计及光伏出力不确定性的氢能综合能源系统经济运行策略

　　摘要：针对分布式光伏出力的不确定性特征对系统运行经济性的影响，提出了一种计及光伏出力不确定性的氢能综合能源系统经济运行策略。首先，搭建氢燃料电池的热电输出控制模型和氢能综合能源系统的热力系统模型;然后，在光伏出力预测数据的基础上，通过分析光照强度变化的不确定性以修正光伏出力预测曲线;最后，以最小化系统日运行成本为目标函数，建立包含光伏、氢燃料电池、热电联产机组的氢能综合能源系统的运行优化模型。算例分析结果表明，考虑光伏出力不确定性对氢燃料电池输出的影响，可使系统设备的出力更加合理，对降低运行成本、提高氢能综合能源系统的运行可靠性具有积极作用。

　　关键词：氢能综合能源系统;氢燃料电池;光伏;经济运行;不确定性

　　0引言

　　随着能源、电力与用户之间的联系日趋紧密，能够满足热、电等多种负荷需求的综合能源系统脱颖而出，成为能源领域的一个重要发展方向[1]。可再生能源项目高速发展的同时，电网建设滞后带来的消纳问题成为不容忽视的技术难点，将弃电用于制氢储能，既能够克服电解水制氢成本高的问题，又能够解决能源消纳问题[2]。

　　能源论文范例： 谈互联网终端电力能源服务技术

　　包含可再生能源、热电联产CHP(CombinedHeatingandPower)机组、制储氢及氢燃料电池HFC(HydrogenFuelCell)的氢能综合能源系统，可实现发电、供热等多能源供应需求，同时能实现清洁电力到清洁气体能源的大规模存储，是解决可再生能源消纳、平抑功率波动性和间歇性的重要手段之一。目前，关于综合能源系统结合氢燃料电池的研究取得了一定的进展，氢燃料电池的供电技术已经基本实现商业化[3-4]。自日本开发了氢燃料电池热电联产系统，国内外学者开始围绕利用氢燃料电池热电联产特性改善综合能源系统的电-热耦合开展了优化调度、经济运行等方面的研究[5]。

　　文献[6]提出了一种考虑风电出力随机特性的气电互联氢储能综合能源系统，验证了考虑需求响应、氢储能对风电消纳以及降低系统日常运营成本具有积极的作用;文献[7]提出了在综合能源系统中加入电制氢装置，以促进能源转化，满足各类负荷需求;文献[8]在含氢储能的综合能源系统中考虑了风电出力的随机性、需求响应等因素，在满足负荷需求的同时，实现了对风电的消纳;文献[9]在所提热电联产模型中加入了氢燃料电池作为调节装置，以提高氢能的高品位使用，同时着重于余热的再电气化以提高多种能源之间的耦合利用效率;文献[10]着重分析了燃料电池热电联产输出特性以及系统内部的能量流动关系，基于算例验证了热电联产的经济性。

　　但是，文献[6-8]只是将氢燃料电池作为储能装置实现可再生能源消纳，并未涉及燃料电池输出特性的研究;文献[9-10]考虑了燃料电池热电联产特性，但未摆脱“以热定电”的限制，削弱了机组的调峰能力，且没有考虑新能源出力的不确定性，使得新能源消纳能力略显不足。

　　结合上述问题，本文提出了一种计及光伏PV(PhotoVoltaic)出力不确定性的氢能综合能源系统的经济运行策略。通过分析光照强度不确定性对光伏出力预测曲线进行修正，保障优化计算过程中对光伏出力预测的精确性，建立以日运行成本最小为优 化目标的氢能综合能源系统运行优化模型，基于算例验证了考虑光伏出力不确定性可以使得各设备出力更加合理，能够提升系统运行的经济效益。

　　1氢能综合能源系统模型

　　氢能综合能源系统包含光伏机组、燃气轮机GT(GasTurbine)、燃气锅炉GB(GasBoiler)、氢燃料电池等出力设备，电解槽EL(ElectroLyzer)等能源转换设备以及储热、储氢等储能设备。本节主要对氢燃料电池的热电输出控制模型和氢能综合能源系统的热力系统进行建模分析。

　　1.1氢燃料电池的热电输出控制模型

　　氢燃料电池通过电化学反应产生电、热和水，其产出的电能和热能相互影响，存在“此消彼长”的关系，研究其运行机理对于满足负荷需求以及提高氢燃料电池的产能效率十分重要。因此，在考虑氢气供给速度、反应堆温度等影响因素的前提下，建立氢燃料电池的热电输出控制模型。在理想情况下，单电池反应输出的标准电压为1.229V，但在实际应用中，由于活化极化、欧姆极化和浓差极化等过程存在过电压损耗，输出电压达不到理想值[11]。

　　电、热输出功率主要与氢气供给速率、活化极化过电压损耗、欧姆极化过电压损耗、浓差极化过电压损耗相关，而3种过电压损耗主要与氢燃料电池的工作温度相关，因此可以通过控制氢气供给速率和燃料电池的工作温度决定电、热输出功率比例。为了使氢燃料电池工作在正常温度(60~80℃)下，需要在双极板内的冷却水通道内通入冷却水以保持其工作在合理温度范围内，冷却水流速越快，则被带走的热能越多，因此氢燃料电池的工作温度由冷却水流速vH2O和热输出功率QHFC共同决定，氢燃料电池的热输出功率又分为循环水带走的有用热功率Qy和散发到空气中的无用热功率Qf。

　　1.2热力系统模型

　　1.2.1热力模型

　　氢能综合能源系统以氢燃料电池、热电联产机组为热源，以换热器为媒介，经由供热管道和回热管道实现热能流动，共同构成循环热力系统。本文不考虑管道中的热能损耗，因此热力模型包括热负荷功率方程和功率守恒方程。

　　1.2.2热电耦合元件模型

　　在氢能综合能源系统中，电力系统与热力系统的耦合元件包括氢燃料电池和热电联产机组，两者同时发电以及供热，增加了综合能源系统热能与电能间的转换灵活性。氢燃料电池通过控制氢气供给速率和氢燃料电池工作温度决定电、热输出功率比例。

　　2光伏出力预测误差分析

　　目前光伏出力短期预测方法包括时间序列预测法、神经网络法及支持向量机SVM(SupportVectorMachine)等[14-15]。其中，支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的预测模型，可以最大限度地提高学习机的泛化能力，在样本数据较少的情况下也可以得到相对较小的预测误差。

　　4算例分析

　　为了验证本文所提运行策略的有效性，设计了如下3种方案进行对比分析。方案1：在氢能综合能源系统中，氢燃料电池仅考虑电出力，光伏出力采用预测曲线。方案2：在氢能综合能源系统中，氢燃料电池考虑热电联产，光伏出力采用预测曲线。

　　方案3：在氢能综合能源系统中，氢燃料电池考虑热电联产，光伏出力采用修正曲线。通过对比方案1和方案2，确定氢燃料电池的热电联产特性对系统运行及经济性的影响;通过对比方案2和方案3，确定考虑光伏出力不确定性对系统运行及经济性的影响。系统内各设备出力上下限及运维成本数据如附录C表C1所示，系统主要能量输入为天然气，其低热值为9.7kW·h/m3，单价为2.5元/m3。

　　热电耦合分析方案1的电、热功率结果。在00:00—06:00时段内，光伏发电功率为0，电负荷主要由燃气轮机供应;在10:00—14:00时段内，光伏发电功率较大，主要由其满足电负荷需求，此时燃气轮机基本不工作;在17:00—22:00时段内，负荷需求增加，光伏发电功率逐渐减少至0，此时主要依靠燃气轮机和氢燃料电池提供电能。由于方案1仅考虑氢燃料电池的电出力，热负荷由燃气轮机和燃气锅炉供应。

　　由于方案2中氢燃料电池同时参与电、热供应，电负荷由光伏、燃气轮机和氢燃料电池供应，热负荷由燃气轮机、氢燃料电池和燃气锅炉供应，相较于方案1，方案2考虑了氢燃料电池的热电联产作用，主要体现在热负荷供应中，燃气轮机出力明显较小，燃气锅炉出力略微减小，在10:00—14:00时段内光伏出力较充足的情况下，燃气轮机基本不出力，燃气锅炉出力大幅减少，这使得天然气消耗大幅降低，而在系统运行成本中，天然气耗费成本所占比重较大，表明考虑氢燃料电池的热电联产作用对降低系统运行成本的效果较明显。

　　方案3中主要是对光伏预测出力曲线进行修正，从光伏出力预测曲线及修正曲线可以看出，预测值略大于修正值，虽然其误差值较小，对系统影响的较小，但仍会对系统产生一定的影响。对比方案2和方案3的热功率结果可以看出，当光伏出力减小时，氢燃料电池的输出功率有所减少，出现热负荷供应能力不足的情况，此时燃气轮机对热负荷缺额进行供应，而燃气轮机运行在“以热定电”模式，产热的同时会产生一定的电能，会对电负荷供应设备产生一定的影响。

　　由于光伏出力预测误差较小，相较于方案2，方案3下设备的出力变化不明显，但是由于预测误差的存在，导致燃气轮机的工作时间加长，这势必会影响燃气轮机的使用寿命，加之预测误差对各设备出力的细微影响，导致氢能综合能源系统的不稳定性增加，降低了系统的运行可靠性。

　　4.3优化结果及运行成本对比

　　氢燃料电池的总出力、燃气轮机的电出力、燃气锅炉的热出力通过分析光照强度的不确定性对光伏出力预测曲线进行修正后，对氢燃料电池和燃气轮机的出力产生了一定的影响，对燃气锅炉的出力几乎无影响，在10:00—18:00时段内，修正曲线略小于预测曲线，此时氢燃料电池的总出力有所减少，燃气轮机的电出 力有所增加。

　　由于光伏机组是利用自然资源发电，其发电成本基本上可以忽略不计，本文中的系统日运行成本只考虑了天然气耗费成本和设备运维成本。方案1和方案2的区别在于方案1仅考虑氢燃料电池输出电能，方案2考虑了氢燃料电池的热电联产特性。方案1、2中氢燃料电池的效率分别为37.44%、69.90%，系统日运行成本分别为7502.0、5721.5元，表明控制氢燃料电池的热、电输出功率可以提升系统的能源利用率，减少化石燃料的使用，降低运行成本的同时减少了碳排放。

　　方案2和方案3的区别在于在方案3考虑了光伏出力的不确定性，基于光照强度的不确定性修正光伏出力预测曲线。由于方案3中光伏出力略微减小，氢燃料电池的效率有所下降，增加了化石燃料的使用，其系统日运行成本增加了23.3元。虽然日运行成本小幅增加，但是提高光伏出力预测的精确性可以降低对系统设备出力的影响，使设备出力更加合理，从而提高氢能综合能源系统的运行可靠性。

　　5结论

　　本文综合考虑氢燃料电池的热电联产特性和光伏出力的不确定性，提出了计及光伏出力不确定性的氢能综合能源系统运行优化模型，并通过分段线性化处理将其转化为混合整数线性化模型进行求解。仿真算例结果表明：通过控制氢燃料电池的电、热输出功率比例，可以改善系统“以热定电”的局限性，提高系统的能源利用率，大幅降低系统的天然气耗费成本;考虑光照强度的不确定性以修正光伏出力预测曲线，虽然略微增加了运行成本，但是可以降低光伏出力预测误差带来的影响，优化设备出力，提高系统的运行可靠性。

　　本文所提模型能够在较大程度上克服氢燃料电池电、热输出功率之间的制约关系，同时考虑了光伏出力的不确定性对氢燃料电池输出的影响，随着可再生能源的大力发展，其可以进一步减少化石能源的使用率，加快低碳电力的发展，有效地提高能源利用率与系统运行经济性，对于构建以新能源为主体的新型电力系统以及早日实现碳中和具有重大的意义。

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　　[5]秦阿宁，孙玉玲，陈芳，等.基于文献计量的全球氢燃料电池技术竞争态势分析[J].科学观察，2020，15(2)：1-14.

　　作者：韩子娇1，李正文1，张文达2，刘凯1，董鹤楠3，袁铁江2