风险规避的双层日前规划：一个集成氢燃料站和响应式负载的绿色电力-氢能系统

《International Journal of Hydrogen Energy》：Risk-averse bi-level day-ahead planning of a green electricity-hydrogen system integrated with a hydrogen fueling station and responsive loads

双层级优化模型，用于整合风能、太阳能与氢能系统的日前规划，上层最大化运营商利润，通过能源与氢能交易及市场联动实现，下层最小化负荷成本，采用需求响应策略与价格机制协同控制。研究构建了包含电解器、储氢罐、燃料电池及响应负荷的数学模型，通过场景生成与缩减技术处理风能、太阳能辐射、电力价格等不确定性参数，并引入条件风险价值（CVaR）指标进行风险约束。仿真结果表明，风险规避策略在系统稳定性与收益间取得平衡，柔性负荷与氢能车辆调度可显著优化系统运行成本。

　　在当前能源系统日益复杂和多元化的背景下，全球变暖和环境问题促使人们更加关注可再生能源的开发与应用。随着化石燃料的使用和负载的增长，传统能源体系面临着越来越大的挑战。为了应对这些挑战，许多研究聚焦于构建多能联供系统，其中包含可再生能源、储能装置以及氢能源相关的设施。本文介绍的绿色电力-氢能系统，正是为了应对这些挑战而提出的。该系统结合了风力和太阳能发电单元，并且与氢燃料补给站集成，旨在实现能源的高效利用和低碳排放。

该研究提出的模型采用双层优化方法，通过上层和下层的协同作用，优化了绿色电力-氢能系统的日前提前规划。上层目标在于最大化系统利润，这涉及到对可再生能源和氢能的交易管理，以及与能源市场和消费者的互动。下层则关注于通过响应性负荷和基于价格的策略，最小化消费者的成本。双层优化模型的引入，使得系统能够同时兼顾生产方的盈利和消费方的成本控制，从而实现整体系统的高效运行。在解决此类模型时，研究采用了Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 条件，将双层问题转化为单层混合整数线性规划 (MILP) 问题，以简化计算并提高求解效率。

此外，系统中还引入了电气储能装置和燃料电池，以支持系统在波动情况下的运行决策。这些装置的存在，使得系统能够在电力供应不足时，通过氢气的储存和转换，实现能源的稳定供应。同时，系统也考虑了多种不确定性因素，如风速、太阳能辐射、市场价格、负荷需求以及氢气车辆的行为。为了应对这些不确定性，研究采用了基于场景的方法，并结合风险约束，以模拟这些参数的随机性，从而得到更加现实和稳健的规划结果。

在具体实现中，研究采用了条件风险价值 (CVaR) 指标来评估决策的风险水平，以确保系统在面对不确定因素时，能够做出稳健的响应。CVaR 指标有助于量化系统在不同风险水平下的表现，从而支持决策者制定更加合理的规划策略。研究还对氢气车辆的需求进行了建模，假设每辆车只访问一次补给站，并且其访问时间会受到价格信号的影响，以减少自身的成本。此外，研究还对响应性负荷进行了建模，其中负载分为基础负荷和灵活负荷，基础负荷是固定的，而灵活负荷则可以根据价格信号进行调整。

在能源和氢气交易方面，系统与能源市场相连，可以购买或出售多余的电力。同时，系统也能够根据需求情况，将氢气出售给车辆。在建模过程中，研究考虑了电力和氢气价格作为输出参数，因为它们通常被视为市场中由其他参与者决定的变量。这种设定减少了模型的复杂性，并避免了对复杂市场清算机制的建模。

研究还通过KKT条件将双层模型转化为单层模型，以简化求解过程。KKT条件包括站性、原始可行性、对偶可行性和互补松弛性，这些条件使得模型能够兼顾两者的利益，并减少模拟时间。在转化过程中，研究还采用了Big-M方法，以处理二进制变量，从而构建出一个更加通用的模型。

对于不确定性因素的处理，研究采用了一种基于场景的方法，以生成多个可能的运行情景。为了减少计算负担，研究引入了一种快速前向算法，通过选择一个与原始场景集距离最小的场景集，来提高计算效率。该算法基于Kantorovich距离度量，通过迭代选择最能代表原始场景集的场景，从而减少场景数量，同时保留关键信息。

研究还考虑了不同风险水平下的目标函数表现。结果显示，当风险水平提高时，系统的利润会有所下降，而负荷成本则相应减少。这表明，在追求系统稳健性的过程中，系统需要在利润与成本之间做出权衡。通过分析不同场景下的目标函数，研究验证了在风险规避策略下，系统在面对不确定性时能够做出更加谨慎的决策。

在实际运行中，系统通过氢气的生产、存储和使用，实现了对电力系统的补充和优化。例如，在风险规避策略下，系统会优先考虑氢气的储存，以应对未来可能的不确定性。而在风险中性策略下，系统则会更加依赖当前的电力供应，以实现利润最大化。这种差异反映了不同策略在应对不确定性时的策略差异。

为了进一步验证模型的有效性，研究进行了敏感性分析，以评估关键参数对系统性能的影响。分析结果显示，可再生能源的渗透率对系统性能具有显著影响。当可再生能源的渗透率增加时，系统的总利润也随之提高。然而，氢气车辆的增加会带来不同的影响，由于氢气的生产效率较低，以及对电力需求的增加，系统的利润可能会减少。因此，研究建议在增加可再生能源渗透率的同时，也需要扩展输电线路和储能系统的容量，以有效管理电力盈余。

此外，研究还探讨了响应性负荷对系统运行的影响。在风险中性策略下，响应性负荷会集中于电力供应较高的时间段，而在风险规避策略下，响应性负荷则会被更均匀地分布，以应对潜在的不确定性。这种策略差异使得系统能够在不同的运行条件下，保持更高的稳定性和适应性。

总的来说，本文提出了一种基于风险的双层优化模型，用于绿色电力-氢能系统的日前提前规划。该模型通过结合可再生能源、储能装置和氢气补给站，实现了对能源系统的优化管理。同时，通过引入CVaR指标和基于场景的方法，模型能够更好地应对不确定性因素。研究结果表明，风险规避策略在面对不确定性时，能够做出更加稳健的决策，而风险中性策略则更倾向于利润最大化。此外，响应性负荷的引入，使得系统能够更好地适应负荷需求的变化，提高系统的灵活性和适应性。

该研究的局限性在于，目前所使用的数据主要来源于文献中的假设和模拟，而缺乏实际数据的支持。因此，未来的研究可以考虑引入实际数据，以进一步验证模型的有效性。此外，模型中的市场和组件建模较为简化，未来的研究可以考虑更加复杂的市场结构和组件特性，以提高模型的实用性。最后，研究还指出，未来的研究可以拓展至多能联供系统，包括电力、燃气、冷却和供暖等基础设施，以及更加全面的风险管理方法，以应对更加复杂的能源系统。