考虑不确定性的微电网弹性混合电动汽车站优化设计：基于两阶段随机规划与CVaR风险管控

针对可再生能源波动性、车辆需求跳变及电价不确定性对混合电动汽车站(HEVS)设计的挑战，本研究提出基于两阶段随机规划与条件风险价值(CVaR)的微电网优化框架，集成光伏/风电-氢电混合储能系统，实现投资成本、运行收益与系统弹性的多目标权衡，为未来可持续交通基础设施提供决策支持。

　　

随着全球碳中和进程加速，电动汽车(BEV)和氢燃料电池车(FCEV)的普及对能源基础设施提出双重挑战：既要满足高密度充电/加氢需求，又要应对可再生能源发电的间歇性。传统充电站依赖主电网供电，在极端天气或电价波动时易出现服务中断。更棘手的是，BEV快充功率的阶跃变化与FCEV加氢需求的随机性，使得混合电动汽车站(HEVS)的设计必须同时考虑技术可行性与经济鲁棒性。

针对这一难题，研究人员在《International Journal of Hydrogen Energy》发表论文，提出基于微电网的HEVS弹性优化设计方法。该研究创新性地将太阳能光伏(PV)、风力发电、电池储能与氢储能系统整合，采用两阶段随机规划处理可再生能源出力、车辆需求和电价的三重不确定性，并引入金融工程领域的条件风险价值(CVaR)量化极端风险。通过构建包含Level 2/3充电桩和加氢点的混合系统模型，首次系统评估了电网接入容量、弹性约束与充电配置间的权衡关系。

关键技术包括：1) 基于历史数据的15分钟级场景生成技术，将风速、辐照度和电价等小时数据离散化；2) 两阶段随机优化框架，第一阶段确定设备容量投资，第二阶段优化运行策略；3) 集成CVaR的风险管理模块，控制需求跳变和发电波动的尾部风险；4) 多端口电力电子变压器拓扑，实现光伏/风电/储能/充电负荷的柔性互联。

系统建模
建立包含PV、风机、锂电/氢储能的微电网模型，BEV充电负荷分为Level 2(7kW)和Level 3(50-350kW)两类，FCEV加氢需求通过电解槽-储氢罐系统满足。关键创新在于将氢能链(电解制氢-压缩存储-加注)与电能链协同优化。

方法论
采用240个场景的蒙特卡洛模拟捕捉不确定性，目标函数最小化总投资成本+CVaR调整后的预期运营成本。决策变量涵盖风机/PV装机量、电池容量(kWh)、电解槽功率(kW)等，约束条件包括能量平衡、设备运行极限及弹性指标(如离网持续供电能力)。

计算分析
案例显示，当电网接入容量从500kW增至1MW，系统投资成本降低23%，但CVaR风险值上升17%。配置20% Level 3快充桩时，需额外增加15%电池容量以平抑功率冲击。氢储能系统在72小时离网场景中贡献了43%的能源供应。

结论与意义
该研究证实：1) 微电网架构可使HEVS能源自给率提升至68%；2) CVaR权重系数从0增至0.5，会使系统冗余成本增加31%，但将极端事件损失降低52%；3) 氢电混合储能在长周期储能中具成本优势。这项工作为交通-能源耦合系统提供了可量化的弹性设计范式，其方法论可扩展至船舶/航空港等综合能源枢纽。作者特别指出，未来需研究电-氢双向转换技术对系统灵活性的提升潜力。