0 引言

近几十年来，随着全球人口的不断增长和工业化、智能化进程的加快，人类对能源的需求越来越庞大，传统化石能源已经无法满足未来的发展需求。因此全球范围内相继把发展电能的研究逐步转向利用清洁的可再生能源和分布式能源，电网结构也经历着由传统大电网向智能化电力系统的转变[1]。

在中国一些可再生能源技术（如太阳能、风能等）相继得到了大规模的推广，预计到2030年，风力和光伏装机容量将超过16亿kW[2]。这些可再生能源往往具有波动性、间歇性以及随机性的特点，并网后使电网安全运行的压力加重[3]。因此，开发电能与其他形式能源之间的大规模相互转换技术，是近期新能源电力系统领域的关键课题之一。

由于可逆固体氧化物电池（RSOC）能实现热能、电能、氢能的相互转化，它能够成为联通热、电、气网的桥梁，实现不同能源的相互转换，配合风光等可再生能源使用，能够提高可再生能源的自我消耗率，使资源得到更灵活的配置。当新能源发电系统产能大于负载所需能量时，RSOC工作在电解模式下，将多余电能转化为氢气或者再经过甲烷化生成甲烷储存起来。而在新能源产能不足时，可以工作在燃料电池模式下，将储存的化学能转化成电能。这有助于应对电网的电力高峰和电力低谷，能够提高电网的灵活性和稳定性[4]。

国家能源局发布的《能源发展“十四五”规划》提出了要提升天然气储备和调节能力，优化现有的电网结构，创造新的电网运行模式。与其他储能技术相比，电解水制氢将可再生能源转化成H2，具有能量密度高、储存容量大和储存时间长等优点，能够很好地消纳风电、光电等可再生电力。在含有P2G（power to gas）技术的综合能源系统[5]中，常用储能方式有使用储氢罐储氢[6-8]、直接将H2按比例注入天然气网[9-10]以及将H2甲烷化制成人造天然气（power to synthetic natural gas，P2SNG）存储在天然气储罐中或无风险的注入到现有天然气管网中[11-12]3种。在氢气储能的基础上，可以利用RSOC制取的氢气与二氧化碳反应转化为甲烷，这种方案不但可以解决H2储存成本高、储存安全性问题和难以运输的问题，还可以通过售卖甲烷从天然气网络获取收益[13-15]。

综合能源系统是冷、热、电、气等能源系统在能源生产、传输和利用过程中相互耦合而形成的一种新的能源系统[16]。多能流的概念打破原来能流子系统系统之间连接不紧密的状态，实现了多种能源之间相互转化、相互补充。综合能源系统充分利用了不同形式能源的互补性和互助性，提高了系统的经济性，增强了系统的灵活性，提高了系统的可靠性，挖掘了系统的互补性。虽然综合能源系统的具体概念还在讨论和发展之中，但多能流耦合互补已经逐渐成为共识，成为了综合能源系统的重要特征之一。

沼气不仅是一种稳定的可再生能源，通过生产沼气，还可以使城市垃圾中的生物量部分[17]变废为宝，减少对土地的危害。通过甲烷分离装置，可以将沼气升级为达到输送质量标准的甲烷，从而与天然气网络互联，产生额外收益。同时，基于生物质能的沼气热电联产（combined heat and power，CHP）既可以满足整个系统的用电/用热需求，又可以通过消耗储罐里储存起来的合成甲烷，与风、光等可再生能源协同，替代传统化石燃料[18]。

在上述背景下，本文拟采用GAMS建立一个探讨电价响应和电网激励下[19]的RSOC发电-电解产气系统模型。拟在双碳目标的背景下，建立一个分布式发电+沼气厂的物理模型，并探讨在电价响应和电网激励条件下RSOC综合能源系统的优化和配置。

1 电-气-热综合能源系统建模及经济运行设计

为了增加系统能源利用效率和运行灵活性，工业界和学术界正大力开展综合能源系统相关研究，而将沼气和新能源系统结合在一起制造人工甲烷，为新能源的消纳和传统能源替代提供了新的思路。利用RSOC的电解功能，可以实现人工甲烷的生成，同时能够显著提高系统稳定性。基于此，本章建立了含有RSOC和CHP的电-气-热综合能源系统模型框架，模型示意图如图1所示。模型中使用橙色、绿色、蓝色分别表征热网、气网与电网，实现了电-气-热的三网耦合。

1.1 综合能源系统建模

为了满足沼气厂正常的运行需求，数学模型中需要满足系统各个部分的运行供电需求：

式中：Eec(t)为RSOC工作在电解模式下每小时需要的能量；Eme(t)是甲烷化装置每小时运行所需能量；Eimp(t)是系统每小时从电网里吸收的能量；EPV_dem(t)、Ewind_dem(t)是太阳能、风力发电厂每小时耗电量；ERSOC_dem(t)和ECHP_dem(t)分别是RSOC和CHP装置每小时耗电量。

为了计算上式中系统内每个板块的小时耗电量，式（2）—式（3）给出了RSOC电解状态以及甲烷化装置[20]的小时耗电量的计算方法：

式中：是运行过程中RSOC工作在电解模式下产出氢气的流量（m3/h）；eec 是氢气产生过程中装置消耗的能量（kWh/m3）；ηec 是RSOC电解模式能量转换的效率。

式中：是运行过程中甲烷化装置产出合成甲烷的量（m3/h）；eme 是甲烷产生过程中装置消耗的能量（kWh/m3）；ηme 是甲烷化装置能量转换的效率。

产生电能的方案则由太阳能电站、风电站、CHP产电以及RSOC工作在燃料电池状态4个部分组成，这些电能均分为满足厂内供电和盈余电量两个部分，如式（4）—式（7）所示：

式（4）—式（6）中，dem表示工厂各设备运行所需电量，exp表示向电网输送的盈余电量。在不同的工况下，产生电能和消耗电能的板块亦有不同，在这种情况下，式（1）中会有部分变量取零值。

CHP每个小时生产的电能跟沼气燃烧放出的总能量有关[21]：

式中：ηel 为CHP中沼气化学能转化为电能的转化率，其值为0.4；QCHP(t)是运行过程中流入CHP装置中甲烷气体的流量（kWh/m3）；ΔHbiogas 为沼气的热值。

1.2 气网模型

气网等式指明了各类气体在系统中的相互关系，通过气网平衡和气体流量测量，可以表现出系统各个板块的工作情况。

气网模型中在厌氧发酵池输出口处引入了一个大容量储沼气罐，通过控制气流的输入输出可以控制沼气罐的运行。

式中：S (t)是储罐中气体体积；Qf(t)是厌氧发酵池产生沼气的速率；Qb(t)是从储罐往后续装置中输送沼气的可控速率。

式中：QCHP(t)和QRSOC(t)是CHP和RSOC消耗气体的速率。

沼气储罐中通过的气体流量不能超过建设的储罐容量。

式中：Cstorage 是储罐的建设容量。

本文对沼气的成分进行了简化，假设生产并从储罐中输出的沼气Qb(t)中只含有两种气体：CO2和CH4[21]。

式中：CO2的含量为；CH4的含量为。

为了实现低碳目标，实现碳的零排放，同时尽可能多的生成甲烷，RSOC工作在电解模式时，电解水生成的H2量将配合前端CHP生成的CO2量。

式中：是电解水产生的H2量。

对于RSOC来说，工作在电解状态时氢气流量不能超过建设容量，工作在燃料电池状态时沼气和氢气的流量不能超过燃料电池建设容量。

式中：Cec 是RSOC的建设容量。

1.3 热网模型

首先是热网平衡，每个不同的装置或需要吸热、或需要放热，如式（15）所示：

式中：Hexp(t)是系统出售给热网的热量；HCHP(t)是CHP装置生产的热量；Hme(t)是甲烷化装置工作产生的热量；Hdg(t)是厌氧发酵池工作需要的热量。

其中CHP作为热电联产装置，放出的热量与装置中通过的流量QCHP(t)有关[21]。

式中：ΔHbiogas 是沼气的热值；ηth 为CHP中沼气化学能转化为热能的转化率，其值为0.5。

甲烷化是个放热反应，因此甲烷化装置也能放出热量并加以利用。

式中：ΔHme是甲烷化反应放出的热量，为165 kJ/mol。

厌氧发酵池需要在一定温度下才能工作，而提供这个恒温环境每小时需要的能量跟每小时生产沼气的量相关。式中：Hdg(t)为每小时发酵池运行需要的热量；hdg为发酵过程的热量需求值（kWh/t）；QF(t)为每小时输入到厌氧发酵池中的发酵物质流量（t/h）；

多余的热量会被作为利润的一部分出售给热网。

1.4 新能源发电站模型

对于光伏发电站来说，根据光伏曲线得到的能量功率公式[22]如式（19）所示：

式中：αPV(t)为实际光伏发电曲线对应向量。

对于风力发电站来讲，同理根据风力发电功率曲线得到的能量功率公式[22]如式（20）所示：

式中：αwind(t)为实际风力发电功率曲线对应向量。

1.5 优化目标建模

本文以最低的系统整体成本为优化函数[23]，定义为式（21）：

式中：是每个模块使用的一次成本；Cimp(t)是每小时从电网购买的民用电成本，在考虑成本时，计算总时长为1 a（即8760 h）；是每个模块的运行成本，同样以h为单位计算1 a的使用量；ZCRF是折旧投资因子，因为考虑到一次成本能够使用的年限，需要对每1 a分摊的一次成本进行折旧[24]，定义为式（22）：

式中：r为利率；n为使用年限。

不同方案1 a间产生电量、甲烷量不同，为了使结果更加科学，本文还引入了计算每kWh电和每m3甲烷所需成本，如式（23）—式（24）所示：

式中：分子部分为光电/风电在运行过程中的总成本，分母部分为一年来通过光伏发电/风力发电所产生的总电量。

式中：分子部分即整个系统1 a的总成本，这里的总成本减去了通过售电、售热产生的收益；分母部分为系统1 a生产甲烷的总量。

1.6 对传统电网依赖度的分析

为了减少乃至避免新能源系统接入传统电网产生的电能不稳定、对传统电网依赖性高等问题，本文引入了对传统电网依赖度的分析[25]。

指标1：Zgrid。系统和电网间的整体能量流动，在实际运行中，由于风光的不确定性会造成能源生产和消费的不平衡，往往会与电网进行能源交换，首先量化一种变量，同时考虑从电网汲取电能和向电网输出电能。

式中：Eexp(t)是1 h内系统从电网汲取的总能量；Eimp(t)是1 h内系统向电网供给的总能量。

指标2：ξgrid,in。此参数代表了自我生产能源的“浪费”，计算方法为使用盈余的所有电能除以系统新能源发电所发出的所有电能。

式中：EPV(t)是1 h内系统光伏发电的能量；Ewind(t)是1 h内系统风力发电的能量。

指标3：ξgrid,out。此参数代表电网能源供给所覆盖的负荷需求份额，计算方法为从电网汲取的所有电能除以系统每个模块需要的所有电力负荷。

式中：Eec(t)是1 h内RSOC工作在电解模式消耗的能量；Ewind(t)是1 h内甲烷化装置消耗的能量。

2 案例输入参数

2.1 沼气厂输入参数

沼气厂的一项实验研究表明，食物垃圾中总固体（TS）含量约占20%[26]，而从食物残渣中生产沼气，沼气产量约为0.566 m3/kg。将这些数据乘以沼气厂规模，可以得出沼气厂厌氧发酵池日生产量约为10 000 m3/d，折合Qf=417 m3/h，沼气厂生产的沼气中甲烷含量，沼气的热值为ΔHbiogas=6.4 kWh/m3[27]。每日厌氧发酵池沼气产量确定之后，可以根据上文提到的食物沼气生产潜力求得厌氧发酵池的原料输入量为QF=90 t/d，折合QF=3.75 t/h[26]。在沼气生产的过程中，厌氧发酵池保持恒温的比热需求为hdg=18.60 kWh/t。

关于热电联产装置，由于CHP装置跟热网联系紧密，因此本案例未考虑建设的一次成本（已经由热网建设好），只需要考虑运营成本。运营成本包括运行成本、人员工资、机器维护等多种成本，统一由MSO（money service operator）表示。统一进行计算之后，对于使用CHP生产1 MWh电量MSO为1 400 000元/a[28]。而在CHP装置中，发热和发电的效率为ηel=0.4、ηth=0.5。

CHP产生的电力将作为本系统电力的补充，多余的电力将出售给电网，而多余的热量作为优质热源出售给热网。本文假设热网的需求远远大于沼气厂能够提供的热量，因此沼气厂生产的所有热量均可被出售。就本文而言，热量销售价格为Pexp=0.14元/kWh[29]。

甲烷化过程中释放的热量为1.6～2.1 kWh/m3（CO2），本文取其中值1.9 kWh/m3（CO2）。在计算模型经济性的时候，考虑其使用年限为20 a，贴现率5%[30]，这2个数值对于所有的模块一次成本计算时都使用。

2.2 新能源电站及电力输入参数

风电和光伏发电的功率曲线来自于Renewable Ninja网站的仿真数据，其中风力的年功率发电曲线如图2所示。

为了更加清晰的说明风力和光伏的曲线特性，特意截取了典型月风电功率曲线和典型日光伏功率曲线如图3和图4所示。

风力和光伏电站的具体投资情况为，一次投资（即发电站建设成本）统一按7000元/kWh计算，在本案例中，针对运营成本，光伏的造价要贵于风力发电。具体而言，光伏的年运行成本被折算成一年的一次投资成本（CAPEX）的3%，而风力发电的年运行成本仅为一次投资成本的1%[31]。

在标准大气压下运行的沼气储罐的一次投资成本为1260元/m3，储罐不需要运行成本。而对于RSOC[20，32]、甲烷化装置来说，一次投资成本、运行成本、装置的运行效率以及装置的功耗如表1所示[33]。

市场的电力价格来自克罗地亚电力交易所。交易所2019年的购电、售电数据中显示：批发市场中电力的价格为0.345元/kWh，而售电只能按照批发市场的价格进行售卖，因此本文选定售电与此价格相同。同时，在从电网进口电力的情况下，部分税收价格被添加到批发价格中（在克罗地亚约占批发电力价格的80%），这导致电力总平均价格等于0.621元/kWh。

2.3 应用场景分析

在本文中，设计了3种将电转气整合到本应用场景的不同方案。这3种方案根据对电力、热能和沼气生产方案的不同造成成本和电网依存度的不同。

1）子案例S1：沼气先使用热网现有的CHP装置生产热量和电力，燃烧后产生的CO2将与来自RSOC电解模式下产生的H2一起被通入甲烷化装置中产生甲烷。此方案由于沼气直接通往CHP，所以不需要使用储罐。

2）子案例S2：在使用CHP的同时，在厌氧发酵池之后添加沼气储罐，来应对发电高峰或发电低谷。

3）子案例S3：在S2的基础上，添加RSOC的燃料电池模式进行发电。由于CHP和RSOC对于不同形式的能量产出比例不同，CHP产出热能的效率更高，而RSOC对于电能的转化率更高，2种方案同时使用能更充分地面对不同的电力需求。

为了体现不同的变量对于系统的影响，在子案例之外同时考虑电力价格上涨、物料成本上涨等情况。对于从电网购电的价格以一年分别上涨10%、20%、30%，以此体现在依存电网成本更高的情况下系统做出的取舍。

3 案例分析

3.1 风光发电成本

在子案例中的3种情况（S1、S2、S3）中，风光的发电成本均相同，风力发电的平均电价成本Lwind=0.581元/kWh，光伏发电的平均电价成本LPV=0.56元/kWh，这2种发电资源的发电成本均比购电价低，因此不会出现弃风弃光现象。至于二者的电价差异，主要是在此地区2种资源的发电潜力不同及电站的运行成本不同的双重影响下造成的。该地区风能的容量因子为20.66%，而太阳能的容量因子高达32.96%，因此在光伏的运行价格高昂（一次投资成本的3%）的同时光伏的平均发电价反而低于风能。

3.2 系统能量来源构成

图5显示了3种子案例一周之内不同的发电单元按小时运行以满足生产甲烷的电力需求。从图中可以看到，在S1中由于仅考虑将所有的甲烷通向CHP，从而造成每天的电能总需求相等，同时由于沼气CHP的成本要低于光伏、风力发电（利用的是现有的CHP装置，故一次成本在系统整合P2G概念之前已经支付），因此代表CHP的电能曲线很平坦，从而造成每日新能源发电及从电网输入的总电量同样是平坦曲线；S2和S3由于添加了沼气储罐，因此每日的产出不稳定，甲烷的总产量也有所减小，但是与之相对的是对电网依赖性的显著降低。

在3种情景中，S1生成的甲烷数量最多，达到了3 652 920 m3。其他2种情景由于使用储罐的状况不同，年生产的甲烷量各不相同，其中S2年产生甲烷量为3 637 528 m3，S3年产生甲烷量为3 638 359 m3。分析可知，S1中产生的甲烷数量比其他子案例多，电力消耗大，与此同时，过度依赖CHP，P2G在系统中整合程度较低，从而导致系统对电网的依赖性很高。而在S2、S3中，甲烷生产量会根据当日电厂的发电情况灵活调控，同时在风光富余时储存了部分电量，既降低了成本，也使系统对于电网的依赖性大大降低。

从表面上看，相较S1，S2中甲烷的年产量只减少了15 392 m3（占S1生产总量的0.421%），S3中甲烷的年产量也仅减少了14 561 m3（占S1生产总量的0.399%）。总发电量的变化也不大，这个问题可以通过C守恒的方式解释：由于整个系统没有CO2的排放，同时沼气储罐中储存的甲烷量有限，因此3种子案例最终生成的甲烷量差别会小于规划的沼气储罐容积。但如果从电能贡献比例的角度来看，子案例S2和S3较S1表现优越。

3种子案例的各种能源在总电力需求中的渗透率如图6所示，S1的总用电量最多，达到了1.725×108 kWh。可以看到，S1的风能发电占总电力需求的11.4%，光伏发电占总电力需求的31.9%，CHP占总电力需求的5.2%。新能源发电占总电力需求不足50%。反观后2种情况，S2中总用电量略有减少，为1.717 783×108 kWh，其中新能源发电满足了60.8%的总电力需求；S3中总电量为1.612 745×108 kWh，新能源发电量占总发电量的64.0%。可以看到，3种情况下，随着沼气储罐和RSOC依次加入系统运行，新能源的发电量比例愈发增加，同时，从S1与S2、S3的对比中可以看到，沼气储罐和RSOC的加入对于整个系统对于自发电量的消耗效率有了显著提升。但是在S3中，系统添加入RSOC之后，从电网购电的比例有所增加，从表面上看不符合预期。但是由于系统同时存在电能的流入流出，每一种能量都会被分为Edem和Eexp2个部分，电能生产比例这个指标不完全适用，因此需要参考引入的针对电网依赖度的参数对此问题进行讨论。

根据优化结果，对电网依赖度引入的参数进行事后分析，结论如表2所示。

指标1：Zgrid。这个指标同时考虑了系统和电网间的整体能量流入和流出，而不像上文使用的Eimp占总发电量的比例仅考虑了电网向系统输送的电能。参考此指标可以证明，尽管在图6中S3中Eimp占总发电量的比例要高于S2，但与此同时系统向电网输送的电能要多于S2，从而造成S3的Zgrid依然高于S2。

指标2：ξgrid,in。此参数代表了自我生产能源的“浪费”，即代表了自产能量没有被系统自身消耗的部分。由于系统向电网售电的价格很低，这个指标值很小，从表中看不出区别，在程序中将这个指标扩大100倍之后可以看到：S2中ξgrid,in=1.629，S3中ξgrid,in=1.574，S3的值小于S2。

指标3：ξgrid,out。此参数代表电网能源供给所覆盖的负荷需求份额，即系统从电网中吸收的能量占总消耗能量的比例（与上文占总生产能量的比例区分开），可以看到子案例S3的表现依然比S2优越。

从上面3个指标中可以发现，系统中引入RSOC之后，不论是从与电网的能量交流总量，还是从能源的自消耗量的种种指标来看，系统对于电网的依赖程度降低，系统的稳定性与自洽能力也获得了提升。

3.3 各装置容量及储罐运行状况

在S1中没有储罐，因此每日通过各类装置的气体流量是恒定的，在这种情况下，RSOC容量为1668 m3，甲烷化装置容量为417 m3，这两者等于每小时生成的气体流量。而在S2、S3中设置了储罐，储罐在放出气体的时候会在原基础上增大气流量，因此各装置的容量需要大于S1中一天最大甲烷产量时产生的气体流量。具体而言，S2中RSOC容量为2 648.093 m3，甲烷化装置容量为662.023 m3；S3中RSOC容量为2 607.972 m3，甲烷化装置容量为651.993 m3。

S2、S3储罐的运行情况如图7所示。

测量图中最高点可以得出，S2沼气储罐容量为15 391.981 m3，S3沼气储罐容量为14 560.931 m3。

为了满足生产需求，各种子案例的风光电站容量如表3所示。

可以看到，在加入储罐之后，新能源发电的电力需求明显得到提高，光伏、风力发电的生产规模得到提升，这也可以从侧面说明，加入储罐后系统对于新能源发电的利用更加彻底，资源得到了有效配置。同时，通过对比图7中沼气储罐的利用情况，可以发现引入RSOC之后储罐也得到了更好的利用，通过电解、甲烷化产生的甲烷更多，可再生能源的储存利用也更加精细。这一点可以通过比较沼气储罐运行情况图中曲线与x轴的面积/（最大值×储罐规划体积）来确定，计算可知：S2中储罐的利用率为14.70%，S3中储罐的利用率为17.07%，可知引入RSOC后，储罐的利用率得到了提升。

3.4 经济性分析

3种案例的一年期总成本、生产甲烷平均成本如表4所示。

S1、S2、S3从电力系统购买的电能成本为：55 196 073.13元、36 082 673.79元、35 373 194.56元，可以看到，后面2种情况从电力系统的购电成本比S1低了34.6%和35.9%。S1的收入更高，但这是建立在大规模使用沼气CHP的基础上的。S1通过出售CHP产生的优质热能所获取的收益为2 522 643.48元，远远超过其他子案例，这是符合市场预期的。从高昂的购电成本可以看出，这种方案对于电网的依赖性很高，每年在购电成本方面投资很大。同时，3种子案例生产的甲烷总量有一定偏差，因此需要引入生产甲烷的平均成本，而不仅仅用总成本进行量化比较。可以看到加入沼气储罐和RSOC，系统生产甲烷的成本逐渐降低，按现有的甲烷生产规模，生产3.6×106 m3的甲烷，添加入沼气储罐和RSOC的S3能比S1节省655 200元的生产成本。

传统资源日益减少，能源转型带来成本增加，电价上涨是未来可能的发展方向。假设第2年电价上涨50%，把数据重新输入到源程序，来量化不同子案例下电价上涨对经济性造成的冲击。可以看到S1的成本涨至115 891 510元，同比增长19.98%，甲烷的生产成本增至31.724元，同比增长19.99%；S2的成本涨至106 403 430元，同比增长10.13%，甲烷的生产成本增至29.358元，同比增长11.69%；S3的成本涨至105 925 120元，同比增长10.87%，甲烷的生产成本增至29.225元，同比增长11.30%。由此可见，在电价上涨的过程中，储能系统的引入能够大大抑制整个系统成本的增速，而引入RSOC之后，甲烷的生产成本也较未加入之前有所降低，由于RSOC的成本按如今价格计算依然很高，S2与S3的生产成本差距不大。

在讨论固定电价上涨幅度的同时，本文还根据电价的上涨幅度，绘制了随着电网电力价格的变化，3种子案例中年总投资成本和甲烷的生产成本的波动图，如图8和图9所示。

由图中可知，后2种添加储罐的案例受电价波动的影响要小得多，S1拟合结果近乎是一次函数，成本受电价钳制严重，后2种方案则会根据电价的逐步升高逐渐降低从电网购入的电量，转向发展光伏和风力发电，当电价增长到原来的一倍时，S2中从电网吸收的电量仅为5.853×106 kWh，同比减少90.137%；S3中从电网吸收的电量仅为5.729×106 kWh，同比减少89.944%。可见电价翻倍对于系统从电网购电这一渠道获取能量的影响很大。可以预见的是，随着电价的持续上涨，最后系统将不依赖电网供能，生产投资成本也将趋于水平。

4 结论

针对RSOC和储能装置在综合能源系统中的应用，本文建立了一个以沼气厂为背景的探讨电价响应和电网激励下的可逆固体氧化物电池发电-电解产气系统模型，得出主要结论如下。

引入沼气储罐，使系统的自耗电能力得到大幅提升，从电网购电的比例降低了20%，对外电网的依赖大幅减小；引入RSOC，能减少投资成本，同时引入储罐与RSOC后购电成本降低了35.9%。随着电价持续增长，沼气储罐和RSOC的最优投资容量逐渐增加，当电价增长一倍时，最优系统案例中从电网购电量同比降低89.944%。在同时添加沼气储罐和RSOC的系统中，系统的投资成本增速减慢，能够有效调节不同来源的电能生产比例，降低投资成本。

下一步可以深入探究电价波动对于系统的影响，引入分时波动的电价模型。此外，针对气网与热网，也有相应的质量要求，需服从全局的潮流调度，将围绕电-气-热三网构建节点，继续深入研究。