含氢气氨气综合能源系统优化调度研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在全球能源转型和 “双碳” 目标的推动下，综合能源系统朝着多能互补、清洁高效的方向发展。氢气作为一种清洁高效的二次能源，氨气作为优良的氢能载体和燃料，在综合能源系统中的应用日益受到关注。含氢气氨气的综合能源系统通过氢气的生产、存储、利用以及氨气的合成、运输、转化等环节，实现多种能源的协同优化，对于提高能源利用效率、减少碳排放具有重要意义。因此，开展该系统的优化调度研究具有重要的理论和实际价值。

氢气与氨气在综合能源系统中的作用

氢气具有高热值、零排放的特点，可通过燃料电池发电、氢燃气轮机燃烧等方式转化为电能或热能，也可作为工业原料使用。在综合能源系统中，氢气可由可再生能源发电（如光伏、风电）通过电解水制备，实现可再生能源的消纳和存储；多余的氢气可通过燃料电池为用户提供电力和热力，或注入天然气管网混合输送，提高能源供应的灵活性。

氨气作为一种含氢化合物，具有易储存、易运输的优势，是理想的氢能载体。氨气可由氢气和氮气合成，在综合能源系统中，可将难以储存和运输的氢气转化为氨气，便于长距离运输和大规模存储。同时，氨气可通过燃烧或裂解转化为电能、热能，其燃烧产物主要为氮气和水，对环境友好。此外，氨气还可作为工业燃料或化工原料，拓展能源的应用场景。

系统节点网络结构设计

节点类型划分

含氢气氨气的综合能源系统节点网络在传统冷、热、电节点的基础上，增加了与氢气和氨气相关的节点，主要包括：

• 氢气生产节点：以电解槽为核心设备，利用电能（主要来自可再生能源发电和电网购电）电解水生产氢气，需考虑电解槽的出力特性、能耗等因素。

• 氢气存储节点：采用高压储氢罐、地下储氢等方式存储氢气，用于平衡氢气的供需波动，需满足储氢容量、充放氢速率等约束。

• 氢气利用节点：包括燃料电池节点（将氢气转化为电能和热能）、氢燃气轮机节点（氢气与天然气混合燃烧发电供热）、工业用氢节点等，实现氢气向其他能源形式的转化或直接利用。

• 氨气合成节点：以氢气和氮气为原料，在一定条件下合成氨气，合成过程需要消耗一定的能源（如电能），需考虑合成效率、原料供应等因素。

• 氨气存储节点：通过储罐等设备存储氨气，由于氨气具有一定的腐蚀性和毒性，存储设备需满足安全防护要求，同时需考虑储氨容量、进出料速率等约束。

• 氨气转化节点：包括氨气裂解节点（将氨气裂解为氢气和氮气，用于氢气供应）、氨气燃烧节点（氨气作为燃料通过燃气轮机等设备发电供热）等，实现氨气向其他能源的转化。

• 传统能源节点：如光热电站节点、常规电站节点、制冷站节点、负荷节点等，与氢气氨气节点协同运行，构成完整的综合能源系统。

节点间能源传输路径

除了传统的电力、热力、冷力传输网络外，还需构建氢气和氨气的传输网络：

• 氢气传输网络：连接氢气生产节点、氢气存储节点、氢气利用节点以及可能的外部氢气管网联络节点，通过管道输送氢气，需考虑管道的耐压性、密封性、传输损耗等因素。

• 氨气传输网络：连接氨气合成节点、氨气存储节点、氨气转化节点以及外部氨气管网联络节点，氨气具有一定的腐蚀性和毒性，传输管道需采用特殊材料，并严格控制压力和流量，确保传输安全。

优化目标

含氢气氨气综合能源系统优化调度的目标是在保证系统安全稳定运行的前提下，实现多目标协同最优，主要包括：

经济性最优

以系统总运行成本最小化为核心，总运行成本涵盖氢气生产的电费、设备维护费；氨气合成的原料成本（氢气、氮气）、能耗成本、设备维护费；氢气和氨气的存储成本（设备折旧、能耗）；各能源转换设备（燃料电池、燃气轮机、电解槽等）的运行成本；与外部电网、天然气管网、氢气管网、氨气管网的购售能成本；以及设备启停成本等。通过优化各节点的能源生产、转换、存储和传输计划，降低系统的整体经济支出。

环保性最优

减少系统运行过程中的污染物排放，优先利用可再生能源生产氢气和氨气，减少对化石能源的依赖；优化氢气和氨气的利用方式，如优先采用燃料电池发电（零排放），减少氢燃气轮机和氨气燃烧过程中的氮氧化物等排放；合理规划氨气的合成和转化过程，降低能源消耗和碳排放。以碳排放总量最小化为主要环保目标，同时考虑其他污染物的排放控制。

能源利用效率最优

充分发挥氢气和氨气在能源转换和存储中的作用，提高系统的综合能源利用效率。例如，利用可再生能源弃电生产氢气，实现能源的梯级利用；将多余的氢气合成氨气进行存储和运输，减少能源浪费；通过氨气的裂解和燃烧，实现氢能的高效转化和利用。同时，协调好冷、热、电、氢、氨等多种能源的供需关系，减少能源转换和传输过程中的损失。

约束条件

为确保含氢气氨气综合能源系统的安全、稳定运行，优化调度需满足以下约束条件：

节点能源平衡约束

各节点需保持自身的能源供需平衡：

• 氢气生产节点：电解槽生产的氢气量等于输出至氢气存储节点、氢气利用节点和氨气合成节点的氢气量之和，同时需满足电解槽的耗电约束和出力上下限。

• 氢气存储节点：储氢量的变化等于充氢量与放氢量之差（考虑损耗），储氢量需在最大和最小储氢容量之间，充放氢速率不得超过设备允许范围。

• 氢气利用节点：输入的氢气量需满足燃料电池发电、氢燃气轮机燃烧等的用氢需求，转化后的电能、热能需与对应的负荷或传输需求匹配。

• 氨气合成节点：合成的氨气量等于输出至氨气存储节点和氨气转化节点的氨气量之和，需满足氢气和氮气的原料供应约束、能耗约束以及合成设备的出力限制。

• 氨气存储节点：储氨量的变化等于输入氨气量与输出氨气量之差（考虑损耗），储氨量需在规定范围内，进出料速率需符合设备要求。

• 氨气转化节点：输入的氨气量需满足裂解或燃烧的需求，转化后的氢气、电能、热能等需与对应的能源需求匹配，同时需满足转化设备的运行参数约束。

网络传输约束

能源在节点间的传输需符合传输网络的物理限制：

• 氢气传输管道的输氢量不得超过其最大传输容量，压力损失需控制在合理范围内，避免氢气泄漏和管道损坏。

• 氨气传输管道的输氨量需在设计范围内，考虑氨气的腐蚀性和毒性，管道的压力、温度等参数需严格控制，确保传输安全。

• 电力、热力、冷力等传统能源传输网络需满足各自的传输容量、损耗、压力 / 电压等约束。

设备运行约束

系统中各类设备的运行需符合其技术特性：

• 电解槽、燃料电池、氨合成反应器、氨裂解器等设备的运行需在额定参数范围内，启动、停机过程需满足时间和负荷变化率约束，避免设备损坏。

• 储氢罐、储氨罐等存储设备需满足压力、温度等安全运行参数要求，防止发生安全事故。

• 氢燃气轮机、氨燃气轮机等燃烧设备需满足燃料供应、燃烧效率等约束，确保稳定运行。

与外部系统的联络约束

与外部电网、天然气管网、氢气管网、氨气管网的联络节点，其购售电量、购售气量、购售氢量、购售氨量需在外部系统的允许范围内，遵守相关的交易规则和调度协议，避免对外部系统造成冲击。

优化调度策略

氢气与氨气生产调度策略

根据可再生能源发电出力、电网电价、氢气和氨气需求等因素，优化氢气和氨气的生产计划：

• 当光伏、风电等可再生能源发电出力较大且存在弃电时，优先利用弃电驱动电解槽生产氢气，提高可再生能源消纳率；当电网电价较低时，可适当从电网购电生产氢气，降低生产成本。

• 氨气合成需根据氢气的供应情况和氨气的需求预测进行调度，在氢气供应充足且氨气需求较大时，增加氨气量；当氢气供应紧张或氨气存储充足时，减少或停止氨气合成。

氢气与氨气存储调度策略

合理安排氢气和氨气的存储，平衡供需波动：

• 氢气存储节点在氢气产量大于需求量时进行充氢，在产量小于需求量时进行放氢，结合氢气的价格信号，在低价时充氢、高价时放氢，降低运行成本。

• 氨气存储节点在氨气合成量大于需求量时存储氨气，在合成量小于需求量时释放氨气，同时考虑氨气的运输和转化计划，确保氨气的及时供应。

氢气与氨气利用调度策略

优化氢气和氨气的利用方式，提高能源利用效率和经济性：

• 氢气利用节点优先采用燃料电池发电供热，实现高效零排放利用；在燃料电池出力不足时，启动氢燃气轮机补充能源供应，同时可将氢气注入天然气管网，提高能源供应的灵活性。

• 氨气转化节点根据能源需求选择氨气的利用方式，当需要氢气时，进行氨气裂解；当需要电能或热能时，采用氨气燃烧方式；在工业用氨需求较大时，优先保障工业用氨供应。

多能源协同调度策略

综合考虑冷、热、电、氢、氨等多种能源的供需关系，实现全局优化：

• 当可再生能源发电充足时，优先生产氢气和氨气，并将多余能源存储起来；当可再生能源发电不足时，通过氢气和氨气的转化补充电能和热能供应。

• 根据不同季节和时段的负荷特点，调整各能源的生产和利用优先级。例如，冬季热负荷较大时，优先保障燃料电池和燃气轮机的供热出力；夏季冷负荷较大时，协调好电力供应与制冷需求的关系。

• 通过节点间的信息交互，实时优化能源的传输路径和传输量，减少传输损耗，提高系统的整体效益。

模型求解方法

含氢气氨气的综合能源系统优化调度模型是一个多目标、多约束的复杂优化问题，涉及连续变量和离散变量，求解难度较大。常用的求解方法包括：

数学规划方法

• 混合整数线性规划（MILP）：将系统中的非线性关系（如设备效率曲线）线性化处理，将设备启停等离散变量用整数变量表示，构建 MILP 模型。该方法求解速度快、精度高，适用于中小型系统的优化调度。例如，可线性化电解槽的能耗特性和燃料电池的出力曲线，快速得到各节点的优化计划。

• 混合整数非线性规划（MINLP）：对于难以线性化的非线性约束（如氢气和氨气传输的压力损失与流量的非线性关系），采用 MINLP 方法。该方法能更准确地描述系统特性，但求解复杂度高，适用于对精度要求较高的小规模系统。

智能优化算法

• 遗传算法（GA）：通过模拟生物进化过程，对解空间进行全局搜索，适用于处理多目标优化问题。将系统中的各决策变量（如氢气产量、氨气合成量、设备出力等）作为基因，通过选择、交叉、变异等操作，迭代寻找最优解。该方法灵活性高，能处理复杂的约束条件，但求解精度和速度受参数设置影响较大。

• 粒子群优化（PSO）：模拟鸟群觅食行为，通过粒子的位置和速度更新寻找最优解，具有实现简单、收敛速度快的优点。适用于优化系统中的连续变量（如充放氢速率、能源传输量等），可与其他方法结合使用，提高求解效率。

混合求解方法

结合数学规划方法和智能优化算法的优势，例如：采用智能优化算法优化离散变量（如设备启停计划），将得到的离散解代入数学规划模型中，求解连续变量的最优值。这种方法既能处理离散变量的复杂性，又能保证连续变量求解的精度和速度，适用于大规模含氢气氨气的综合能源系统优化调度。

总结与展望

含氢气氨气的综合能源系统优化调度通过合理设计节点网络结构，明确优化目标和约束条件，制定科学的调度策略和选择合适的求解方法，可实现系统的经济、环保、高效运行。该系统充分发挥了氢气和氨气在能源存储、转化和利用中的优势，为综合能源系统的清洁化、智能化发展提供了新的路径。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 陆晨旭.基于粒子群的模糊控制器设计方法研究及其在SCR脱硝优化控制中的应用[D].西安热工研究院有限公司,2022.

[2] 盛世岳.室内环境多参数无线测量系统的研究与设计[D].厦门大学,2014.

[3] 黄科.遗传算法在猪饲料配方系统中的应用研究[D].苏州大学[2025-08-03].

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