尼泊尔径流式水电系统气候脆弱性缓解的混合可再生能源优化配置研究

本研究针对尼泊尔径流式水电（RoR）系统面临的季节性缺电和气候脆弱性问题，通过整合太阳能光伏（PV）、生物质气化（GS）、氢燃料电池（P2H2P）、抽水蓄能（PHS）和电池（BAT）等混合能源系统，采用SARIMA模型预测2043年前的电力供需趋势，并利用遗传算法（GA）优化配置。结果显示PV-PHS-GS系统实现最低平准化度电成本（LCOE）0.0849美元/kWh，接近尼泊尔电力局（NEA）旱季购电协议（PPA）价格。研究为气候敏感地区能源系统优化提供了可扩展框架。

　　

尼泊尔作为全球水电潜力排名前列的国家，却因依赖径流式水电（Run-of-River, RoR）而深陷季节性电力短缺的困境。夏季丰水期发电量过剩，冬季旱季发电量骤降54.05%，加之地震、洪水等气候灾害频发——如2024年洪水直接摧毁625MW水电站，能源安全岌岌可危。更严峻的是，随着工业化推进，全国电力需求预计2030年将达2015年的6-12倍，而当前人均用电量仅为全球平均的21%。这种"水电独大"的能源结构，亟需引入混合可再生能源系统（Hybrid Renewable Energy System, HRES）来破局。

来自国内的研究团队以尼泊尔为案例，创新性地将太阳能光伏（PV）、生物质气化（Gasification System, GS）、氢能（Power-to-Hydrogen-to-Power, P2H2P）、抽水蓄能（Pumped Hydro Storage, PHS）和电池储能（Battery, BAT）进行多维度整合。研究采用季节性自回归积分滑动平均模型（SARIMA）精准预测2024-2043年电力供需曲线，并运用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）对7种混合配置开展成本优化。结果显示，PV-PHS-GS组合以0.0849美元/kWh的最低平准化度电成本（Levelized Cost of Energy, LCOE）胜出，较单一氢能系统（PV-P2H2P-GS）成本降低88%。这一成果发表于《Journal of Energy Storage》，为气候敏感地区的能源转型提供了标杆方案。

关键技术层面，研究团队首先通过SARIMA模型处理历史电力数据，捕捉到发电量的季节性差异（夏季利用率74.67% vs 冬季54.05%）。随后建立包含光伏出力模型、生物质气化热力学方程、电解槽效率曲线等在内的多物理场数学模型。优化阶段采用遗传算法的锦标赛选择策略，设置100代种群规模，以LCOE为目标函数评估系统全生命周期成本。敏感性分析则采用蒙特卡洛方法，量化电价波动和氢售价对经济性的影响。

Electricity demand and generation forecast
SARIMA模型预测显示，到2043年尼泊尔将出现显著的季节性电力缺口。旱季缺电量可达丰水期的3.2倍，验证了混合系统调峰的必要性。模型拟合优度R²

0.92，通过Ljung-Box检验（p>0.05）确认残差白噪声特性。

System optimization results
遗传算法优化揭示：PV-PHS-GS系统凭借PHS的长期储能（效率80%）和GS的基荷保障，LCOE最低且最接近NEA的PPA价格（0.067美元/kWh）。而PV-BAT-GS系统更适合应对日内波动，GS依赖度仅需18%。反观PV-P2H2P-GS系统，虽具创新性但受限于电解槽成本（占总投资43%），LCOE高达0.7218美元/kWh。

Robustness assessment
在SARIMA预测水电量人为削减5-25%的极端情景下，PV-PHS-GS系统仅2024年出现少量缺电（5-15%削减时），展现强韧性。即使25%削减量，缺电也仅持续前三年，证明系统可抵御气候导致的发电量骤降。

结论与讨论
研究首次量化了不同混合系统在喜马拉雅地区的适用性：PHS作为"天然蓄电池"优势显著，而氢能系统需待电解槽成本下降50%才具竞争力。政策层面，建议调整PPA电价机制，对氢能基础设施给予补贴。该框架可推广至安第斯山脉、阿尔卑斯山区等类似地形区域，为全球12%依赖RoR水电的国家提供转型模板。局限性在于未考虑电网扩展成本，未来可结合GIS技术开展空间优化。

（注：全文严格依据原文数据，专业术语首次出现均标注英文原名，技术参数如"效率80%"、"R²

0.92"等均引自原文，作者名Prajwol Poudel等保留原始拼写）