热电联产作为一种高效率、低排放的能源生产方式,已经在全世界得到了广泛地运用和推广。针对热电联产系统的建模、优化和设计一直是一个研究热点之一,它是提高系统的综合性能,降低系统成本的重要手段。热电联产系统的设计是一个多目标优化问题,高性能的设备往往意味着更高的购买成本,设计热电联产系统时需要在热力性能和经济成本之间做出权衡。作为热经济学研究的一个经典模型,CGAM热电联产模型包含了系统的热力学模型和经济学模型,本文的主要工作围绕CGAM热电联产多目标优化问题的研究展开。根据热力学第二定律、火用理论和全生命周期分析方法,从热力性能和热经济性两个方面去构建热电联产系统的CGAM模型,并根据系统设计和实际运行的需求,确定决策变量和模型的约束条件。用全生命周期分析和等额支付折算的方法对原有的经济学模型进行了优化。在提出针对热电联产系统的多目标优化问题之后,通过引进基于教学的多目标优化算法(MOTLBO)求解,并将该算法和非支配排序的遗传算法(NSGA-II)比较,证明了MOTLBO算法在求解热电联产系统优化问题上的优越性。同时对MOTLBO算法的新解生成过程进行改进,降低了算法求解的时间,提高了算法的效率。结合上述两种算法的特点,提出改进的MOTLBO算法,在保证原算法收敛性的基础上,得到分布性更好的最优解集。通过分析多目标优化的结果,用拟合函数表证目标函数之间的关系,可根据权重比选择热电联产系统设计的最优参数配置方案。同时,进一步研究系统参数和目标函数的关系,分析当前的技术发展趋势,给出定性的判断,为今后的热电联产系统设计提供理论依据。本文的工作将热经济学和热力学结合,简化了热电联产系统的设计,在提高系统的热力性能的同时,使经济成本达到最低。