综述：零碳氢能储能系统与可再生能源发电系统耦合的风险评估

本文系统评估了零碳氢能储能系统（ZCHESS）与可再生能源（RE）耦合的风险，创新性地构建了基于球形模糊集（SFS）、CRITIC权重法和累积前景理论（CPT）的综合评估模型，识别出氢脆、电解槽效率等关键风险因素，为清洁能源转型提供了科学决策依据。

　　

文献回顾
全球能源转型背景下，氢能因其清洁特性成为研究热点。中国"氢能谷"等示范项目推动ZCHESS发展，但传统风险评估方法难以应对RE间歇性与氢能技术复杂性。现有研究多聚焦技术经济性，缺乏系统性风险量化框架。

ZCHESS风险评价体系
从安全、经济、环境、社会、技术五维度构建指标：

• 安全风险：氢脆、泄漏爆炸（4.8MPa高压存储）
• 技术瓶颈：电解槽效率（60-70%）、燃料电池耐久性（<5000小时）
• RE耦合特性：风光资源波动性（±30%出力偏差）

方法论创新
采用三阶段模型：

1. SFS-CRITIC：处理专家评价模糊性，客观计算权重（氢脆权重0.217）
2. CPT-TOPSIS：引入风险偏好系数λ=2.25，量化决策者心理预期
3. 敏感性验证：权重±30%波动下结果稳定性>90%

案例实证
安徽六安1MW示范项目评估显示：

• 综合风险值0.4868（中等风险区间）
• 关键风险排序：氢脆>电解效率>RE波动>系统可靠性

管理启示
建议优先防控：

• 氢脆防护（纳米涂层技术）
• 电解槽优化（PEM效率提升至75%）
• 风光-氢耦合调度算法开发

模型验证
对比传统AHP-TOPSIS方法，本模型：

• 信息损失减少42%
• 专家分歧度降低28%
• 风险分级吻合率提高35%

技术展望
未来需突破：

• 低温储氢材料（<20K）
• 动态风险预警系统
• 多能互补优化模型

该研究为RE-H₂系统提供了首个整合模糊数学与行为经济学的风险评估框架，其方法论可扩展至其他新型储能系统评价。