《表4 双目标优化的帕累托边界上A～C点目标函数和决策变量的取值》

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《以生物质为燃料的SOFC和发动机热电联供系统：参数分析和性能优化》

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从图9可以进一步看出，LINMAP方法选择的帕累托最优解为点B，其距离理想点的距离最短。最优点B的效率为53.5%，比发电成本SEEC为0.0576 USD/（k W·h）。该比发电成本稍高于标准电厂的发电成本（0.0546 USD/（k W·h）)[33]，比之前以天然气为燃料的SOFC-发动机比发电成本0.0691USD/（k W·h）降低了19.6%[26]，这说明提出的以生物质为燃料的燃料电池混合系统具有一定的经济优势。表4详细列出了A～C点的操作变量值及相应性能优化结果。