南非比勒陀利亚大学的研究团队近期开展了一项多目标优化研究，探索工商业光伏系统与压缩空气储能技术的协同应用。该研究针对南非地区条件，旨在降低系统总投资与运营成本，提升供电可靠性并增加可再生能源在电网中的占比。

通讯作者Tshilumba Kalala向pv magazine介绍：“这项工作的核心创新在于采用了整体优化的方法。与传统基于最坏情况设计压缩空气储能容量的方式不同，传统方法常造成成本过高的超额配置，我们开发的多目标框架能够同步优化光伏系统和压缩空气储能组件。”

研究团队模拟了南非某商业建筑的并网混合微电网系统，该系统包含光伏阵列、绝热压缩空气储能装置和备用柴油发电机。绝热压缩空气储能由压缩机、涡轮机和储气罐三部分构成。

优化模型采用多目标混合整数非线性规划方法，包含连续变量和二元变量。研究人员测试了四种场景：两种正常光照条件与两种低辐照度极端条件，每种情况分别考察每日2小时和6小时的负荷削减。

Kalala指出：“协同优化的光伏-压缩空气储能系统相比传统顺序设计，可将总资本成本降低15-20%，同时维持甚至提升电网稳定性和可再生能源利用率。研究结果明确显示，不存在通用的压缩空气储能配置方案，最佳功率-能量比取决于当地用电需求曲线和太阳辐照特征。”

分析揭示了系统性能与投资成本之间的权衡关系。高性能配置（37.5千瓦光伏、200立方米存储容量、10巴压力、20千瓦涡轮机）可实现41.5%的可再生能源渗透率和94.1%的供电可靠性，但需要1357万美元资本投入。成本优化配置（28.15千瓦光伏、3巴压缩空气储能）将前期投资减少32%至920万美元，相应可靠性为92%，可再生能源占比18.6%。

关于后续研究方向，Kalala表示团队正在开发人工智能驱动的能源管理系统，实现压缩空气储能的实时动态控制与调度。该智能控制系统通过机器学习预测能量流动，自适应电网状态，旨在提升储能资产的运行效率、使用寿命和经济收益。