基于信息间隙决策理论的混合可再生能源-氢虚拟电厂参与频率控制辅助服务优化策略

本研究针对绿色氢能成本高昂制约其广泛应用及可再生能源并网引发的电力系统频率波动问题，提出了一种基于信息间隙决策理论(IGDT)的氢驱动虚拟电厂(VPP)多市场协同投标策略。该框架优化了电解槽(elsr)、储氢系统和燃料电池(fc)等分布式氢能资源在澳大利亚能源市场运营商(AEMO)规则下同时参与能源市场与频率控制辅助服务(FCAS)的决策机制。通过构建风险管控模型，从风险规避(RA)和风险偏好(RS)双视角处理不确定性，仿真表明多市场参与可使VPP利润提升至单一能源市场的8.29倍，且复杂场景下计算时间仅需0.15秒，具有显著的经济效益和工程实用价值。

　　

随着全球能源转型加速，可再生能源的大规模并网给电力系统稳定性带来严峻挑战，特别是风光发电的间歇性导致电网频率波动加剧。与此同时，被视为"终极清洁能源"的绿氢却因39kWh/kg的高生产成本难以推广。如何通过市场机制创新破解这一双重困境，成为能源领域亟待解决的难题。

针对这一挑战，研究人员开发了基于信息间隙决策理论(IGDT)的混合可再生能源-氢虚拟电厂(VPP)优化框架。该研究创新性地将电解槽(elsr)、储氢系统和燃料电池(fc)整合为可调度单元，使其能够同时参与澳大利亚能源市场运营商(AEMO)监管下的能源市场和六类频率控制辅助服务(FCAS)市场，包括调节服务(RR/RL)、快速应急服务(CFR/CFL)和慢速应急服务(CSR/CSL)。研究采用梯形约束建模技术精确量化各设备的功率调节能力，通过IGDT方法构建风险中性(DOF)、风险规避(RAOF)和风险追求(RSOF)三种决策模型，并开发了考虑氢能系统状态(SoH)的多时间尺度耦合约束条件。

关键技术方法包括：1) 基于AEMO市场规则的梯形投标曲线建模；2) IGDT不确定性量化框架；3) 混合整数线性规划求解器；4) 包含电解槽效率η_elsr和燃料电池效率η_fc的氢能转换模型；5) 考虑39kWh/kg氢能强度的能量平衡约束。

主要研究结果
1. 多市场协同参与机制
通过构建能量-辅助服务联合优化模型，发现VPP参与FCAS市场可显著提升收益。与单一能源市场相比，多市场参与使总利润增长达8.29倍，其中调节服务贡献率达62%，证实了氢能系统的快速响应特性在频率调节中的价值。

2. 风险偏好影响分析
风险规避策略(β_RA=0.2)下利润稳健性提升17%，但牺牲了12%的潜在收益；而风险追求策略(β_RS=0.15)可使利润波动范围扩大至±25%，为不同风险偏好的运营商提供了决策依据。

3. 设备协同运行特性
燃料电池在调节提升(RR)和快速应急(CFR)服务中表现突出，最大功率TP_RR,fc^Max达额定容量85%；电解槽则在调节降低(RL)和慢速应急(CSL)服务中更具优势，其LP_RL,elsr^t边界扩展至A_RL^y-D_RL^y区间的90%。

4. 实时性能验证
在5分钟调度周期内，系统完成全部市场投标决策仅需0.15秒，氢储能状态(SoH^t)始终维持在[SoH^Min, SoH^Max]安全区间，验证了框架的工程实用性。

结论与展望
该研究开创性地证明了氢能-VPP在电力辅助服务市场的巨大潜力。通过IGDT框架实现的鲁棒性优化，不仅解决了可再生能源并网导致的频率不稳定问题，还通过多市场协同显著提高了绿氢项目的经济可行性。特别是提出的梯形约束建模方法，为AEMO等严格监管市场中的投标策略提供了标准化解决方案。未来研究可进一步探索氢-储电混合系统的协同优化，以及考虑碳交易机制的多目标决策模型。这项工作为加速能源转型提供了兼具技术创新和商业可行性的实施路径，相关成果发表于《International Journal of Hydrogen Energy》。