碱性电解器和PEM电解器的协调调度：在可再生能源不确定性下的随机优化方法

《International Journal of Hydrogen Energy》：Coordinated dispatch of alkaline and PEM electrolyzers: A stochastic optimization approach under renewable energy uncertainty

针对可再生能源波动性带来的调度挑战，提出一种结合ALK/PEM电解槽的协同调度策略，通过两阶段场景生成（CGAN生成候选场景，改进K-means聚类）构建MILP模型，实现高比例可再生能源下成本最优调度，验证表明可再生能源利用率提升超1.2%，总成本降低7.4%-10.8%。

　　在当前全球能源结构转型的背景下，可再生能源的高效利用成为电力系统发展的核心议题。随着风能和光伏发电技术的不断进步，这些能源形式在电力供应中的占比持续上升。然而，风能和太阳能的间歇性和不确定性给电网运行带来了严峻挑战，不仅影响了系统的稳定性，也增加了调度的复杂性。为了解决这些问题，本文提出了一种融合碱性（ALK）和质子交换膜（PEM）电解器的随机优化调度策略，旨在提升可再生能源的利用效率并降低整体运行成本。

本文的研究聚焦于如何通过合理配置和协调ALK与PEM电解器的运行，实现对可再生能源输出不确定性的有效应对。针对风能和光伏发电的两种典型运行状态——“过剩”与“短缺”，分别设计了差异化的协调机制。在“过剩”状态下，两种电解器同时生产氢气，以吸收多余的电力，减少弃风弃光现象；而在“短缺”状态下，ALK电解器则保持热备用状态，而PEM电解器则被关闭，以降低电力消耗并维持系统快速响应能力。这种分情况处理的策略，不仅有助于提升系统灵活性，还能够增强其在高比例可再生能源接入下的稳定性与抗风险能力。

在面对可再生能源输出的不确定性时，传统的调度方法往往难以提供足够的鲁棒性。为此，本文采用了一种两阶段的场景生成方法，结合条件生成对抗网络（CGAN）与改进的K-means聚类算法。CGAN通过引入气象和时间标签作为先验知识，生成大量初始候选场景，从而保证生成结果与实际数据的一致性。随后，改进的K-means算法利用马氏距离函数（Mahalanobis depth function）自适应地确定最佳聚类数量，并通过加权欧几里得-余弦距离（weighted Euclidean-Cosine distance）衡量不同场景的代表性，从而更准确地捕捉风能和太阳能输出曲线的幅度差异和形态趋势。这种方法不仅提高了场景生成的精度，还增强了调度策略对实际运行条件的适应性。

本文提出的调度策略基于一个混合整数线性规划（MILP）模型，目标是实现总运行成本的最小化。该模型综合考虑了电解器运行成本、电池充放电成本、电网购电成本、可再生能源的运维成本以及弃电成本，同时将氢气销售收益纳入优化目标中。通过这种多维度的优化，系统能够在满足电力供需平衡的同时，尽可能地减少经济成本。此外，模型还充分考虑了氢气作为储能介质的特性，如高能量密度和长时储能能力，从而为系统提供更持久的能量缓冲。

在实际应用中，该策略已被验证适用于中国西北地区的一套电力系统。测试结果表明，相较于单一电解器方案，本文提出的策略在可再生能源利用率方面提升了超过1.2%，在总运行成本方面降低了7.4%至10.8%。这些显著的提升表明，通过合理协调ALK和PEM电解器的运行，可以有效改善可再生能源的利用效率，同时降低电力系统的运行负担。这不仅对实现低碳电力系统的建设目标具有重要意义，也为应对高比例可再生能源接入带来的挑战提供了可行的解决方案。

可再生能源的波动性使得电网调度面临更高的复杂度和不确定性。传统的调度方法通常基于确定性模型，难以应对风能和太阳能输出的随机变化。因此，本文采用随机优化方法，通过引入不确定性场景的分析，提高了调度策略的鲁棒性和适应性。此外，研究还强调了氢气在电力系统中的独特作用，即作为储能介质，能够有效缓解可再生能源供应与需求之间的不匹配问题。通过合理设计电解器的启停机制，氢气不仅可以作为储能手段，还能在电力供应紧张时提供额外的灵活性，从而提升整个系统的运行效率。

在实际电力系统运行中，可再生能源的输出往往受到天气条件、地理环境等多种因素的影响，因此，对这些不确定性进行有效建模和分析是优化调度的关键。本文通过两阶段场景生成方法，不仅提高了场景生成的精度，还增强了调度方案对实际运行条件的适应能力。这种方法能够更全面地反映风能和太阳能输出的波动特性，从而为调度决策提供更可靠的数据支持。此外，通过改进的K-means算法，研究还实现了对场景数量的自适应调整，避免了固定数量聚类可能带来的信息丢失或冗余问题。

为了进一步验证该策略的有效性，本文在西北地区某实际电力系统中进行了案例研究。研究结果表明，该策略在提升可再生能源利用率和降低运行成本方面均表现出色。特别是在可再生能源供应不足的场景下，ALK电解器的热备用运行模式能够有效减少电力消耗，同时保持系统对突发负荷变化的响应能力。而在可再生能源供应过剩的场景下，两种电解器的协同作用能够显著减少弃电现象，提高系统的整体效率。这种分场景的调度策略，使得系统能够在不同运行条件下实现最优的资源分配和利用。

此外，本文还对ALK和PEM电解器在不同场景下的运行特性进行了深入分析。ALK电解器具有较高的运行稳定性和较长的使用寿命，适合在负荷需求较低或需要长时间储能的场景中运行。而PEM电解器则具有更高的效率和更快的响应速度，适用于短时负荷波动较大或需要快速调整的场景。通过合理协调这两种电解器的运行，系统能够在不同条件下实现最优的能源调度，从而提升整体运行效率。

在电力系统调度中，氢气的生产与储存被视为一种重要的储能手段。与传统的电池储能相比，氢气储能具有更高的能量密度和更长的存储周期，适用于大规模储能需求。然而，氢气的生产过程涉及电解水，其运行成本和效率受到多种因素的影响，如电力价格、电解器类型、氢气市场需求等。因此，如何在保证系统稳定运行的前提下，优化氢气生产与调度，成为本文研究的重点。

本文提出的策略不仅考虑了氢气生产与调度的经济性，还充分结合了ALK和PEM电解器的不同特性，以实现更高效的资源利用。在“短缺”场景下，ALK电解器保持热备用状态，而PEM电解器则被关闭，以减少不必要的电力消耗。在“过剩”场景下，两种电解器协同工作，将多余的电力转化为氢气，从而减少弃电损失。这种分情况处理的策略，不仅提高了系统的灵活性，还增强了其在应对可再生能源波动时的稳定性。

为了确保调度方案的有效性，本文采用了一种基于CGAN和改进K-means算法的两阶段场景生成方法。CGAN能够根据给定的气象和时间标签，生成与实际数据高度一致的初始候选场景，从而为后续的聚类分析提供可靠的数据基础。改进的K-means算法则通过马氏距离函数自适应地确定最佳聚类数量，并通过加权欧几里得-余弦距离衡量不同场景的代表性，从而更全面地反映可再生能源输出的波动特性。这种方法不仅提高了场景生成的精度，还增强了调度方案对实际运行条件的适应能力。

在实际应用中，该策略的实施需要考虑多个因素，包括电解器的运行效率、电池的充放电能力、电网的购电成本以及氢气市场的供需关系。因此，本文构建的MILP模型不仅考虑了这些经济因素，还结合了系统的运行约束，如负荷平衡、电压稳定、频率控制等。通过这种多目标优化模型，系统能够在满足运行要求的同时，实现最低的经济成本。

本文的研究成果对于推动可再生能源的高效利用具有重要意义。首先，它提供了一种新的调度策略，能够有效应对可再生能源输出的不确定性，提升系统的灵活性和稳定性。其次，它通过合理协调ALK和PEM电解器的运行，充分发挥了不同电解器在不同场景下的优势，从而实现了更高效的资源利用。最后，它验证了该策略在实际电力系统中的可行性，为未来大规模可再生能源接入的电力系统提供了可靠的理论支持和技术路径。

在可再生能源占比不断上升的背景下，电力系统的调度策略需要不断优化和创新。本文提出的策略不仅适用于风能和光伏发电的协同调度，还可以推广到其他可再生能源形式，如潮汐能、生物质能等。通过进一步研究不同可再生能源形式的输出特性，可以设计出更加灵活和高效的调度方案，从而实现电力系统的可持续发展。此外，随着氢气储能技术的不断进步，未来电力系统中氢气的应用将更加广泛，因此，本文的研究也为氢气储能系统的优化调度提供了新的思路和方法。

总的来说，本文通过融合ALK和PEM电解器的运行特性，设计了一种针对可再生能源输出不确定性的随机优化调度策略。该策略在提升可再生能源利用率和降低运行成本方面表现出色，为电力系统在高比例可再生能源接入下的稳定运行提供了有力支持。未来的研究可以进一步探索不同电解器组合的优化配置，以及如何结合其他储能技术，如电池储能、抽水蓄能等，实现更全面的能源调度。同时，随着人工智能和大数据技术的发展，场景生成和调度优化的方法也将不断进步，为电力系统的智能化管理提供更加精准和高效的解决方案。