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为应对 PtX 技术中可再生能源间歇性及电力市场价格波动带来的甲醇生产风险，研究人员以丹麦首座大型商业电转甲醇工厂为对象，评估多种电力采购风险对冲策略。发现随机模型可降低估计误差，多元电力衍生品优化组合能使条件风险价值（CVaR）降低 88%、甲醇生产成本降低 13%。
在全球能源转型浪潮中，难以减排的工业领域脱碳始终是一道棘手难题。电转燃料（Power-to-X, PtX）技术作为重要解决方案，正受到广泛关注。然而，这一技术在实际应用中面临着显著挑战：以电转甲醇（Power-to-Methanol, PtM）为例，间歇性可再生能源供电的不稳定性，使得依赖单一电厂供电的模式难以持续。尽管像丹麦这样可再生能源占比高的国家可利用电网作为备用电源，但电力市场的价格波动又为 PtX 系统的运行增添了风险与复杂性，如何在这样的背景下实现稳定、经济的甲醇生产，成为亟待解决的问题。
为攻克上述难题，国外研究机构的研究人员针对位于丹麦南部的全球首座大型商业电转甲醇工厂展开研究，旨在评估不同的电力采购风险对冲策略，并探究随机模型在长期采购协议中确定甲醇交易量和价格的重要性。这项研究成果发表在《International Journal of Hydrogen Energy》，为 PtX 技术的实际应用提供了关键的理论与实践指导。
研究人员主要采用了随机建模与优化方法。首先构建离散随机模型，基于历史数据生成包含日 Ahead 市场价格、太阳能和风能发电量等的场景，利用 K-means 聚类方法识别数据模式、减少场景数量，同时保留极端值以准确反映真实不确定性。其次设计多种电力采购策略，涵盖仅参与日 Ahead 市场交易、使用期货合约、不同类型的电力购买协议（PPA）等，并通过优化模型求解最优组合，以最大化年度利润为目标，同时考虑能量平衡、甲醇生产负荷限制等约束条件。此外，引入风险评估指标如风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR），定量分析不同策略的风险 mitigation 效果。
3.1 随机模型验证
研究对比了随机模型与确定性模型在估计甲醇生产成本和产量方面的表现。结果显示，确定性模型在不同价格场景下会显著高估或低估生产指标，如低电价场景下产量高估 50%，高电价场景下成本低估 61%。而随机模型通过纳入长期数据（2015-2023 年），使甲醇平准化成本（LCOM）估计更可靠，偏差仅为 - 12% 至 - 11.6%，产量偏差控制在 - 14.5% 至 11%，证明其能有效捕捉不确定性，为长期合同提供更稳健的决策依据。
3.2 对冲策略对风险 mitigation 的影响
在单一对冲工具对比中，期货合约表现最优，使 CVaR 降低 33%，优于基荷 PPA（降低 17%）和即产即销 PPA（仅 3.7%）。这归因于期货在春夏季节的低成本优势。进一步通过组合优化发现，月度自适应最优组合（含 16% 期货、10% 基荷 PPA 等）效果最佳，CVaR 降低 88%，甲醇产量增加 15%，LCOM 降低 13%。该策略通过动态调整月度合约比例，适应太阳能发电和市场价格的季节性波动，显著提升了项目的抗风险能力和经济效益。
研究表明，随机建模在处理可再生能源和电力市场的不确定性方面具有显著优势，能为长期采购协议提供更可靠的决策支持。多元电力衍生品的优化组合（如期货与基荷 PPA 搭配）是有效降低风险的关键，尤其是月度自适应策略，可灵活应对季节变化，在保障生产稳定性的同时降低成本。这些发现为 PtX 项目的电力采购策略设计提供了科学框架，有助于提升绿甲醇等可再生燃料的市场竞争力，推动工业脱碳进程。未来研究可进一步拓展至更多电力市场工具和区域，同时考虑政策变化（如 RED III 的时空匹配要求）对 PtX 系统的影响，为可持续能源转型提供更全面的解决方案。
