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可以看出，上述模型仅以研究IES某方面的特性作为建模目的，而IES内部各设备与能量环节存在不同的时间尺度和空间尺度，宏观、微观方面均存在较为复杂的关系，以上讨论模型未能完全描述IES内部和外部特性。

（2）IES规划

到目前为止有关IES规划的研究主要针对CCHP系统进行，总体上可以分为两类[12]：（1）CCHP系统的评价方法和指标；（2）CCHP系统的规划方法。

对于IES来说，评价方法和指标是至关重要的问题。目前，研究人员提出了包括能量利用因数（EUF）、人工热效率（ATE）、燃料能源节约比率（FESR）和可用能效率（ExEff）在内许多方法和指标[22-24]。应该强调的是这四个指标中的任何一个仅仅考虑了CCHP微网的某一方面。不同的国家基于实际应用的需求已经形成了不同的指标[25]，例如，意大利AEEG 2002年的第42/02号审议，和欧洲为了建立大洲级别的联产系统规范性的通用构架，于2004年通过的2004/8/EC指示。除了上面的指标，可靠性评估在系统设计时也一定要被考虑。文献[26]基于电能生产、燃料分配和热能生产子系统的状态空间方法和连续Markov方法构建了联产系统的可靠性模型。文献[27]研究了考虑位置、容量大小和分布式能源（DER）的最优调度，同时也考虑了消费者电能和热能的可靠供给与质量。

在规划方法方面，线性规划法（LP）、非线性规划法（NLP）、混合整数非线性规划法（MINLP）和遗传算法（GA）等多种算法常被用来确定能源系统的规模和运行策略，这些方法也可以用来规划CCHP系统。Shaneb等建立了通用的线性CHP规划模型，通过此模型求解了系统各设备的最优容量[28]。Kavvadias等人分析了CCHP系统的经济性与系统运行参数和能源价格的关系，并以此进行CCHP系统优化设计[29]。Sanaye和Ardali等人建立了根据特定负荷特性选择原动机的类型及数量的模型，并据此提出了一种确定系统运行策略和投资回收期的方法[30]。Lund和Clark研究了丹麦备用热电厂的大规模风电接入对运行策略的影响[31]。

（3）IES能量管理

IES能量管理是在机组组合之后，在系统中寻找到最优能量分配，以满足特性的运行目标。在能量优化问题中，经济性是最常考虑的目标。目前大量研究集中于考虑诸多影响因素的IES能量优化问题。徐立忠等研究了考虑风电随机性的CCHP调度问题[32]；周任军等通过引入碳排放权交易成本函数建立CCHP系统多目标优化模型，采用模糊自修正粒子群算法进行优化求解[33]；周志超、王成山等研究了包含生物质能的热电联供系统的能量优化问题[34]。

此外，IES的运行策略也是研究热点之一。Fang Fang等根据“以热定电”(following the electric load, FEL)和“以热定电” (follow the therma load, FTL)两种运行策略，提出了基于综合性能指标(integrated performance criterion, IPC)的运行策略，仿真结果表明，该策略可以反映和平衡能量需求、能源价格和排放的影响[35]；C。Y。 Zheng等基于FEL和FTL两种运行策略，提出了最小距离运行策略，并将其同FEL、FTL和FHL (following hybrid electric-thermal load)进行比较，理论表明任何一种运行策略均可看做FEL和FTL的组合[36]；Liu Mingxi等对冷热电联供系统的负荷进行预测，同时提出解决预测误差问题的后处理策略，采取“以电定热”/“以热定电”的可选择策略进行能量优化[37]。

（4）IES的研究趋势

当前关于IES的研究趋势可概括为两个方向：（1）IES统一模型研究；（2）区域IES研究。IES统一由于涉及信息、通信、控制和经济等各个方面从而及其复杂，需要大量相关的研究基础，因此目前尚无较好的研究成果，唯一的一个尝试是上述的“energy hub”模型。区域能源互联网将不同区域间的IES通过电网、热力网等能源网络相连接，以实现区域能源的交互，提高经济效益。与传统IES相比，区域IES的规划与能量管理更加复杂，包含大量的不确定、不精确和不可量化因素的影响。在国内，阮红权等以生态园为例探讨了区域IES的规划方法[38]；徐宪东等基于“energy hub”模型，提出了应用于区域IES的完全解耦、部分解耦以及完全耦合3种运行模式的混合潮流算法[39]。 (责任编辑：qin)