随着全球污水处理厂数量的增加和水质标准的不断提高，能源相关问题从环境和经济角度都受到了广泛关注（Maziotis等人，2023年；Zhang等人，2023年）。以往的研究主要集中在确保出水质量上，而忽视了污水处理厂的能源密集型特性（Li等人，2021年）。传统的污水处理技术主要依赖化石燃料，导致高能源消耗和环境负担。污水处理厂约占社会总能源消耗的2-4%，对城市发展构成了重大挑战（Al-Dahidi等人，2024年）。污水处理厂具有复杂的处理过程，这些过程具有强烈的非线性和时变特性，这使得能源管理和资源分配变得复杂。提高出水质量往往需要更高的电力消耗，这也可能导致碳排放增加（Hui等人，2023年）。
在这种背景下，风能、太阳能和沼气等可再生能源的快速发展激发了人们对100%可再生能源污水处理厂的兴趣（Ali等人，2020年；Zhou等人，2019年）。Strazzabosco等人（2019年）发现，污水处理厂拥有大面积的土地，可以为安装太阳能板提供充足的空间。这不仅产生了可再生能源，还防止了阳光直接照射到水面，从而减少了藻类生长。Guo等人（2024年）将光伏技术集成到高级污水处理过程中，实现了难降解有机污染物的有效降解，同时降低了能源消耗和处理成本。然而，可再生能源的利用面临间歇性和不稳定性等挑战，以及污水处理厂运营中供需不匹配的问题。为了确保可再生能源的稳定和有效集成，需要高效的能源存储技术和调度策略。
污水处理厂的大部分能源消耗集中在生物反应器的曝气和废水泵送上，曝气和泵送系统占总能源使用的80%以上（Macintosh等人，2019年；Heffron等人，2020年）。处理单元（如废水泵和曝气系统）具有灵活的运行潜力，尽管这种潜力尚未得到充分利用（Alrbai等人，2024年）。Cottes等人（Cottes等人，2020年）利用压缩空气储能实现了曝气过程的负荷转移，使污水处理厂的能源消耗降至最低。Moazeni等人（Moazeni和Khazaei，2021年）根据污水处理厂和住宅建筑的需求响应优化了水泵和鼓风机的调度，将处理50,000立方米废水的日能源消耗从2.35兆瓦时降低到0.85兆瓦时。尽管取得了这些进展，大多数现有研究仍侧重于优化污水处理过程本身，而没有考虑其对整个能源系统的影响，而能源系统还受到电价和经济成本的影响。上述研究仅关注污水处理厂本身的调度，忽略了污水处理厂与其他系统之间的交互能力。现有的污水处理厂系统通常是独立规划和运行的。各种可再生能源的大规模集成导致了能源利用效率低下，使得平衡经济和环境效益变得困难（Wu等人，2024年）。
最近的污水处理厂研究从静态配置和单一视角的调度转向了基于预测的、低碳的、受工艺约束的能源优化框架。例如，Zhao等人（2024年）提出了一种针对并网太阳能-风能-水力系统的多目标规划和运行模型，强调了协同优化可再生能源规模和调度的重要性，以平衡成本、自给自足、互补性和碳排放。更近期地，Zhao等人（2025年）引入了一种基于预测的次日调度范式，用于混合可再生能源发电和污水处理厂需求响应，在不确定性和鲁棒优化下利用污水处理厂的灵活性。同时，数据驱动和控制导向的方法也得到了越来越多的应用：Protoulis等人（2025年）将进水预测与经济MPC结合，优化污水处理厂的运行以实现能源目标；Miederer等人（2025年）提供了一个基于BSM2的能源管理模型，以过程感知的方式评估电价驱动的运行策略。尽管取得了这些进展，但很少有研究将能源密集型的高级处理单元纳入整个工厂的多阶段调度中，同时考虑建筑负荷和多能源之间的相互作用。这一空白促使了本研究中提出的集成多阶段优化和PV-EF协同IES的研究。
目前，关于污水处理厂集成能源系统的研究存在以下问题：首先，静态模型与实际动态特性脱节。现有的优化模型通常依赖于固定的能源配置和稳态假设（Ju等人，2024年；An等人，2023年），没有考虑废水处理进水流的时变特性（Sabia等人，2020年），也没有考虑可再生能源的间歇性输出波动（Alizadeh等人，2016年；Ren等人，2022年），导致调度策略与实际运行条件严重不匹配。其次，多能源流协调的机制缺乏。大多数研究孤立地关注单个子系统——要么仅限于优化污水处理过程中的曝气能源消耗（Kirchem等人，2025年），要么单独探索电网的需求响应策略（Shi等人，2023年）。由于缺乏“处理过程-建筑-能源-电力/燃气网络”多能源流耦合关系的综合建模（Hui等人，2023年；X和Y，2025年；Wang等人，2020年），跨系统灵活调节的潜力尚未得到充分利用。最后，离散决策的建模和求解能力不足。此外，现有的启发式算法在复杂约束下难以保证全局最优解（Z和Y，2024年），进一步限制了系统经济性和可靠性的提高。
针对上述问题，本研究探索了集成能源系统在污水处理厂中的应用，该系统结合了多种可再生能源，如光伏和风能，以提高能源效率和可再生能源的集成。首先，通过整合污水处理厂、住宅建筑和电网，开发了一个污水处理厂集成能源系统模型。在这个能源调度优化框架内，考虑了包含曝气和泵送的光伏集成污水处理过程的能源消耗。接下来，对水处理过程和能源调度进行逐阶段优化，量化它们对流量变化的影响。使用Gurobi求解器提高能源调度效率，增强可再生能源利用率，并降低经济成本。最后，以一个当地的污水处理厂作为案例研究，开发了一个多目标优化模型，旨在提高能源效率并减少碳排放。分析数据输入，以检验IES不同组件之间的协同作用，并提出有针对性的能源管理模型和优化策略，以提高整个系统的性能和效益。
本研究分为五个部分。第2部分介绍了IES的结构，包括电网、污水处理厂和住宅建筑，涵盖了电力网络、供暖和冷却网络以及天然气网络。第3部分介绍了污水处理厂IES的建模和算法框架，涵盖了与污水处理相关的变量、各种设备的运行状态，以及污水处理厂与外部系统之间的水-能源相互作用，以及其与电网的相互作用。第4部分将分段优化方法和基于规范化的最优解应用于一个特定的当地污水处理厂。详细分析了废水流量和PV电Fenton过程对总能源消耗的影响。此外，基于典型的夏季和冬季天数进行了优化模拟，以验证所提出优化模型的实用性和可行性。最后，第5部分讨论了研究结果并概述了未来的研究方向。
