基于多能互补，将多种不同形式的冷源经过智能耦合，以满足末端对冷负荷的需求。为使多能互补区域能源站供冷系统能经济、节能、绿色、环保、高效地运行，在设计中冷源装机容量要与运行模式相匹配。基于北京某区域能源站的实际案例，对其项目后期运行模式进行分析，设计其供冷系统各冷源的装机容量。研究表明，在供冷系统中耦合蓄冰槽后，可根据末端负荷变化情况，调整不同的运行模式以降低系统的运行成本，实现经济、高效运行。与传统的单一冷源供冷系统相比，多能互补的供冷系统通过多种能源的智能耦合提高供冷与末端负荷的匹配性，同时降低运行成本。

将可再生能源技术、储能技术与天然气冷热电联产技术相融合的复合能源系统是构筑未来清洁低碳、安全高效能源体系的重要方式。然而，这种复合能源系统结构复杂、变量众多、各种形式的能量输出相互耦合，难以优化；同时，由于气象参数及用户侧需求的强烈波动，对能源系统的设计优化通常需要详细的模拟和大量的输入数据，而现有方法在长时间尺度的优化上无法兼顾计算速度及其准确性。为此，基于全年逐时负荷，设计一个结合遗传算法和优劣解距离法的双层协同多目标整体优化框架。内层以运行成本、余热利用率、电网交互为目标优化余热分配比及发电单元功率；外层则以年成本、一次能源消耗、二氧化碳排放为目标优化设备容量，通过内外层间的迭代确定设备最优容量及运行规划。此外，通过与基于典型日负荷的典型日优化方案对比发现，基于全年负荷的全年优化方案下的年成本、二氧化碳排放、一次能源消耗、电网依赖程度分别减少3.64%、3.04%、17.56%及40.27%，整体表现优异，表明该方法可为研究类似能源系统的设计和运行优化提供有效借鉴和解决方案。

冷热电联供(combined cooling, heating and power, CCHP)系统能够同时满足用户冷热电负荷需求，实现热量梯级利用和能量高效供给。但CCHP系统内部能量耦合程度高，各种能量间相互影响，为CCHP系统的容量配置和能量高效供给带来挑战。为此，建立了含储能和可再生能源的CCHP系统，提出2种余热优先利用运行策略，采用多目标遗传算法对系统设备容量进行优化确定，并对各类运行指标进行分析。结果表明：运行策略二(回收余热优先供热)的“3E”综合指标为0.344高于运行策略一(回收余热优先制冷)；运行策略二的年值节约率为4.5%经济性优于运行策略一；运行策略二的各类污染物减排率均高于运行策略一，表现出良好的环境效益。

固体蓄热技术将非峰值电能转化为热能，对消纳电网富余电能、平衡峰谷负荷以及减少环境污染具有积极意义。针对现有固体蓄热装置取热不均问题，提出一种新型结构蓄热体，在通风孔道内设计中间通道。利用Fluent建立蓄热体数值模型，研究了新型结构蓄热体放热时的温度分布和通风孔道内的流速分布，并与无中间连通结构蓄热体进行了对比分析。研究表明：中间连通结构提高了换热效率，减轻了热堆积现象；新型结构蓄热体相比于无中间连通结构，放热过程中平均温度下降37～68 ℃，最高降幅22.8%，最大温差下降27～60 ℃，最高降幅48.2%；中间连通结构使通风孔道中心处流速相对标准偏差下降45.4%，提高了流场均匀度；沿竖直方向的中间连通结构使蓄热体竖直方向温度分布更均匀，且未对水平方向的温度均匀性造成恶化影响。

随着综合能源系统复杂程度的增加，系统对部件耦合的要求也越来越高，这增加了系统的不确定性因素，因此，建立综合能源灵活性评价指标体系和评估模型是提高综合能源系统灵活性的关键前提。首先，分别从系统级和局部级来构建综合能源系统灵活性资源的指标评估体系；然后，综合考虑经济性、环保性、安全性等多方面因素，结合层次分析法、熵值法及模糊评价法搭建综合评估模型，并通过具体场景下的8种灵活性资源的调度方案进行指标权重的雷达图分析和模糊综合评价。结果表明：设置的灵活性资源调度方案中，灵活性得分最高的为燃气内燃机＋燃气锅炉的调度方案；但是考虑到经济性、环保性、安全性等多个方面，燃气内燃机＋热泵＋水蓄能、燃气内燃机＋热泵＋储能电站这2个调度方案更为突出。

为促进清洁能源消纳及多能耦合系统灵活运行，降低源、荷不确定性对系统的影响，构建包含光热电站的风－光－电－热－氢综合能源系统(wind-photovoltaic-electric-heat-hydrogen integrated energy system，WPEHH-IES)，提出一种鲁棒性可调的空间多面体不确定集两阶段鲁棒优化方法。基于列与约束生成(column-and-constraint generation, C&CG)算法将两阶段三层min-max-min鲁棒优化模型分解为一层min主问题与两层max-min子问题，通过强对偶原理将双层子问题结构简化处理；由子问题与主问题的交替求解，进而得到原问题的最优解。最后，通过算例分析验证所构建模型和求解算法的有效性及多能耦合系统出力的灵活性。

为响应“双碳”战略目标，阶梯式碳交易、绿证交易与需求响应的交互联动具有重要意义，其交互可减少园区的碳排放以及降低园区的运行成本。首先，构建绿证-阶梯式碳交易的数学计算模型；其次，引入需求响应机制，引导用户用电行为，促进新能源的消纳，降低系统运行成本；然后，将系统运行总成本与总碳排放作为多目标优化调度的目标函数，求解模型获得帕累托解集，采用逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS）-灰色关联分析法来获取帕累托解集的理想解；最后，设置多个场景进行对比分析，验证了所提模型的实用性与有效性。

以某能源站实际项目为案例，对地源热泵耦合蓄能水池承担基础负荷的分布式能源系统效率及经济性进行研究。通过计算机软件对末端冷热负荷进行逐时模拟，采用地源热泵＋蓄能水池承担基础负荷，耦合其他传统能源作为系统调峰和保障的运行方式，确定项目装机比例及计算系统的能源利用率和经济性。研究表明，能源站能源系统根据当地不同时段的能源价格，采用不同的能源组合形式，实现了项目经济、高效、环保运行。对于地源热泵耦合蓄能水池承担基础负荷的分布式能源系统，通过搭建智慧能源管理平台，实现多能协同、智能耦合的运行模式。分布式能源系统与传统能源供应系统相比，不仅可提高能源利用效率和系统经济性，也可提高可再生能源利用率。

近年来，在“碳达峰、碳中和”目标下工业企业节能降耗受到广泛关注，其中，作为工业企业第二大动力源，空压机的节能提效是当下重点工作之一。为此，对电机驱动、背压供热机组蒸汽驱动、抽凝供热机组蒸汽驱动和抽凝非供热机组蒸汽驱动等4种不同驱动形式的空压机进行技术分析和研究，主要从到户压缩空气一次能源消耗情况、碳排放和能源成本3方面进行分析对比。结果表明：电动空压机的碳排放最低，能源成本最高；抽凝供热机组和抽凝非供热机组所耦合的汽动空压机，其到户压缩空气一次能源消耗情况和碳排放都明显较差；背压供热机组所耦合的汽动空压机在到户压缩空气一次能源消耗情况、碳排放方面均好于电动空压机。

针对传统综合能源系统存在的能源产物种类单一、污染气体排放量高以及经济性差等问题，提出一种集成电转氢（power to hydrogen，P2H）、氢转气（hydrogen to gas，H2G）、氢转氨（hydrogen to ammonia，H2A）等电力多元转换 （power to X，P2X）技术的电热联供综合能源系统构型。首先，在系统模型方面，通过引入碳捕集、利用与封存（carbon capture，utilization and storage，CCUS）与火电机组富氧/掺氨燃烧等技术，构建电转氢/气/氨（power to hydrogen/ gas/ ammonia，P2H/G/A）耦合系统；其次，在电力系统低碳经济转型方面，构建综合考虑富氧燃烧-H2G耦合模型碳减排、增加供热经济收益效果以及H2A-掺氨燃烧耦合模型降低煤耗成本和燃煤碳排放效果的综合能源系统目标函数；最后，基于内蒙古某示范基地构建算例，对比分析不同能源转化技术的经济效益与碳减排效果，结果表明：所提集成系统能够显著优化能源结构，实现多能协同低碳经济运行；相比传统综合能源系统，经济性成本减少了7.5×10⁵元（19.5%），环保性成本减少了5.0×10⁵元（11.5%）。

随着禽畜规模化养殖程度的不断提高，奶牛养殖不断朝着专业化、集约化、标准化的方向发展。在“双碳”目标背景下，先进的奶牛养殖能源供给模式也向绿色能源转变。针对规模化奶牛场在生产过程中能源高效利用及降低生产用电费用的问题，提出一种源荷储协调互动的规模化奶牛场能源系统优化调度方法。该方法根据奶牛场生产用电需求及响应特性对其主要生产用能设备进行分类建模，考虑用电成本建立规模化奶牛场能源系统优化调度模型。在分时电价条件下，提出和源荷储系统动态调整的优化调度策略。以实际规模化奶牛场生产情况为依据，进行算例分析对比采用优化调度方法前后的用电效果。算例结果表明，所提出的优化调度策略能在满足生产需求的前提下，有效降低规模化奶牛场的日用电费用，实现奶牛场用电经济效益的最大化。

为应对可再生能源利用和用户负荷的不确定性，提出一种多时间尺度预测方法。预测过程分日前、日内滚动和实时3个阶段进行，时间尺度分别为1 h、15 min和5 min。首先，采用基于差值统计的预测方法完成气象参数的3个阶段预测；其次，在负荷预测的日前和日内阶段，建立了信号分解与机器学习相结合的回归预测模型，实时阶段建立了机器学习时间序列预测模型；接着，以测试集的预测精度指标为依据确定了日前和日内滚动阶段对典型日负荷的最佳预测方法；最后，将预测方法应用于典型日的能量预测，验证了方法的可行性。研究结果显示：3个阶段典型日气象参数预测结果的决定系数R²都在0.8以上；在日前和日内滚动阶段，多元负荷的预测任务应采用不同的信号分解方法，实时阶段负荷预测结果的R²值均超过0.9，平均绝对误差百分比(mean absolute percentage error, MAPE)接近0。

为降低园区综合能源系统碳排放，基于园区能源需求和负荷特性，设计了基于电能替代技术的综合能源系统方案，建立全工况仿真模型。通过非支配排序遗传算法和Gurobi求解器对多目标协同优化问题进行求解，并采用熵权-优劣解距离法进行综合评价决策，从而确定最优系统容量配置和运行策略。案例分析表明：所提方案使园区碳排放强度降低77%，满足近零碳园区要求；年能源净成本降低61.2%，能源自给率提升至71.3%。优化后的综合能源系统显著提升了能源利用效率和安全性，降低了碳排放，增强了园区能源独立性。

由于风光及用户侧的不确定性，采用传统的优化调度响应不及时会导致日内的供需不平衡。为此，构建一种含风机、光伏、蓄电池和光热的风光储综合能源系统，充分利用可再生能源，并在日前调度的基础上，基于模型预测控制算法并结合能源系统的状态空间方程，建立日内滚动优化数学模型；在Matlab平台上进行典型日的算例仿真，分析系统各设备的功率输出及供能情况，仿真结果显示：在3种典型日下该系统日运行费用较日前分别减少12.3%、7.4%、11.3%，且供电、热不平衡率均有所下降，提高了供能系统运行的经济性和可靠性。

多元储能是提高综合能源系统可再生能源消纳水平的有效途径，然而，随着耦合储能设备的增多，系统复杂程度增大，由此所带来的系统运行不稳定、能效低等问题制约着综合能源系统发展。因此，提出将储电、储热、储氢集成到综合能源系统中，并开展多时间尺度优化的研究。从构建系统模型到提出日前优化调度、日内滚动优化、实时调整多时间尺度优化方案，充分发挥多元储能优势，解决源荷不确定性对系统的影响。运行结果可见，储电共计调整12.421 99 MW不平衡电功率，社区可再生能源消纳水平提升0.42%，购电成本降低3.5%，碳税降低1.5%。这表明提出的多时间尺度优化运行方法，通过灵活调整各设备出力，使系统运行更加平稳，提高了系统的稳定性与可再生能源消纳水平。

太阳能-空气源热泵热水系统(solar-air source heat pump hot water system, SAHWS)常用于宿舍楼宇供暖，通过对系统参数的优化设计可显著提高系统能效性能与环境友好性。为得到一种综合考虑SAHWS经济、能源、环保与节能的优化方法，提出了一种新型组合优化设计策略，并利用TRNSYS软件搭建系统仿真模型，以西安、西宁、拉萨这3座不同太阳能资源等级城市为例，对SAHWS运行工况对比分析。结果表明：与常用生命周期成本设计相比，所提出的组合优化设计不仅降低了系统成本，还有着较低的系统能耗；组合优化设计的热泵能耗与工作小时数最短，且有最低的热损，在投资成本、系统季节性能因子、太阳能保证率以及碳粉尘、二氧化碳排放量均有较好表现。

智能化、低碳化是集团企业综合能源数字化转型发展的必然趋势。结合集团企业能源品种多、流程长、体量大、节能减排指标要求高的特征以及实际管理的需要，针对能源子系统多、数据缺乏互联互通、缺乏基于监测数据的智能化决策应用等问题，提出了一种基于智能决策的综合能源系统架构，系统集成不同种类能源子系统和设备，结合节能改造、能效评估、能源交易等实际管理决策需求，实现了集团企业智能型综合能源系统架构设计与集成。该设计方案符合实际集团企业能源管理建设规律，在有效利用存量的软件子系统和设备尽量减少系统投资的同时，有效保证能源管理系统的兼容性、开放性和可扩展性要求，可为集团企业综合能源管理系统的架构设计提供参考。

随着可再生能源的快速发展，小水电站作为一种清洁能源，展现出良好的发展前景。然而，目前小水电站面临着规模较小、参与电网调度机制不足以及调峰调频运行模式亟待创新等问题。基于小水电站的运行特点，考虑火电机组的成本与排放，以及小水电站的稳定运行，构建了多级梯度变速控水稳定调节的小水电站模型。同时，提出了改进的雾凇优化算法及多梯度供-储协同调度策略，以探讨实现系统经济效益、环境效益和调度稳定性综合最优决策方案。实验结果表明，与粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法、灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法及冠豪猪(crested porcupine optimizer, CPO)算法相比，改进后的雾凇优化算法在提高系统经济性方面约提升8.7%，减少污染排放约20.6%，并增强小水电站运行稳定性约32.6%。研究结果验证了所提出模型和算法的有效性，为多源能互补系统协调运行优化提供了新的思路。

针对电力物联网下多能源协同优化问题，建立了风光蓄协同交易的优化模型。利用抽水蓄能(pumped storage power, PSP)电厂出色的调节性能，将其按比例与风电厂和光伏电厂进行打捆，以最大化消纳新能源；另一部分参与主体侧市场调节以实现协同优化。通过构建风光蓄联盟，旨在消除风光新能源出力偏差，从而解决物联网中的信息交流安全问题。此外，采用沙普利值法对剩余价值进行分配。在此过程中，还考虑到碳排放要求，在负荷侧引入电动汽车(electric vehicle, EV)的减碳效能，并将其与火电出力形成约束；同时，在电网侧加入电储能调节，以确保在电力物联网环境下系统的安全运行。本研究采用主体侧报量报价方式，使得新能源预测全部出清，而负荷侧则跟随市场价格波动进行清算。进一步考虑波动偏差，对多能源主体的出力进行了优化。通过多个不同情景下的仿真结果验证了所提优化模型的可行性和适应性。

针对多园区电热系统在可再生能源大规模接入场景下存在的调度灵活性不足与运行成本攀升问题，提出一种基于边缘计算的梯级双时间尺度分布式电热系统最优调度模型。首先，构建包含物理设备层、边缘计算层与云层的三层协同架构，通过边缘计算实现园区间数据快速处理与分布式决策；然后，在改进目标级联法中引入双时间尺度策略，下层以5 min为尺度优化电能交互，上层以1 h为尺度协调热能交互，并采用增广拉格朗日法实现多时间尺度问题的解耦与滚动优化；最后，设计基于能源贡献度的收益再分配机制，通过非对称映射函数量化各园区在电热交易及可再生能源消纳中的贡献，确保利益公平分配。算例分析表明，所提模型较传统方法综合运行成本降低34.46%，可再生能源消纳率显著提升，且算法在8次迭代内收敛，验证了边缘计算与双时间尺度策略的结合可有效应对能流时空特性差异，为多能源耦合系统的协同优化提供理论支撑与实践参考。

为降低源荷两侧不确定性对综合能源系统(integrated energy system, IES)安全性与经济性的影响，以及提升IES面对不确定性的灵活、稳定运行的能力，提出多种储能参与平抑不确定性波动的策略，建立多重不确定性下日前-实时两阶段协同优化的鲁棒模型。模型中加入鲁棒可调因子综合评估系统经济性与鲁棒性，在日前阶段，根据新能源及负荷预测功率确定预调度计划，以实现最小运行成本下的功率平衡；在实时阶段，根据新能源出力及负荷实际模拟功率确定参与二次灵活调整设备的调整功率，以最小成本实现功率再平衡。算例表明，电源侧、储能侧的实时调整能更好发挥IES应对不确定性的协同调节功能；引入鲁棒可调因子刻画不确实性，较好地均衡了系统运行的经济性和安全性。

随着电力系统的不断发展和环保意识的提高，可再生能源发电比例在电力系统中不断增长，单一的火力发电机组调度已经变为多能源发电协调调度模式。为解决含储能装置的多能源电力系统调度优化问题，建立了以系统发电成本最低和污染排放最少为目标的风-光-火-储能电池-抽水蓄能的多能源电力系统调度模型；引入了基于迭代次数的自适应策略以优化位置更新系数，通过高斯变异对算法种群进行扰动，并将蚁狮算法中精英策略与蝗虫算法相结合，用改进多目标蝗虫算法对所提调度模型进行求解，对真实算例在Matlab平台进行仿真分析，提出了一种最优多目标电力系统调度方案。通过对测试函数和仿真实例进行仿真分析，验证了改进算法的优越性和所建模型的合理性。

针对农村地区清洁供暖需求迫切的问题，提出了采用间接式光伏光热（photovoltaic/thermal，PV/T）组件的热泵供暖系统。以兰州地区某乡村单户（64 m²）建筑为研究对象，在TRNSYS动态系统模拟软件平台上构建仿真模型，以小时、日、供暖期这3个时间尺度分析系统运行特性，探究热泵额定制热功率和蓄热水箱容积对系统性能的影响规律。研究结果表明：当热泵额定制热功率为2.50 kW、蓄热水箱容积为0.9 m³时，系统能有效降低蓄热水箱平均温度，将高峰时段总耗电量降至536.2 kW·h，PV/T组件平均发电效率达12.3%、平均热效率达35.35%，系统太阳能保证率77%，系统效率49%。该优化参数组合的PV/T热泵供暖系统在农村清洁供暖应用中表现出显著优势，能有效提高能源利用效率，降低运行成本，为农村地区清洁供暖技术提供了可行的解决方案。