AI驱动的氢能微电网混合控制：基于概率能量管理与车网互动的零碳建筑解决方案

本研究针对微电网面临的可再生能源波动和电动汽车行为不确定性等挑战，提出了一种AI驱动的混合控制策略，通过概率能量管理整合氢能存储与车网互动(V2G)技术。研究采用遗传算法优化系统配置，在德黑兰地区实现62.6%能源需求由可再生能源满足，年减排8800吨CO2，展示了微电网在实现零碳建筑(ZEB)和可持续能源系统中的关键作用。

　　

随着全球能源转型加速，微电网作为分布式能源系统的重要形式，面临着可再生能源波动性和电动汽车(EV)充电行为不确定性的双重挑战。传统电网依赖化石燃料，能源转换效率仅约三分之一，而建筑领域消耗全球40%能源并贡献近三分之一的温室气体排放。在此背景下，整合可再生能源与先进储能技术的智能微电网成为实现零碳建筑(ZEB)和可持续城市的关键解决方案。

德黑兰大学的研究团队在《International Journal of Hydrogen Energy》发表了一项创新研究，提出了一种AI驱动的混合控制框架，巧妙结合氢能存储系统(HESS)和车网互动(V2G)技术，解决了微电网能量管理的核心难题。该系统在德黑兰典型半干旱气候区进行实证研究，包含3000户住宅和55栋商业建筑，整合600辆EV和6MW氢能系统，实现了62.6%的能源需求由可再生能源满足，年减排CO₂达8800吨的显著成效。

研究采用TRNSYS软件建模建筑能耗和可再生能源发电，MATLAB实现概率化EV行为模拟，并创新性地结合Sobol算法和NSGA-II多目标优化算法开发混合控制器。关键技术包括：(1)基于蒙特卡洛模拟的EV随机行为建模；(2)碱性电解槽(Alkaline electrolyzer)与固体氧化物燃料电池(SOFC)构成的氢能循环系统；(3)包含3000户居民的社区级微电网仿真。

研究结果部分，"Nearly zero-energy buildings"章节显示，建筑77.29%能耗来自住宅区，其中55%用于热泵供暖制冷。通过优化设计，光伏贡献了84.4%可再生能源发电，夏季发电量比冬季高2.03倍。"Hydrogen energy storage system"部分证实，系统能效达60.33%，41%可再生能源存储在氢能系统中。"Electric vehicle"建模显示EV平均SOC维持在47.64%，通过V2G技术实现16%可再生能源存储。"Control algorithm"验证了控制器在电网中断时的可靠性，将氢罐SOC稳定在30.08%，显著优于传统方案。

在"Results and discussions"中，研究团队展示了该系统的多重优势：相比传统电网依赖方案，智能系统年节电12,615MWh；按伊朗700kg/MWh排放因子计算，相当于减少8,830吨CO₂排放；基于53美元/吨碳价，年产生467,900美元环境效益，可支持425公顷造林。特别值得注意的是，系统在一年中超过50%时间可独立于主网运行，证明了微电网的能源自主性。

这项研究的创新价值在于：首先，提出了动态控制框架，通过NSGA-II算法同时优化电网依赖度、EV用户满意度和氢罐SOC三个目标；其次，实现了季节性氢能存储与短期EV储能的协同，41%可再生能源存储在氢系统中，解决了可再生能源的长期存储难题；最后，实证研究表明该系统可节省12,600MWh能源，相当于减少8,800吨CO₂排放，具有显著环境效益。研究为城市微电网设计提供了可复制的技术路线，特别是在可再生能源整合和储能系统优化方面具有重要指导意义，为全球城市能源转型提供了典型案例。