作者：郑彦霖1,2,3,4郭欢1,2,4尹钊1,2,4徐玉杰1,2,4张华良1,2,4陈海生1,2,4
单位：1.中国科学院工程热物理研究所；2.中科南京未来能源系统研究院；3.中国科学院大学南京学院；4.长时规模储能重点实验室(中国科学院)
引用本文：郑彦霖, 郭欢, 尹钊, 等. 微型压缩空气储能热电联供系统变负荷运行特性[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(9): 3488-3499.
DOI：10.19799/j.cnki.2095-4239.2025.0166
本文亮点：1.建立了完备的微型压缩空气储能热电联产系统动态及控制模型； 2.首次研究了连续变负荷下的微型压缩空气储能系统动态特性，特别关注了系统循环特性； 3. 研究了动态运行下储热系统参数的变化规律。
摘 要 基于微型压缩空气储能(Micro CAES)的热电联供系统具有结构简单的优势，由于小规模电、热用户不断变化的能量需求，这类系统常运行于连续变化的负荷下，以往的研究对连续变负荷下该类系统的动态特性研究不足。通过建立了Micro CAES热电联供系统完备的动态和控制模型，该模型考虑了系统的变工况特性和容积惯性，基于该模型，研究了储、释能过程的连续变负荷调节特性以及不同负荷率下的系统充放电循环性能。结果表明，连续变负荷下，压缩机组的实际功率跟随设定功率良好，功率最大超、欠调量均在9%以下。储能过程中，蓄热与换热器对系统㶲效率的提升随负荷率的降低而增大。释能过程运行时，负荷率越低，各级等熵效率越低，同时调节阀的节流效应对释能过程㶲效率的负面影响也越大。该系统最大能够产生0.61的往返效率，0.82的能量效率。负荷率越低，充放电循环的往返效率和能量效率均降低，但供能的热电比更高。该研究为Micro CAES系统应用于分布式能源系统提供理论参考。
关键词压缩空气储能；连续变负荷；控制；㶲效率；动态特性
随着我国经济的发展，能源需求量越来越大，为解决随之而来的能源和环境问题，可再生能源得到广泛应用。但可再生能源特别是风能和太阳能具有季节性、间歇性、以及“低惯性，弱支撑”等特点，其发电规律很难及时地跟踪满足电用户的实际需要，可能会产生大量的能源浪费。而储能系统可通过平滑可再生能源的出力促进可再生能源的充分利用和大规模发展。
压缩空气储能(CAES)系统是一种基于燃气轮机技术的储能装置，由压缩机、膨胀机、换热器、以及储气室、控制系统等部件组成。微型压缩空气储能(Micro CAES)系统指总功率在1 MW以下的压缩空气储能系统，Micro CAES与其他储能形式的对比如文献[5]所示。可以看出，Micro CAES尺寸小，又保留了CAES的长寿命、低成本、储能长时间和不易爆炸的特点，其机动灵活，结构简单紧凑，调节性能更佳，因此适用于分布式能源存储和可再生能源、备用电源、交通运输等应用，使其成为在分布式能源中除飞轮或电化学储能以外的又一选择。
基于蓄热式压缩空气储能(TS-CAES)的Micro CAES能够实现冷-热-电三联产，在分布式可再生能源应用领域具有广泛的应用前景，用于满足小规模建筑独立冷、热、电用户的用能需求。许多学者研究了TS-CAES和基于TS-CAES的Micro CAES热电联供系统的热力特性和应用场景下的多能联供能力。Jannelli等针对GSM/UMTS无线电基站设计了一种独立分布式光伏-TS-CAES冷-热-电三联产系统，CAES容量为1.35 kW。并对其建立数学模型，分析CAES压缩机功率、涡轮功率等在日间各时段的变化和年间各时段的变化，指出CAES能量效率达到57%。Yao等建立了一个300 kW级基于甲烷内燃机和Micro CAES的冷-热-电三联产发电系统(CHPP)数学模型，对其进行参数灵敏度分析，取得了固定部件性能指标下根据经济效益约束确定的最优㶲效率。郭欢等建立了TS-CAES的变工况模型并进行了系统对于各种参数的敏感性分析，对系统整体、压缩段、膨胀段3个层面进行稳态变工况特性研究，采用多种㶲效率评估了压缩段和膨胀段。刘扬波等研究了不同负荷率下的海上风电耦合水下CAES系统的充放电循环性能，并提出了对应的运行策略，但未考虑系统产热的利用。在储能过程和释能过程方面，这类研究多聚焦于不同工况下的稳态运行，较少考虑连续工况切换过程的动态特性；在系统充放电循环方面，未充分关注部分负荷工况对循环性能的影响。
针对CAES的动态特性，薛皓白等研究了不同释能方案下Micro CAES单阀活塞式膨胀机的动态特性，提出了优化的Micro CAES释能方案。陈辉等模拟了膨胀机组的并网运行启动过程和变负荷过程，采用了PID控制方法，研究表明该膨胀机组在210 s左右能完成启动及并网。Li等模拟了10 MW级CAES膨胀机组的孤网运行启动过程和变负荷过程，研究了PID参数对变负荷控制过程的影响，膨胀机组的0 ~ 全负荷调节时间在300 s左右。Li等建立了动态模型，模拟了MW级CAES备用电源的变负荷响应，系统电压响应时长在200~400 s之间。Salvini等研究了Micro CAES储能过程的动态特性，提出了一种定转速储能过程负荷调控策略，但未深入研究其动态响应性能。上述工作很少涉及系统不同工况下的动态性能及电/热比例问题，而以上却是Micro CAES应用于分布式能源系统在系统调度和调节控制时面临的主要问题。
本研究提出了一种基于TS-CAES的热电联供多级Micro CAES系统，考虑其部件的变工况特性，建立了系统热力学动态模型与相应的评价指标，研究压缩机组和膨胀机组的变负荷调节特性、部分负荷热力学特性和系统在不同负荷率下的充放电循环性能。以上研究旨在揭示热电联供多级Micro CAES的连续变负荷及充放电循环热力学特性，为调度和控制策略的设计提供参考。
1 Micro CAES热电联供系统的流程
提出的Micro CAES热电联供系统如图1所示，其结构可分为储能段和释能段。储能段包括三相异步电动机模块、4级压缩机组模块及其控制器模块、容积模块、中冷器模块和蓄热器高温罐模块，其中容积模块中的容积为管道和换热器内部的体积，布置于相邻部件间，为避免图的复杂，图中未画。释能段包括3级膨胀机组、减速器模块、三相同步发电机模块及其控制器模块、调节阀模块、容积模块、再热器模块、散热器模块、蓄热器低温罐模块、励磁和并网调节模块和电网模块。
图1 Micro CAES热电联供系统流程图
图1中Micro CAES运行流程如下：在一个小型楼宇的Micro CAES系统中，当存在富余电力或电价较低时，储能过程开始运行：富余电能驱动压缩机组压缩空气，压缩后的高压空气储存在储气室中，压缩热被来自低温罐的冷流体带走，储存在高温罐中；当需要用电时，释能过程开始运行：高压空气经来自高温罐的热流体加热升温，送入膨胀机膨胀做功，对外发电，同时，在需要用热时，高温罐所存储的热能提供楼栋所需的热能。
2 系统的建模与性能评价指标
本研究在Matlab/Simulink软件中对系统各部件建模并求解，各部件模型的描述如下：
2.1部件模型
2.1.1 压缩机
本研究的压缩机采用活塞压缩机，原因是活塞式压缩机适用于功率小的情况，且结构紧凑，工作范围宽广，易于调控；压缩机消耗功为：
 | (1) |
其中，h为比焓；
为压缩机的空气质量流量；wc为压缩机单位空气质量流量消耗功；Wc为压缩机消耗功。下标cin和cout分别表示进出压缩机工质的对应参数值。
压缩机出口、入口温度满足如下关系：
 | (2) |
其中，n为绝热指数；压缩比βc为压缩机的出口压力和入口压力的比值；ηc为压缩机的等熵效率。
压缩机转子的动力学方程为：
 | (3) |
其中，Nc为压缩机转速，r/min；Wm为电机的功率输入，Ic为压缩机转子的转动惯量。WcF为压缩机与电机所连轴系的摩擦功率。各级压缩机同轴且设计转速相同，为1500 r/min。
压缩机的效率和流量变工况特性采用文献[20]的活塞压缩机特性曲线，特性图如图2所示，图中除转速外，图线内的值均作标幺化处理，即为实际值与设计值的相对值。
图2 活塞压缩机质量流量特性图
Fig. 2 Mass flow rate characteristics of piston compressors
其中的相对折合流量为：
 | (4) |
其中下标ref表示参考状况(T = 298.15 K，p = 1 bar)下的值。
2.1.2 膨胀机
本研究的膨胀机采用各级同轴的向心膨胀机，原因是向心式膨胀机布局紧凑，效率较高，适合集成到Micro CAES系统中。
膨胀机做功为：
 | (5) |
其中，
为经过膨胀机的空气质量流量；we为膨胀机单位空气质量流量做功。下标ein和eout分别表示进出膨胀机工质的对应参数值。
膨胀机出入口温度满足如下关系：
 | (6) |
其中，n为绝热指数；βe为膨胀比，其为膨胀机的入口压力与出口压力的比值。
膨胀机效率和流量变工况特性来源于NUMECA软件数值计算，以及文献[24]所示的特性线外推方法，经标幺化调整后作为特性曲线用于本研究各级膨胀机计算。修正后得到的流量与效率特性曲线如图3所示。
图3 膨胀机的变工况特性
其中的折合标况流量为：
 | (7) |
折合转速为：
 | (8) |
相对折合流量和相对折合转速为实际折合标况流量、转速与设计值的比值，反映实际运行工况与设计工况的差异。当膨胀机运行于设计工况时，两值均为1。
2.1.3 换热器和蓄热器
选择逆流换热器作为换热器的基本形式，依据文献[25]，换热器满足传热过程的能量平衡：
 | (9) |
 | (10) |
其中
为换热量；ΔT为换热器冷热两端的对数平均温差；
和
分别为高温侧和低温侧的流体出入口比焓差；HX为换热器；k为表面换热系数；A为有效换热面积。根据换热器一定温差的要求，中冷器、再热器的kHXAHX设计值分别取680 W/K和1800 W/K。不同工况下，换热器的表面换热系数不同，在此选用余热锅炉省煤器表面换热系数经验式(11)为
 | (11) |
流经换热器的空气压力损失系数取固定值2%。
蓄热器(Thermal Energy Storage, TES)模块的模拟应考虑质量和能量守恒：
 | (12) |
其中，A表示有效换热面积；上标o代表导热和蓄热工质；下标avg表示TES内平均值；p为进入TES的流股数；q为流出TES的流股数；QTES表示热量散失。
2.1.4 储气室
储气室建模时，应考虑其质量平衡和能量平衡，储气室内部的气体内能满足：
 | (13) |
其中，kst为储气室对于外界空气的对流传热系数，取为34.4 W/(m2·K)；u为内能。下标atm为外界大气参数，st表示储气室。
2.1.5 调节阀
为实现调节功能，Micro CAES系统的膨胀机组设置有调节阀，均使用等百分比流量特性调节阀，其必须能够进行调节且实现全开、全关。通过调节阀的流量通过下式计算：
 | (14) |
其中，
为摩擦系数；
为阀前后气体平均密度，
为通过阀门的气体压降，kPa；Lval=50；
为膨胀机组调节阀摩擦系数为0.0011。
2.1.6 容积模块
在模拟Micro CAES系统的动态特性时，压缩机、膨胀机出入口处的管道内的压力和温度变化将直接影响压缩机、膨胀机和换热器两侧的状态。在这种情况下，需要模拟管道的容积惯性。因为压缩机和膨胀机的容积较小，对系统动态性能的影响可以忽略不计。管道的容积惯性模型类似于储气室模型，但不同之处在于储气室只有一个进气口或出气口，而管道容积则有进气口和出气口。其内部压力变化可以用式(15)表示。
 | (15) |
其中，m为容器内气体质量，
和
分别表示进入和流出容积的质量流量；Tvol为容积内温度；ρ为容积内气体密度；Rg为通用气体常数，取值为287 J/(kg·K)。
在本研究中，空气视为理想气体，导热油的牌号为Therminol®55。为保证储能过程的调节灵活性和释能过程的并网运行平稳性，储能段使用三相异步电机(节约成本)，释能段使用同步发电机(小型楼宇环境并网需求)。本研究使用Matlab/Simulink中的预封装电机模型。
2.2负荷调节方法
2.2.1 储能过程的负荷调节
储能过程的负荷调节方法如图4所示，首先，按照目标功率与实际功率的偏差，求解出目标转速；再按照目标转速和实际转速的偏差，改变三相异步电机的转速，从而改变压缩机组的输入功率，实现压缩机组的负荷调节。电动机额定转速为1500 r/min，与各级压缩机均相同。
图4 压缩机组功率控制流程图
2.2.2 释能过程的负荷调节
图5为释能过程的负荷调节策略，其类似于电厂汽轮机的控制策略，该释能控制系统的执行部件为调节阀，根据实测功率与目标功率的偏差向调节阀输出控制信号。发电机额定转速为3000 r/min。
图5 释能过程功率控制流程图
2.3系统性能的评价指标
已有较多学者提出了不同的系统性能评价指标。本研究所用的性能指标包括：储能过程、释能过程的㶲效率、全系统充放电循环的往返效率、能量效率、热电比，以及储能、释能过程的功率响应时间。
储能过程的㶲效率是评价电能被有效存储为存储介质的㶲的指标，某一时刻的㶲效率为当时刻中冷导热油获得㶲、压缩结束后获得高压空气的㶲和当时刻输入压缩机组的电功率的比值。计算如下：
 | (16) |
其中，
为当时刻进入蓄热器的中冷导热油获得的热量㶲；
为压缩结束后获得高压空气的㶲。
释能过程的㶲效率是评价所存储能量被有效利用的指标，为当时刻膨胀机组轴系实际输出功率和当时刻输入再热导热油㶲、输入高压空气㶲之和的比值。计算如下：
 | (17) |
其中，
为当时刻从蓄热器中输入的再热导热油㶲；
为当时刻的输入高压空气㶲。
另外，还研究了不同工况下阀门节流的影响，测算了阀门节流后的㶲效率和节流前的㶲效率对比。节流前的空气㶲，以节流阀后的空气㶲值作为输入㶲。
 | (18) |
其中，
为节流阀后的空气㶲值。
对于系统的充放电循环，需要以全系统循环往返效率来表示这个循环内电能储量被有效保存的程度。对于以t1~t2作为储能过程运行时间，t3~t4作为释能过程运行时间的一个实际充放电循环，不考虑低温导热油㶲
的利用，全系统循环往返效率计算如下：
 | (19) |
全系统循环能量效率计算如下：
 | (20) |
其中，
为各级中冷器吸收的热量之和；
为各级再热器放出的热量之和。故
为一次循环剩余高温导热油所含热量。
热电比(thermal power ratio, TER)指系统在一次充放电循环中供热、供电能力的比值，反映系统供热、供电的能力。可以通过式(21)计算。
 | (21) |
储能、释能过程的功率响应时间定义为当从目标功率阶跃变化开始，到输入、输出功率稳定进入目标功率±5%误差带所经过的时间。这能够反映压缩机、膨胀机组对变化负荷的跟踪能力。
3 结果与讨论
3.1储能过程的变负荷调节特性
系统的变工况特性除了依赖部件特性外，还依赖于系统的设计点参数，本研究所述系统的基本设计参数如表1所示。
表1 Micro CAES系统设计点基本参数
图6为负荷连续阶跃变化下压缩机组各级热力学参数的变化曲线，如图6(a)所示，机组启动至5 kW后，增加负荷至12.5 kW(负荷率为16.7%)，此后每5 s增加或减少12.5 kW的负荷，从12.5 kW 到达75 kW后再逐步减少回至12.5 kW，最终减少至5 kW。初始5 s时的储气室初始压力为14 MPa。
图6 负荷连续阶跃变化下压缩机组各级热力学参数的变化曲线。(a) 压缩机组总功率和中冷器总热量吸收功率变化曲线； (b) 各级中冷器换热效能变化曲线；(c) 各级压缩机入口温度变化曲线；(d) 各级压缩机出口温度变化曲线；(e) 各级压缩机压比变化曲线；(f) 压缩机等熵效率变化曲线；(g) 压缩机组转速变化曲线
由图6(a)可以看出，在本研究的控制方案下，压缩机组的实际功率跟随设定功率良好，功率最大超、欠调量均在8 ~ 9%以下的允许范围内，响应时间在0.1 s左右。此外，中冷器吸热功率对压缩机耗功变化跟随良好，但高负荷时，二者显示出一些偏差。同时，由图6(b)可以看出，负荷越低，换热器效能越高，因为低负荷率时流量减小，换热更加充分，从而使图6(c)中下一级的入口温度更低。另外，根据图6(d)中的虚线方框区域，压缩机出口温度的变化滞后于负荷的阶跃变化，随着级数增大，其滞后现象表现得越明显，这一现象明显影响了储能过程的㶲效率和各级等熵效率。同样，负荷率越低，这种滞后表现得越明显。原因为受管道容积惯性的影响，其压比的动态变化是滞后的，低负荷率时空气流量较小，流量变化量也小，变负荷时各级管道内压力也变化更慢(如图6(e)中方框区域所示)，压比收敛到稳定值的能力也越差，此外级数越高，压比收敛速度也越慢。由图6(f)可以看出，负荷从5 kW提升至75 kW，储能过程的㶲效率从0.66提升至0.83，且负荷率越低，㶲效率优于等熵效率的程度越大。这表明负荷率越低，蓄热与换热的介入能有效促进压缩段㶲的利用。由图6(g)可以看出，压缩机负荷越大，转速越高。另外，定参数PID的控制方式下，转速也需要一定时间来调节至平稳状态。
3.2释能过程的变负荷调节特性
并网后的膨胀机组恒定于设计转速运行，保持发电的频率恒定。根据实际功率与目标功率之间的偏差，采用定参数PID控制，通过调节阀门调节膨胀机负荷。设置的功率变化过程为：机组启动后，每60 s增加或减少10 kW的负荷，从10 kW到达60 kW后再减少至10 kW。储气室初始压力为15 MPa。
图7 释能过程变负荷过程 (a) 增负荷；(b) 甩负荷的功率与总耗热曲线；增-甩负荷过程的 (c) 膨胀比变化曲线；(d) 入口压力变化曲线
图7(b)为设定功率阶跃变化下，膨胀机组实际发出功率和各级再热器放热功率的变化图线，可以看出，负荷率在16.7%到全负荷的调节过程中，机组转速稳定，功率最大超、欠调量均在9%以下的允许范围内，响应时间在3~10 s内，远远低于文献[29]所述大型CAES的20 s以上。定参数PID控制下，负荷率越高，响应时间越短，且超调越小。这证明本研究研究的Micro CAES系统变负荷范围大，超调小，调节性能良好。负荷率越大，再热耗能的超调越明显，因为再热耗能正比于空气流量。其中，第一级再热器的空气流量直接受调节阀调节，未考虑再热器和调节阀间的管道容积，故超调非常明显；而其他级因为容积惯性的影响，减少了超调波动。另外，本例中总再热耗能共受2段管道的容积惯性影响，而机组总出功受3段管道的中间容积影响，故再热耗能的超调波动明显比机组出功更剧烈。
图7(c)、(d)为该变负荷过程中各级膨胀机的膨胀比和入口压力变化曲线。由图7(c)可以看出，虽然全负荷工况下膨胀比分配是均匀的，但负荷越低，膨胀比的分配越不均匀，级数越高的膨胀机偏离设计膨胀比越大。这是因为：膨胀机级数越高，设计入口压力越小，在相同的设计质量流量下有越大的设计体积流量，也就是说，相同的入口条件下，空气通过膨胀机的能力越强。负荷率越低，机组前压力越小，总压差的推动作用越低，不同膨胀机级通流能力的差异体现得更明显。所以部分负荷下，越高级数(低设计入口压力)的膨胀机实现同样的通流质量流量，只需要更小的膨胀比，负荷率越低，该现象越明显，故各级膨胀比的分配越不均匀。另外，膨胀机级数越低，调节时，该级膨胀比的超调越明显，升负荷时超调量稍微大于降负荷。由图7(d)可以看出，膨胀机级数越低，进口压力超调越大，而前一级出口压力近似于下一级进口压力，故膨胀机级数越低，膨胀比超调越大。
图8为膨胀机组变负荷过程的各级等熵效率和机组㶲效率变化曲线。可以看出，除第一级外，第二级和第三级的等熵效率在负荷率越小时，下降越明显。级数越高，该级等熵效率的超调越明显。因为在低负荷时，等熵效率随膨胀比的变化较大。设计负荷(图中虚线方框处)下的㶲效率明显低于该工况下的各级等熵效率，推测可能和调节阀的节流损失有关。释能过程中，在再热导热油与空气流量比不变的情况下，越接近设计负荷，则实时㶲效率越高。故以下研究调节阀节流对释能过程的㶲效率的影响。
图8 变负荷过程的各级膨胀机等熵效率和㶲效率
图9是变负荷过程中，考虑调节阀节流影响前、后计算的实时㶲效率变化曲线对比。可以看出，若不考虑阀门节流效应的影响，则设计工况下的㶲效率稍微低于各级的设计等熵效率。随着负荷率减小，阀门节流的影响变得更加明显。输出功率为10 kW(16.7%负荷率)下，节流产生的㶲效率减少量高达0.23，而30 kW(50%负荷率)和60 kW(100%负荷率)下这一值分别为0.15和0.07。其原因是低负荷下阀门开度更小，阀后的空气被节流到了一个更小的压力。从10 kW负荷提升到60 kW，膨胀段的㶲效率从0.52增加至0.78，不计节流损失的㶲效率从0.75增加至0.85。
图9 调节阀节流前后各工况㶲效率对比
3.3部分负荷下的系统充放电循环特性
除前述储能、释能过程性能外，系统的负荷率对充放电循环性能也有重要影响。图10为部分负荷下的系统充放电循环特性。与理想情况不同，Micro CAES的充放电循环中，储气室压力持续改变，因此储能过程中，各级压缩机不会稳定在设计压比下工作。为能够保证释能过程在储罐压力最低时也可以稳定输出额定功率，最低储罐压力不能低于第一级膨胀机的设计入口压力，故取之为10 MPa。取储罐最高压力为储能过程设计压力，即15 MPa，获得10~15 MPa的充放电循环压力区间。
图10 不同负荷率下的Micro CAES系统充放电循环特性
所研究部分负荷充放电循环为：能使储气室被从10 MPa充能至15 MPa后立刻释能至10 MPa的充放电循环，压缩机组和膨胀机组的负荷率相同，在25%、50%、75%和100%的负荷率下进行模拟。
图10为不同负荷率下的Micro CAES系统充放电循环特性，可以看出：在压缩机组和膨胀机组运行于相同负荷率的充放电循环中，充放电循环的往返效率和㶲效率均随负荷率减小而降低。从100%负荷到25%负荷，往返效率将从0.61下降到0.38，能量效率也将从0.82下降到0.62。但热电比从0.36增加到0.63。这表明Micro CAES系统在压缩机组和膨胀机组都按相同负荷率运行的时候，虽然往返效率和能量效率均降低，但供热能力增强。
4 结论与展望
本研究建立了Micro CAES热电联供系统的动态模型，深入研究了系统储能过程、释能过程的连续变负荷特性和系统整体的部分负荷特性，结论如下：
（1）连续变负荷下，压缩机组的实际功率跟随设定功率良好，功率最大超、欠调量均在9%以下，过程㶲效率在0.66~0.83。负荷率较低时，蓄热与中冷器对系统㶲效率提升显著，但压比收敛速度较慢。中冷器在导热油质量流量与空气质量流量成正比时对压缩热的吸收较好。
（2）连续变负荷下，膨胀机组的实际功率跟随设定功率良好，功率最大超、欠调量均在9%以下，膨胀机级数低时膨胀比超调明显；级数高时等熵效率超调明显。机组负荷率低时，各级膨胀机偏离设计压比和等熵效率大，且膨胀比差异显著。调节阀的节流效应对系统㶲效率的负面影响也越大。膨胀段的㶲效率约为0.54~0.78，不计节流损失的㶲效率约为0.76~0.85。
（3）揭示了多级Micro CAES系统不同负荷率下的系统充放电循环性能变化规律。在储罐压力范围为10~15 MPa的不同负荷率充放电循环中，系统往返效率为0.38~0.61，能量效率为0.62~0.82。部分负荷下，随负荷率下降，充放电循环的往返效率和能量效率降低，供热能力增强，最大热电比达到0.63。
未来可进一步研究PID参数或其他控制方法对储/释能过程负荷调节性能的影响。另一方面，Micro CAES直接与强负荷波动可再生能源耦合的压缩机/膨胀机组动态运行及控制方式也需进一步研究。
第一作者：郑彦霖（2000—），男，硕士研究生，主要从事压缩空气储能的研究；
通讯作者：郭欢，副研究员，主要从事压缩空气储能的研究，
通讯作者：陈海生，研究员，主要从事压缩空气储能的研究。
原标题：《储能科学与技术》文章|郑彦霖 等：微型压缩空气储能热电联供系统变负荷运行特性
