混合地热-太阳能系统的瞬态建模与数据驱动优化：面向可持续城市发展的生态友好型多联产案例研究

本文提出了一种结合地热与聚光太阳能（CSP）的混合多联产系统，通过超临界二氧化碳（CO2）动力循环和双级喷射制冷（CPMCC）实现电、淡水、冷量及氢能的协同生产。研究采用（ANN-GA）机器学习优化框架，揭示了子系统（如MED/HDH脱盐单元）的?损关键节点，并以沙特麦地那案例验证了其技术经济可行性（NPV提升显著）。

　　

亮点

本研究创新性地将聚光太阳能（CSP）塔与地热闪蒸循环耦合，构建了基于超临界CO₂的联合动力多级制冷系统（CPMCC）。该系统像"能源魔术师"般同步产出电能、-20°C/-5°C双温区冷量（通过喷射制冷）、质子交换膜（PEM）电解的绿氢，以及HDH（加湿-除湿）/MED（多效蒸馏）两种工艺的淡水，堪称可再生能源界的"瑞士军刀"。

系统描述

如图1所示，该系统核心为"地热-CSP"双驱动引擎：地热流体先驱动闪蒸循环发电，余热与CSP聚焦的光热汇流后，注入超临界CO₂动力模块（效率较传统系统提升23%）。制冷单元采用"双喷射器"设计，如同冷量调节的双声道，可分别满足工业深冷（-20°C）与商业空调（-5°C）需求。氢能板块则搭载PEM电解槽，利用富余电力生产零碳氢气（纯度99.99%）。

方法论

通过MATLAB构建的仿真模型揭示：HDH脱盐单元竟是"?损黑洞"，贡献系统总?损的38%！而CPMCC蒸汽发生器紧随其后（?损占比21%）。研究团队巧妙运用人工神经网络（ANN）作为"数字替身"，将原本需72小时的模拟压缩至15分钟，再结合遗传算法（GA）进行三目标优化——就像给能源系统装上AI导航，精准平衡能效、成本与产水量的"不可能三角"。

优化

在"发电优先"模式下，系统净现值（NPV）飙升42%，而"淡水优先"方案仅以2.1%的?效代价换取日产淡水380m³。优化结果证实：超临界CO₂循环压力（12MPa）与CSP集热温度（580°C）是性能调控的"黄金旋钮"。

结论

这项"地热+太阳能"的混搭设计，在沙特麦地那实地测试中展现出惊人适应性——夏季太阳能主导（贡献率78%），冬季地热扛大梁（占比63%），全年?效稳定在54%以上。该研究为干旱地区的"电-水-氢"三联供提供了智能化的技术蓝图。