Un système énergétique multifonctionnel photona-hydrogène-gaz a été construit pour les systèmes de cogénération froid-chaud-électrique-gaz, dans le but de satisfaire les besoins des utilisateurs en froid, chaleur, électricité et gaz; afin d'optimiser les performances du système, un système d'évaluation multi-objectif de l'optimisation du système de cogénératio froid-chaud-électrique-gaz a été construit, y compris les aspects économiques, environnementaux et de proportion d'hydrogène, et sur cette base a été construit un modèle d'optimisation mixte entier linéaire pour la planification multi-objectif et la programmation linéaire des opérations; en obtenant un ensemble de solutions frontales de Pareto, la meilleure solution dans l'ensemble de solutions a été trouvée en utilisant la méthode de distance entre les bonnes et mauvaises solutions; en modifiant la proportion de mélange d'hydrogène dans le gaz naturel dans le réseau de tuyauterie de gaz naturel, les meilleures conditions de fonctionnement de l'équipement du réseau de chaleur et du réseau de froid ont été obtenues. Les résultats de l'étude montrent: pour une charge utilisateur fixe, à un taux de mélange d'hydrogène de 14,47%, les coûts de fonctionnement quotidiens les plus bas du système sont de 26 794,31 yuans, les émissions de carbone les plus basses sont de 162,03 kg, comparativement à deux systèmes de référence, ce plan non seulement est économiquement avantageux, mais présente également des caractéristiques d'économie d'énergie et de réduction des émissions, l'évaluation globale est optimale. La conversion d'énergie renouvelable en électricité, puis sa transformation en gaz hydrogène et son mélange avec le gaz naturel selon un ratio de mélange spécifique pour une application dans le système de cogénération froid-chaud-électrique-gaz, peut réduire considérablement la consommation de gaz naturel, améliorer l'efficacité énergétique, maximiser l'assimilation de l'énergie renouvelable et réduire considérablement les émissions de carbone.

multifonctionnalité énergétique; algorithme NSGA-II; optimisation linéaire mixte entière; mélange de gaz naturel avec hydrogène; énergie renouvelable