基于关联增强联合机会约束的电-氢混合天然气网络协同优化调度

推荐：针对可再生能源波动下电-氢混合天然气（E-HCNG）网络调度中氢分数建模不精确及联合机会约束（DRJCC）保守性强的问题，研究人员提出关联增强DRJCC方法，通过分组风险分配策略降低保守性，结合改进的静态氢分数模型提升调度经济性。该成果发表于《International Journal of Hydrogen Energy》，为多能源系统风险管控提供新思路。

　　

随着全球能源转型加速，氢能作为清洁能源载体备受关注。然而，氢能基础设施的高成本限制了其大规模应用。氢混合天然气（HCNG）技术通过将氢气掺入现有天然气管道网络，成为低成本推广氢能的有效方案。但可再生能源（RES）发电的波动性导致绿氢生产不稳定，威胁电-氢混合天然气（E-HCNG）网络的经济安全运行。现有研究存在两大瓶颈：一是静态氢分数模型忽略管线储气（line pack）缓冲效应，导致氢浓度估算偏差；二是传统联合机会约束（DRJCC）方法采用Bonferroni近似分配风险时，因忽略约束间强相关性而过度保守，尤其在大规模约束下经济性显著降低。

上海交通大学的研究团队在《International Journal of Hydrogen Energy》发表研究，提出关联增强的DRJCC方法。通过改进氢分数模型整合管线缓冲效应，并利用约束违反相关性设计分组风险分配策略，实现E-HCNG网络的高效调度。研究采用改进静态氢分数模型、关联增强DRJCC转换、混合整数二阶锥规划（MISOCP）等技术，在5节点电力/7节点燃气和118节点电力/20节点燃气系统中验证了方法的优越性。

问题建模
研究首先建立E-HCNG确定性调度模型，引入系统级仿射策略（affine policies）动态响应RES波动。与传统Bonferroni近似相比，新方法通过约束违反相关性分析，将联合风险ε分组分配给强相关约束，降低保守性。理论证明该策略能保证系统级风险上限。

解决方案
针对氢分数变量导致的非凸性，采用二元展开逼近双线性项，并通过定制辅助变量和凹凸过程处理三次HCNG流约束，最终转化为MISOCP问题。在24小时调度周期中，新方法将最大氢分数限制在20%，风险水平设为ε=0.05。

案例验证
测试表明，改进氢分数模型使氢浓度预测误差降低62.1%。相比均等风险分配，关联增强DRJCC在118节点系统中运行成本降低9.7%，且计算时间仅增加12.3%，证明其在大规模网络中的高效性。

该研究通过创新建模与优化方法，解决了E-HCNG网络调度中的关键难题。改进氢分数模型提升了氢浓度预测精度，而关联增强DRJCC在保证系统可靠性的同时显著降低保守性，为含高比例可再生能源的多能源系统提供了可扩展的风险管理框架。研究成果对推动氢能基础设施低成本应用具有重要实践意义。