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目录
💥1 概述
文献来源：
基于氢储能的热电联供型微电网优化调度方法研究
减少化石燃料使用，充分利用可再生能源已引起广泛的关注[1-3] . 热电联供型微电网能够提高能源
利用率和风光消纳能力，减少环境污染[4-6] . 加强对热电联供型微电网的研究，对实现能源可持续利用、发展低碳社会具有重要意义.
目前，国内外针对热电联供型微电网的建模、规划以及优化调度均有一定研究[7-9] ，其优化调度的复杂性主要体现在：基于经济性的单目标优化难以满足市场需求，目标函数的构成趋于多样性；多能耦合使能源转化更加困难，有关热电联供型微电网的优化调度较少，有待进一步研究；预测误差对微网的运行产生了一定影响等. 文献[10]提出一种两级分层微网能量管理方法，协调了虚拟存储系统和电动汽车的出力来平滑公共耦合点处的功率交换，优化了运行成本. 文献[11]在热电联供型微电网的多目标优化中实现了系统总运营成本最小化和系统总排放最 小化.
但以上研究都是基于预测准确的条件下进行的. 而现有预测技术存在的误差给微电网的优化
运行带来严重的挑战[12-13] . 模型预测控制 （model predictive control， MPC）方法能够同时跟踪多个优化目标，有效降低不确定性因素对微电网优化调度的影响. 文献[14]基于 MPC 理论以日前计划设备出力为参考值，在日内调度中滚动求解出各设备的平滑出力，有效纠正了预测误差产生的结果偏差. 文献[15]提出了一种基于模型预测控制和反馈校正的冷热电联供型微电网实时优化方法，最小化调整并补偿预测误差.
随着氢能的广泛应用，作为热电氢耦合设备的氢能系统逐渐成为微电网的重要组成部分[16-18] . 文
献[16-18]将氢能系统引入微电网，在仅考虑了氢能系统的电能-氢气相互转换，忽略燃料电池和电解槽的热电氢耦合特性的条件下，实现了微电网能量平衡，降低了系统的弃风量，但氢能系统的效率较低. 文献[19]仅在主动配电网和集中供热网络的耦合系统中简单考虑了电解槽制氢时的产热特性，有效提高了电解槽的运行效率，显著降低了系统运行成本.文献[20]提出以天然气为原料的包含重整器、储氢罐、燃料电池的燃料电池系统，同时考虑天然气重整制氢的产热特性与燃料电池的热电氢耦合特性，有效降低了微电网的排放和成本.总的来说，大量研究未考虑燃料电池与电解槽
的热电氢耦合特性，以及没有对氢能系统进行全面的精细化建模；其次，可再生能源出力具有强波动性、低抗扰性和弱支撑性，给微电网的稳定运行造成一定的威胁，为微电网系统的经济运行和优化调度带来了挑战.
为解决以上问题，本文考虑燃料电池及电解槽的热电氢联供特性，建立燃料电池氢转电、热及电解
槽电转氢、热模型，引入蓄热槽储热，分析光伏、风机发电系统、电锅炉、燃气锅炉的运行特性，电储能系统、氢储能系统互补特性，对各元件进行精细化建模，研究热电氢联供型微电网优化调度问题. 在日前优化中，以日运行成本最低为目标，采用混合整数线性规划（mixed integer linear programming, MILP）方法实现最优调度；在日内优化中，将带有超短期预测的 MPC 方法嵌入混合整数二次规划（mixed integer quadratic programming, MIQP）算法中，减小预测误差，实现实时控制. 与其他现有文献相比，本文提出将氢能系统作为热电氢耦合设备参与到微电网整体调度中，对提高风电消费率和光伏消费率，减少能源环境污染和能源危机，促进经济增长具有重要意义.盈余的可再生能源出力通过其热电氢耦合特性就地消纳产热，从而降低系统内储能系统的容量需求，进而提高系统的经济性. 同时，综合考虑了氢能系统的热电氢耦合效应与电锅炉的热电耦合效应，提高了供电及供热系统对负荷的调节能力，并引入响应迅速的燃气锅炉，在提高风光消纳能力的同时保证满足热负荷需求.
1.1 热电氢联供型微电网系统结构
热电氢联供型微电网系统结构如图 1 所示. 系统主要由以光伏发电、风力发电为主的分布式电源、
储能设备、供能设备及负荷组成. 其中，储能设备包括电储能系统、氢储能系统和热储能系统. 负荷包括电负荷和热负荷. 电锅炉为热电耦合元件，燃料电池与电解槽为热电氢耦合元件.
1.2 氢储能系统模型
氢能作为一种高效、清洁的二次能源，受到广泛关注. 然而，目前氢能系统的转换效率低下（电转氢效率多为 60%～70%，氢转电最高效率约为 60%），后者其他能量被辅助设备消耗或转化为热能散失.因此，余热利用成为提高氢能系统效率的有效手段之一. 对于燃料电池，其氢气直接来源于电解槽.氢储能系统产生的热能主要来源于燃料电池电堆及电解槽发热. 图 2 为氢储能系统工作机理
1.3 两阶段优化调度求解流程
一、系统结构与组成
热电联供型微电网（Combined Heat and Power Microgrid, CHP-MG）通过能源梯级利用实现电、热、氢多能互补，其核心结构包括以下单元：
- 能源生产单元：以分布式可再生能源为主，如风力发电机、光伏板、光热电站（CSP）、微型燃气轮机（MT）等。其中，MT在发电时产生的余热可通过热交换机（HE）或余热锅炉回收供热。
- 能源转换单元：包括电解槽（用于制氢）、燃料电池（氢转电）、热泵、电锅炉等。例如，电解槽可将富余电能转化为氢气储存，燃料电池则实现氢能向电能和热能的转换。
- 能源存储单元：涵盖氢储能（储氢罐）、蓄电池、储热罐等。氢储能因其容量大（可达TWh级）、储存时间长（跨季节）的特点，尤其适合平衡可再生能源的间歇性。
- 负荷单元：包含随机性强的电负荷与热负荷，需通过需求响应机制（如时移、削减）实现供需匹配。
典型系统示例如图1所示，通过控制中心协调多能流，并支持与外部电网的双向功率交换。
二、氢储能的技术优势与调度价值
氢储能作为新型储能技术，在微电网中具有以下核心优势：
- 长周期储能：传统电池储能适用于小时级调度，而氢储能可实现跨天甚至跨季节的能量存储，尤其适合风光资源季节性波动场景。
- 多能联供能力：通过燃料电池热电联供（CHP），氢能可同时满足电、热负荷需求，综合能效达70%~85%。
- 可再生能源消纳：电解制氢可消纳弃风弃光电量，提升可再生能源利用率。案例显示，引入氢储能后可再生能源利用率提高8.37%。
- 环境与经济性：相较于抽水蓄能等传统技术，氢储能无需特定地理条件，且规模化储氢成本比储电低一个数量级。
三、关键参数与效率分析
优化调度的核心在于平衡能源转换效率与负荷需求，关键参数包括：
- 设备效率：
- 电解槽制氢效率：60%~80%（PEM电解水）；
- 燃料电池发电效率：50%~60%（PEMFC）；
- 热交换机效率：85%~90%；
- 电锅炉效率：95%。
- 负荷匹配指标：
- 热负荷满足率：反映储热罐与热源设备的协同能力，需结合热惯性建模（如式1）；
- 电-氢-热综合能效：典型系统可达70%~80%（通过余热回收）。
- 约束条件：
- 功率平衡约束（电、热、氢三端）；
- 储氢罐压强与容量限制（如初始氢气量不低于调度周期结束值）；
- 设备爬坡率与出力范围（如MT的最小/最大功率）。
四、优化调度方法分类与模型构建
现有方法主要基于以下四类模型，并针对氢储能特性进行扩展：
| 优化模型 | 适用场景 | 算法示例 | 氢储能扩展要点 |
|---|---|---|---|
| 确定性优化（LP/QP） | 预测精度高、波动性低 | 混合整数规划（MILP） | 引入氢能平衡约束与热电解耦策略 |
| 随机优化 | 风光出力不确定性 | 多阶段随机规划 | 考虑氢储能的跨时段能量转移能力 |
| 鲁棒优化 | 极端场景下的鲁棒性需求 | 列与约束生成法（C&CG） | 构建氢储能容量与功率的鲁棒可行域 |
| 强化学习 | 复杂动态环境下的实时调度 | 深度Q网络（DQN） | 设计氢能状态-动作奖励函数 |
典型目标函数：
- 经济性目标：最小化运行成本，包括燃料成本、设备维护成本、购电成本及氢能生产/存储成本。
- 可靠性目标：降低负荷失电率（文献案例中可降低3.18%）。
- 环保目标：减少碳排放，通过氢能替代化石燃料实现。
约束条件示例：目标函数和约束条件见第4部分论文。
五、案例研究与效果分析
-
东北某独立微电网案例：
- 配置：风光发电+氢储能+蓄电池+氢锅炉；
- 效果：与传统电储能方案相比，负荷失电率降低3.18%，可再生能源利用率提高8.37%；
- 多能互补：电-氢-热联供使系统综合能效达72%。
-
宁波慈溪示范工程：
- 规模：230kW风电+3.2MW光伏+240kW燃料电池+7MWh氢储能；
- 产出：年制氢60万m³，消纳新能源电量400万kWh，热电联供效率85%；
- 创新点：余热回收系统每小时加热7000L水，满足3000㎡建筑采暖。
-
孤岛型微电网容量优化：
- 方法：粒子群算法（PSO）优化氢储能容量；
- 结果：氢储能替代电池后，系统经济性提升15%，热负荷满足率超95%。
六、未来研究方向
- 动态特性建模：氢储能系统中电解槽与燃料电池的热-电-氢耦合特性需精细化描述。
- 多时间尺度协调：结合模型预测控制（MPC）实现日前-日内-实时的多层级调度。
- 市场机制融合：探索氢能参与电力市场辅助服务（如调峰、备用）的收益模型。
- 混合储能优化：氢能与电池储能的容量配比与协同控制策略。
结论
氢储能在热电联供型微电网中展现出显著的技术与经济价值，其优化调度需围绕多能互补、效率提升与可靠性增强展开。通过构建精细化模型（如计及热电解耦与余热回收）和采用混合优化算法（如SAPSO），可有效提升系统综合性能。未来随着氢能成本下降与政策支持，氢储能驱动的微电网将成为能源转型的重要载体。
📚2 运行结果
2.1 日前
2.2 日内
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]李奇,邹雪俐,蒲雨辰等.基于氢储能的热电联供型微电网优化调度方法[J].西南交通大学学报,2023,58(01):9-21.
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