考慮電解水制氫消納棄風電量的制氫容量規劃

梅建春，錢君霞，趙盛杰，宋鵬程，馬鴻娟，黃雪正

（江蘇科能電力工程咨詢有限公司，江蘇 南京 210036）

0 引言

作為實現雙碳目標的重要路徑之一，近年來，我國新能源發電發展迅猛。截至2021 年9 月底，我國可再生能源裝機容量9.94億kW，其中風電裝機容量為2.97億kW［1］。但目前國內供電仍以火電為主，考慮電網供用電平衡，大規模新能源發電上網受到限制，受電網輸送能力、調峰調頻及電力系統安全穩定運行要求等因素的影響，部分風電場可能存在棄風現象。根據國家能源局統計，2021年1月至2021年9月，我國風電平均利用率為96.9%，棄風電量約為147.8 億kWh［1］。風電場棄風不僅降低了可再生能源利用率，同時也導致風電場收益減少，風電發展受到一定制約，亟需尋找解決途徑。

針對新能源消納問題，學術界和工業界展開了深入研究。文獻［2］從機理和關鍵因素角度出發，詳細分析了新能源消納問題，并提出3種主要的消納措施，即提高電源調節能力、加強電網傳輸通道建設和推廣電能替代，加強需求側管理。文獻［3］-文獻［4］考慮電網與熱網或氣網耦合運行實現新能源消納。文獻［5］-文獻［6］提出配置一定量儲能，利用儲能的時間調節能力平穩風電場出力曲線，提高風電消納能力。在新能源消納相關研究中，氫能也常被視為一種儲能形式參與可再生能源調節［7］。文獻［8］對風電制氫技術進行了展望，表明風電制氫不僅為風電消納提供了新途徑，對促進氫能產業發展也具有重要意義。文獻［9］提出在綜合能源系統中應用風電制氫技術。事實上，氫能作為一種能源形式，在交通運輸、儲能、工業、建筑等眾多領域具有廣闊的應用前景。受價格因素影響，全球氫能的主要來源為天然氣制氫，而水電解制氫量占比不到0.1%［10］。電解水制氫受電價影響較大，其中用電成本占總成本的74%左右［11］，降低電價成本是推廣并發展電解水制氫的重要手段之一。一方面，隨著風力和光伏發電技術的提高，其發電成本逐步下降，利用可再生能源發電制氫成為可能［12-13］；另一方面，隨著風電、光伏裝機容量的不斷提高，富余可再生能源發電量增加，利用棄風、棄光發電制氫顯著降低了用電成本。文獻［14］提出利用電解制氫消納棄風電量，并通過多屬性決策模型計算最優容量配置。文獻［15］-文獻［16］則對微電網和多能耦合系統中的制氫容量進行了優化配置。

值得注意的是，上述規劃研究多基于統計性數據進行分析，對于電解水制氫的實際分時用電情況關注較少，規劃準確度較低。因此本文提出基于規劃地區往年風電出力歷史數據模擬生成以小時為時間尺度的風電出力曲線，再根據電網消納空間得到棄風電量，以經濟性最優為目標優化求解電解水制氫容量配置。最后通過算例分析驗證所提規劃方法的有效性。

1 制氫簡介

1.1 制氫種類

氫能作為一種二次能源，其制取途徑主要分為化石能源制氫、工業副產氫和電解水制氫，考慮不同方法制氫過程中的碳排放強度差異，所得氫氣分別被稱為灰氫、藍氫和綠氫。雖然電解水制氫環保效益更高，但受成本等因素影響，在可再生能源/電解水制氫技術尚未完全成熟的情況下，憑借技術成熟和成本較低的優勢，化石能源制氫成為現階段氫氣的主要來源。

未來隨著化石能源的減少，以及為了減少CO2排放，灰氫和藍氫的制取比例將逐漸減小，而作為實現雙碳目標的重要路徑之一，使用綠色清潔的綠氫將成為主要趨勢。由灰氫逐漸過渡至綠氫，未來的制氫格局將以綠氫為主，灰氫和藍氫共存。

1.2 電解水制氫

電解水制氫通過水電解破壞氫氧鍵制取H2，并副產高價值O2，制取過程簡單，綠色環保，但因其成本較高而難以推廣，其中電能成本占比70%～80%左右，因此采用低成本電能成為降低成本的主要途徑之一。電解水化學表達式如式（1）所示。

目前主要有堿性電解水（Alkaline Electrolyzed Water，AlEW）、質子交換膜電解水（Proton Exchange Membrane electrolysis of water，PEM）和固態氧化物電解水（Solid Oxide electrolysis of water，SOEC）3 種主流電解水制氫技術。其中以AlEW 電解技術最為成熟，目前國內外該技術市場應用最為廣泛；近年來，PEM電解技術在國內發展迅速，PEM 電解具有電流密度高，運行部署靈活等優勢，但目前主要以示范應用為主；而SOEC電解制氫技術目前仍處于技術研發階段，未來發展前景良好。3種電解水制氫技術主要參數如表1所示。

表1 電解水制氫技術比較Table 1 Comparison of hydrogen production technology from electrolytic water

2 棄風時序出力曲線

2.1 負荷時序曲線

本文利用年度負荷預測和典型日負荷曲線模擬日負荷曲線［17］，如式（2）所示。

式（5）中：WY表示年用電量，kWh。

根據式（5）可得負荷調整系數，進而可得各日的負荷曲線，再根據負荷曲線與電網最小出力曲線的差值可得風電消納空間。

2.2 風電時序出力曲線

從規劃角度來說，風電場日出力曲線預測較為困難，本文考慮利用歷史風電出力數據進行模擬。由于歷史風電數據已包含當地氣象數據特性，雖然可能存在某一時段內預測出力曲線與實際值相差較大，但年度統計性特征變化較小，因此從規劃角度來說滿足要求。如當地缺乏風電歷史數據，也可采用其他風電出力模擬方法計算風電出力曲線［18-19］，本文不再贅述。

首先通過歷史風電出力和對應風電裝機容量可得風電出力標幺值曲線，再根據擬建風電場裝機容量可得風電場模擬時序出力曲線，如式（6）所示。

最后根據電網的風電消納空間與風電場模擬時序出力曲線得年棄風數據，即風電模擬時序出力與風電消納空間的差值。

3 規劃模型

3.1 目標函數

本文計算制氫效益時主要考慮制氫廠的初始建設成本、后期運維成本、消耗水成本以及售氫售氧收益，則目標函數可表示為：

3.2 約束條件

對于電解水制氫容量，其受到容量上下限約束，如式（8）所示。

值得注意的是，上述規劃模型在計算收益時，氫氣產量不僅僅受制氫設備容量限制，還受到每日可供制氫設備使用棄風電量的限制，即某一時段內取制氫設備消耗電量和棄風電量較小值進行計算。

某一時段內，棄風電量小于制氫設備滿負荷運行消耗電量，則：

式（10）中：LH2表示氫氣體積，Nm3；Qab表示棄風電量，kWh；t表示運行時間，h；η表示標立方氫氣耗電量，Nm3/kWh。

4 模型求解

本文所建立的利用電解水制氫消納棄風電量的規劃模型為非線性規劃模型，通過粒子群算法求解［20-21］。相比于傳統優化算法，粒子群算法作為一種智能算法，其具有求解常規凸優化算法無法實現的非凸問題的能力，且簡單易實現。本文粒子群算法主要求解過程如下：

步驟1 以電解水制氫容量作為粒子，并隨機生成一定種群數量的粒子群，對種群位置、數量和其它參數進行初始化。

步驟2 以制氫收益作為適應度值并計算，保存粒子最優位置和最優適應度值。

步驟3 判斷是否達到迭代次數，若否則轉至步驟4，否則轉至步驟6。

步驟4 利用式（11）和式（12）對粒子位置和速度進行更新。

步驟5 計算并比較當前適應度值與歷史最優適應度值，若當前適應度值更優，則作為最優適應度值保存，并保存其對應的粒子最優位置，轉至步驟3。

步驟6 輸出粒子群最優位置和最優適應度值，計算結束。

圖1 電解水制氫容量規劃求解流程圖Fig.1 Flow chart for planning and solving hydrogen production capacity of electrolytic water

5 算例分析

本文通過修改的IEEE14 節點電力系統和比利時2021年風電數據［22］進行模擬，并假設并網風電場裝機容量為100 MW，模型中參數取值如表2所示。

表2 主要制氫方式比較Table 2 Comparison of main hydrogen production methods

5.1 制氫容量規劃結果

以1 h 為時間尺度，以效益最大化為目標，計算所得制氫容量配置為16.852 9 MW 時，運行期間最大效益為2 500.4萬元。模擬風電出力和棄風數據如圖2所示，計算過程如圖3所示。

圖2 風電出力和棄風Fig.2 Wind power output and wind power abandonment

圖3 粒子群算法計算過程Fig.3 Calculation process of particle swarm optimization

5.2 效益分析

本文模擬總棄風電量為3 865 MWh，通過本文方法配置制氫設備消納棄風電量為2 335.7 MWh，可以看出，由于以最大效益為目標，配置的制氫容量小于棄風規模，仍然存在一定量棄風。

比較以本文方法、風電平均利用小時數和最大棄風容量確定制氫容量，所得計算結果及成本分解如表3所示。

表3 不同計算方法比較Table 3 Comparison of different calculation methods

由表3 可知，由于本文方法與基于風電平均利用小時數兩種方法都包含了棄風數據的年平均特性，因此所得制氫容量基本相同，但本文所提方法充分考慮了數據的時間特性，故容量配置更為精確，且總效益更高。

而基于最大棄風容量計算，其總效益最低且為負值，分析其成本可知，雖然所有棄風電量都被利用，但建設成本過高，導致收益降低。

6 結論

本文針對傳統風電制氫規劃方法主要基于數據統計特性，首先以規劃地區風電出力歷史數據為基礎，生成以小時為時間尺度的風電時序出力曲線，繼而得到棄風數據，最后以經濟性最優為目標，基于詳細棄風數據求解得到電解制氫設備容量。算例分析驗證了該方法的有效性，且通過比較不同方法，驗證了該方法的經濟效果最優。

本文所提方法雖然精確度較高，但較為依賴風電數據，后續將繼續研究更為精確簡便的方法。