解锁绿色制氢新策略：Copula 助力储能协同，开启低碳能源新篇

为解决 GHPS 因 RES 间歇性导致的运行难题，韩国大学的研究人员开展基于 Copula 分析的制氢系统运行策略研究。结果显示该策略可提升系统运行连续性，减少 ESS 容量需求。推荐阅读，助您了解前沿制氢技术12。

　　

在全球积极迈向碳中和的大浪潮下，氢气作为一种极具潜力的清洁能源，受到了前所未有的关注。它在交通、供暖、工业原料以及电力系统储能等众多领域，都展现出了巨大的应用前景。尤其是绿色氢气，作为氢气中的 “优等生”，它是利用可再生能源（RES）产生的电力，通过电解水制备而来，在整个生产过程中几乎不会产生碳排放，简直就是应对气候变化、实现碳中和目标的 “理想选手”。

不过，绿色氢气虽好，它的生产系统 —— 绿色氢气生产系统（GHPS）在实际运行时，却状况百出。由于可再生能源具有天生的 “小脾气”，发电不稳定，时而多时而少，这让绿色氢气生产系统很难稳定运行。为了解决这个问题，给系统配上储能系统（ESS）似乎是个不错的主意，它能在可再生能源发电过剩时储存电能，发电不足时释放电能，帮助维持系统稳定。但尴尬的是，大规模安装储能系统成本实在太高，从经济角度考虑不太可行。

不仅如此，在电解水制氢的过程中，电解槽（electrolyzer）也面临着诸多挑战。虽然它反应速度快，能为电力系统运行提供帮助，还能作为可控负载参与短期负荷控制和长期储能，但如果在正常运行时，工作点频繁快速变化，对电解槽可没什么好处。就好比一个人一直不停地快速切换工作状态，身体肯定吃不消。比如，风电这种不稳定能源产生的短期波动，可能会导致电解槽性能快速下降，催化剂加速老化，而且连续的启动和停止操作也会对电解槽造成损害。

面对这些难题，韩国大学电气工程学院的 Sungwoo Kang 等人坐不住了，他们决定要找到一个有效的解决办法。经过一番努力，他们的研究成果发表在了《Heliyon》期刊上，论文题目是 “Copula-based operation strategy for green hydrogen production systems considering coordination with energy storage systems”。通过深入研究，他们发现了一种基于 Copula 分析的运行策略，能有效提升绿色氢气生产系统的运行连续性，还能降低储能系统所需的容量，这对于绿色氢气生产系统的高效规划和运行意义重大。

在这项研究中，研究人员用到了几个关键技术方法。首先是 Copula-based 分析方法，它能帮助研究人员深入剖析可再生能源预测数据和实际发电量之间的依赖关系。还有，在系统运行时，他们提出了一种协调控制方法，综合考虑了可再生能源的波动性和储能系统的荷电状态（SOC，State of Charge），以此来优化电解槽和储能系统的协同工作。

下面，让我们来看看他们都有哪些重要的研究结果吧。

绿色氢气生产系统大揭秘

1. 氢气的 “家族分类”：氢气根据生产方式的不同，可以分为好几个类别。灰色氢气是用天然气生产的，在生产过程中会产生二氧化碳，这对环境可不太友好；蓝色氢气虽然生产过程和灰色氢气类似，但它采用了碳捕获、利用和存储技术，能解决二氧化碳排放的问题；粉色氢气是利用核电站产生的电力电解水制得；而绿色氢气则是依靠可再生能源发电来制备，在全球追求碳中和的背景下，它的需求正在迅速增长。
2. 绿色氢气生产系统怎么运作：绿色氢气生产系统通常会在太阳能或风能丰富的地方搭建微电网，然后利用这些可再生能源产生的电力来电解水制氢。生产出来的氢气可以储存起来，或者通过管道输送到其他地方使用。这个系统既可以并网运行，也能独立运行（孤岛运行模式）。在孤岛运行模式下，储能系统对于维持系统的功率平衡至关重要；而在并网运行模式下，虽然可以将多余的电力输送到主电网，但要严格限制主电网向生产系统输电，毕竟要保证生产的是绿色氢气。
3. 电解槽的 “工作原理”：目前，碱性电解槽因为技术成熟，比较适合大规模应用。它以氢氧化钾（KOH）作为电极，在电解过程中，氢氧根离子（）会在隔膜中移动，分别在阳极和阴极发生反应，最终产生氧气和氢气。研究人员还给出了相关的电化学方程式和等效电路模型，用于计算电解槽的电压、效率以及氢气的生成速率等重要参数。

基于短期预测数据的控制策略

1. 电解槽的 “工作指南”：为了让绿色氢气生产系统更好地运行，研究人员提出了一种基于短期预测数据的控制策略。在实际操作中，操作人员会根据可再生能源的发电情况，调整电解槽的工作点。如果系统中配备了储能系统，就能增加系统运行的灵活性，但考虑到成本因素，储能系统的容量通常不会太大，所以操作人员要合理使用储能系统。研究人员发现，通过基于短期预测数据来安排电解槽的功率，可以在当前天气条件下尽可能多地生产氢气。不过，如果储能系统的荷电状态管理不当，或者储能系统容量太小，就可能会出现电力供应不足的情况。
2. Copula-based 分析 “大显身手”：研究人员采用 Copula-based 方法来分析可再生能源预测数据和实际测量数据之间的关系。传统的皮尔逊相关系数虽然计算简单，但不能完全反映变量之间的依赖关系。而 Copula 函数就不一样了，它可以对服从均匀分布的变量进行建模，从而更准确地分析变量之间的相关性。研究人员通过一系列操作，比如加载原始数据、估计概率分布曲线、将数据转换为均匀分布，然后定义 Copula 函数进行分析，还计算了置信区间（CI，Confidence Interval），以此来更好地把握可再生能源发电的不确定性。
3. 绿色氢气生产系统的 “控制秘籍”：研究人员提出了一种协调控制方法，通过调整电解槽的工作点，实现储能系统和电解槽之间的协同工作。在调整时，他们会综合考虑储能系统的荷电状态和可再生能源发电的预期波动性。具体来说，当荷电状态处于不同范围，或者可再生能源发电的置信区间不同时，会按照不同的规则调整电解槽的功率。这种方法不需要对现有设施进行大幅改造，就能直接应用，非常实用。

案例研究见真章

1. 无功率盈余或短缺的模拟案例：在这个模拟案例中，储能系统能够在整个运行期间补偿可再生能源的波动性。研究人员对比了采用和不采用他们提出的功率调整方法的情况，发现采用新方法后，储能系统的荷电状态能更好地保持在 0.5 左右，这对于系统的长期稳定运行非常有利。
2. 有功率盈余的模拟案例：当出现功率盈余时，系统需要决定是将多余的电力提供给输电系统，还是通过限制可再生能源发电来控制。研究人员通过模拟发现，在可再生能源发电的置信区间较大时，为了保证储能系统有足够的放电能力来应对可再生能源的波动，会调整功率让储能系统充电，这样荷电状态会更早达到最大值。而在置信区间较小时，荷电状态管理变得更加重要，采用新方法后，荷电状态达到最大值后会缓慢下降，能有效减少不必要的功率限制。
3. 因储能系统容量有限导致功率短缺的模拟案例：在一些模拟案例中，由于储能系统容量不足，会出现功率短缺的情况，这会影响绿色氢气的生产。但研究人员发现，在置信区间较大时，他们提出的方法能够成功管理绿色氢气生产系统的运行，避免功率短缺。在一些更严重的情况下，比如短期预测数据不准确，可再生能源发电下降速度比预期快，新方法也能通过调整电解槽，有效减少功率短缺的情况，虽然不能完全消除，但已经有了很大的改善。
4. 模拟案例总结：综合所有模拟案例来看，研究人员提出的方法效果显著。它大幅减少了功率短缺的情况，让出现功率短缺的天数从 27 天减少到了 9 天。对于功率盈余的情况，采用新方法后，中位数和四分位数都略有下降。而且，新方法在提高系统运行连续性的同时，并没有对氢气的预期产量造成明显影响，甚至还让电解槽消耗的功率中位数增加了 0.77MWh。
5. 所需储能系统容量评估：研究人员还分析了绿色氢气生产系统持续运行所需的储能系统容量，以及新方法中最大调整功率的影响。他们发现，随着最大调整功率的增加，出现功率短缺的天数会减少。而且，采用新方法后，储能系统所需的容量从 8.92MWh 降低到了 7.35MWh，减少了 17.6%，这说明新方法能帮助绿色氢气生产系统更高效地进行设施投资。
6. 月度连续运行模拟结果：研究人员进行了月度连续模拟运行，结果显示，除了 1 月、2 月和 12 月，采用新方法后，每个月出现违反规定（功率短缺等问题）的天数都更少，这进一步证明了新方法在长期运行中的有效性。

综合来看，这项研究成果意义非凡。研究人员提出的基于 Copula 分析和协调控制的方法，充分考虑了绿色氢气生产系统的不对称运行特性，有效提升了系统的运行连续性。通过实际案例研究，验证了该方法在管理绿色氢气生产系统方面的有效性，既不会显著影响氢气产量，又能减少系统运行过程中的功率短缺情况，还降低了储能系统所需的容量。这对于推动绿色氢气产业的发展，实现碳中和目标有着重要的作用。而且，这个方法还有一个很大的优点，就是不需要对现有的可再生能源农场进行大幅改造，就能直接应用，这为绿色氢气生产系统的实际应用和推广提供了极大的便利，让绿色氢气在未来能源领域的发展更具潜力。