针对电-热-氢-氨集成能源系统（包含氨循环过程），优化多能源存储容量的分配方案

《Renewable Energy》：Optimal multi-energy storage capacity allocation for electricity-heat-hydrogen-ammonia integrated energy systems with ammonia cycling

本文提出考虑氨循环过程的双层协同优化模型，通过整合电力、热力、氢能及氨能存储，优化多能源存储容量配置与低碳调度策略，有效降低系统运行成本和碳排放。

　　随着经济活动的快速发展和传统能源资源的大量使用，社会进步与生态保护之间的矛盾日益突出。在此背景下，集成能源系统（IES）作为一种耦合和互补利用多种能源形式（包括电力、热能、冷却和燃气）的技术手段，正逐步成为实现能源系统低碳转型的重要路径。然而，尽管可再生能源在IES中的占比不断提高，其发电量仍存在显著的波动性和不确定性，这给系统的稳定运行带来了挑战。同时，传统热力发电（TG）仍作为IES中主要的可调节电源，这种对热力发电的依赖也导致了系统在碳排放控制方面面临固有困难。因此，如何在保证系统稳定性和经济性的同时，有效降低碳排放，成为当前研究的重点。

氨燃烧技术作为热力发电中的一项创新手段，能够显著减少碳排放。通过在燃煤发电机组中引入氨作为辅助燃料，不仅可以在一定程度上替代部分煤炭，还能通过其高能量密度和易储存特性，为系统提供额外的灵活性。然而，随着氨燃烧比例的增加，对氨的需求也随之上升。现有的绿色氢气生产技术，虽然在可再生能源的支持下具有较高的环境友好性，但其产量往往难以满足系统对氨的长期需求。这使得氨的供应与需求之间可能出现时间上的不匹配，从而影响系统的运行效率和经济性。

为了解决这一问题，本文提出了一种基于氨循环过程的多能储能配置协同优化模型。该模型不仅考虑了电力、热能、氢气和氨这四种形式的储能，还引入了氨循环过程中的生产、利用和储存环节，以实现更高效的能源回收。通过构建一个多层次的协同优化框架，本文旨在解决多能储能系统在配置和调度方面的关键问题，从而提升系统在低碳运行中的经济性和可靠性。

氨循环过程的引入，为系统提供了更灵活的能源管理方式。一方面，氨作为一种氢气衍生的能源载体，其储存和运输成本相对较低，能够在长周期内有效调节能源供需。另一方面，氨的利用不仅可以作为燃烧燃料，还可以通过其高能量密度特性，为系统提供额外的储能容量。这种多维度的储能方式，使得系统能够在不同时间尺度上实现能源的优化配置，从而应对可再生能源发电的波动性问题。

本文的研究还发现，氨燃烧比例的灵活调整是实现系统低碳运行的关键因素之一。通过在优化模型中引入氨燃烧比例的约束条件，可以在保证系统运行效率的前提下，最大限度地减少碳排放。此外，研究还表明，氨的生产与利用过程需要充足的氢气供应，而氢气的来源可以是绿色氢气（基于可再生能源的电解水制氢）、天然气制氢（G2H）或化石燃料制氢（F2H）。因此，多氢源协同制氨技术的引入，不仅能够确保氨的稳定供应，还能提高系统的经济性。

为了进一步优化氨的生产与利用过程，本文提出了一种基于多能储能系统的协同优化策略。该策略通过建立一个多层次的优化模型，分别从系统整体的储能配置和每日低排放调度两个层面进行分析。上层模型旨在最小化系统年度运行维护成本和调度成本，而下层模型则关注于典型日的低排放调度成本。通过迭代求解这两个层面的模型，可以实现储能配置与调度策略的协同优化，从而提高系统的整体运行效率和经济性。

此外，本文还对不同多能储能配置方案进行了对比分析，评估了氨相关储能对氨生产过程的影响。研究结果表明，合理的储能配置不仅能够有效降低系统的运行成本，还能显著减少碳排放。同时，通过分析不同氨燃烧比例对系统经济性和碳排放的影响，本文揭示了氨燃烧比例与系统性能之间的复杂关系，为未来的系统设计和优化提供了理论依据。

在实际应用中，氨循环过程的引入不仅能够提升系统的能源利用效率，还能增强其应对能源供需波动的能力。通过将氨储能与多能储能系统相结合，系统可以在不同时间尺度上实现能源的灵活调配，从而更好地适应可再生能源发电的不稳定性。这种多能协同的储能策略，为实现能源系统的低碳化和可持续发展提供了新的思路和方法。

综上所述，本文的研究为集成能源系统中氨循环过程的优化提供了理论支持和实践指导。通过构建多能储能协同优化模型，本文不仅解决了氨供应不足的问题，还提升了系统的经济性和灵活性。研究结果表明，氨燃烧技术与多能储能系统的结合，能够有效推动能源系统的低碳转型，为实现绿色能源的发展目标奠定基础。未来，随着氨生产技术的不断进步和储能系统的完善，氨在能源系统中的应用前景将更加广阔。