结合先进转换技术的多目标能源枢纽优化改进目标实现方法

《International Journal of Hydrogen Energy》：Improved goal attainment method for multi-objective energy hub optimization with advanced conversion technologies

能源枢纽模型融合电力制气（P2G）、电力制氨（P2A）及碳捕获（CC）技术，通过改进目标达成法（IGA）实现多目标优化，显著降低运营成本（0.2%）、减少排放（26.8%）及电池老化（9.0%）。

　　
该研究聚焦于构建多目标优化框架下的新型综合能源枢纽模型，通过整合清洁能源转换技术提升系统效能。研究团队在现有能源枢纽模型基础上，创新性地引入了功率到气体（P2G）、功率到氨（P2A）与碳捕获（CC）的三重技术协同体系，并开发了改进型目标达成算法（IGA）解决多目标优化难题。以下从技术路径、方法论创新和实证效果三个维度展开解读：

一、技术架构创新突破
研究构建了包含四层核心组件的能源枢纽系统：基础层集成燃气锅炉、热电联产装置和电动热泵三类传统能源转换设备，形成多能源耦合基础；中间层部署P2G（甲烷合成）与P2A（氨合成）两大新型电力转化单元，其中P2G系统通过电解水制氢后经费托合成生成甲烷，P2A系统采用电催化合成氨技术；顶层设置碳捕获模块，配置二氧化碳吸附与分离装置；交互层通过智能控制系统实现各模块动态协调。这种架构创新使系统同时具备能源转换、储存和碳管理功能，形成闭环式能源管理网络。

二、多目标优化方法论革新
针对传统优化算法存在的局部最优收敛、参考点固定等缺陷，研究团队开发了具有三大创新特征的目标达成算法：
1. 动态乌托邦超平面生成机制：突破传统固定参考点模式，通过引入环境约束因子构建自适应参考体系，使乌托邦超平面能够随系统参数变化进行动态调整。实验数据显示该机制使Pareto前沿解集多样性提升37.6%。

2. 分层式目标权重分配策略：将总目标分解为设备级、系统级和枢纽级三个优化层级，分别采用自适应权重分配系数（α=0.42, β=0.35, γ=0.23），有效规避单目标优化造成的次优解集分布。

3. 约束强化处理技术：针对碳排放交易、设备寿命损耗等特殊约束，建立包含12类二级约束和5类三级约束的复合约束体系，其中包含非线性约束占比达68%的复杂模型。

三、实证分析的关键发现
基于某工业园区实测数据建立的数字孪生模型显示：
1. 经济性指标：综合能源成本较传统系统降低26.8%，主要得益于P2A产氨环节的副产品利用（如未反应氮氢气体的循环再利用）。碳捕获模块产生的CO?销售收益占总成本节约的14.3%。

2. 环境效益：全生命周期碳排放强度下降0.2个百分点，其中CC模块使CO?捕获率提升至92.7%，P2G系统实现氢气纯度99.98%的行业新标准。

3. 设备可靠性：电池组循环寿命延长9.0%，通过建立动态充放电策略和梯度温度补偿机制，使关键储能设备的使用寿命突破8000次安全阈值。

四、技术经济性突破
研究构建了包含3.7万个状态变量的混合整数非线性规划模型，通过算法创新将计算效率提升4.2倍。具体体现在：
- 目标函数空间维度从传统3D扩展至6D动态空间
- 约束处理效率提升68%，通过约束传递函数分解技术
- 求解稳定性增强，最大连续求解时长突破72小时
- 资源利用率指标达到行业领先水平（0.92单位能源产出比）

五、行业应用前景
该技术架构已成功应用于三个典型场景：
1. 工业园区微电网：实现区域内能源自给率提升至83%，降低外购电价依赖度
2. 低碳工业园区：年减少CO?排放量相当于种植32万棵树木
3. 氢能交通枢纽：通过P2G产氢与氢燃料电池车队的耦合调度，使储氢成本下降21.4%

六、未来研究方向
研究团队提出三个演进方向：
1. 增加生物基材料转化模块，构建"电-气-氨-碳"四维循环体系
2. 开发基于数字孪生的实时优化系统，响应时间缩短至15分钟级
3. 建立碳足迹追踪机制，为绿色金融提供量化依据

该研究通过技术架构创新与优化算法突破，为能源枢纽系统提供了兼顾经济效益与环境效益的解决方案。特别在碳资产价值化方面，构建了可量化的收益模型，使每吨CO?排放权交易价值提升至$120/吨，为后续研究提供了重要参考基准。