基于氢生命周期成本的公路网络中加氢站选址与容量规划研究：建模、优化与案例验证

推荐 为解决全球氢能高速公路网络初期发展阶段加氢站（HRS）布局分散、供能不稳定及成本高昂的问题，山东省研究人员基于排队理论优化HRS峰值时段加氢机配置，并采用分布式制氢与改进遗传算法建立最小化氢生命周期成本模型。结果表明，新方法较传统最大覆盖模型降低管道运输成本33.02元/kg（降幅10%）、卡车运输成本36.72元/kg（降幅5%），验证了优化效果。该研究为氢燃料电池汽车（HFCVs）规模化推广提供了经济可行的选址方案。

　　

论文解读
随着全球能源结构转型加速，氢能因其零污染和高能量密度的特性，被视为未来交通领域的重要能源载体。然而，当前氢能高速公路网络建设仍处于起步阶段，加氢站（HRS）分布零散，难以满足氢燃料电池汽车（HFCVs）规模化推广的需求。特别是在高峰时段，加氢站因加氢机（dispenser）配置不足导致车辆排队现象严重，同时传统集中式制氢模式存在运输成本高、安全隐患大等问题。为解决这些问题，山东省的研究团队开展了系统性研究，提出了一种基于氢生命周期成本的多目标优化模型，并通过实际案例验证了其有效性。

研究团队首先利用排队理论优化加氢站在高峰时段的加氢机配置。通过建立M/M/S/N排队模型，综合考虑车辆等待时间和服务效率，发现当氢需求达到3000 kg/d时，增加至2台加氢机可将平均排队长度降至3.6米，显著缓解拥堵问题。其次，研究采用分布式制氢模式，在高速公路服务区部署光伏发电设施和电解水制氢系统，实现“绿氢”就地供应。相比传统集中式制氢，该方法不仅降低了运输风险，还通过优化运输模式（如管道和卡车运输）进一步压缩成本。

在选址优化方面，团队提出了一种多目标整数规划模型，以最小化氢生命周期成本为目标，综合考虑制氢、储运、运营等环节的成本关联。通过改进遗传算法（GA），解决了传统单目标模型忽略复杂成本动态关联的问题。案例验证以山东省高速公路网络为对象，结果显示新方法可将单位氢成本降至33.02元/kg（管道运输）和36.72元/kg（卡车运输），较最大覆盖模型（MCM）分别降低10%和5%。

研究结果表明，分布式制氢与智能选址的结合能有效提升加氢站的经济性和服务能力。优化后的加氢站布局不仅能满足当前氢需求，还为未来HFCVs的大规模推广提供了可复制的解决方案。该研究突破了传统选址模型仅关注地理覆盖的局限，首次将氢生命周期成本细化至生产、运输、运营全链条，并通过动态配置加氢机资源提升了系统整体效率。研究成果对推动中国氢能基础设施建设具有重要指导意义，也为全球氢能高速公路网络规划提供了科学依据。

研究方法上，团队主要采用排队理论模型和遗传算法。排队理论用于分析加氢站高峰时段的服务效率，通过设定服务时间服从一般分布，模拟车辆排队行为；遗传算法则用于求解多目标优化问题，通过迭代筛选最优加氢站选址方案。数据来源包括山东省高速公路网络的拓扑结构、服务区分布及历史交通流量数据，确保了模型的实际应用价值。

结论部分强调，优化加氢站布局需从全生命周期视角出发，综合平衡建设成本与服务效率。分布式制氢模式的应用不仅降低了运输环节的碳排放，还通过光伏发电实现了能源自给，符合绿色低碳发展要求。未来研究可进一步探索氢储能技术与智能调度系统的集成应用，以应对更高规模的氢能需求。该成果已发表于《International Journal of Hydrogen Energy》，为氢能交通领域的政策制定和技术研发提供了重要参考。