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针对现有氢基微电网设计中组件寿命固定、电解器效率恒定的问题，研究优化 8 种含光伏、风电等的微电网配置，结合电化学模型算寿命与效率曲线，经蚱蜢算法优化，含 PV、WT、VRFB、FC 和 ALE 的配置 LCOE 达 0.508 美元 /kWh，XGBoost 算法预测 LCOE 和 LPSP 精度优于 RF，为离网社区供能提供参考。
在全球能源转型与可持续发展的浪潮中，离网社区的能源供应问题始终是制约其发展的关键瓶颈。长期以来，这些社区主要依赖柴油发电机供电，但柴油运输成本高、环境污染严重，且电网延伸因基础设施成本过高而难以实现。可再生能源如光伏（PV）、风力涡轮机（WT）的兴起为解决这一问题带来希望，然而其间歇性和波动性需高效储能系统支撑。传统电池（BT）储能存在寿命短、长期存储能力不足等局限，而氢（H?）储能凭借高能量密度和长期存储优势，成为理想补充。
但现有氢基微电网设计存在明显短板：多数研究采用制造商预设的电解器（EL）、电池、燃料电池（FC）固定寿命，且依赖恒定电解器效率，导致经济评估偏差和系统设计 sub-optimal。为此，沙特阿拉伯法赫德国王石油与矿产大学（King Fahd University of Petroleum and Minerals, KFUPM）跨学科可持续能源系统研究中心（Interdisciplinary Research Center for Sustainable Energy Systems, IRC-SES）的研究人员开展了基于机器学习的氢储能微电网优化设计研究，旨在提升系统经济性与可靠性，相关成果发表于《International Journal of Hydrogen Energy》。
该研究的主要技术方法包括：一是基于单细胞电化学模型推导电解器效率曲线，结合运行循环计算电池、电解器和燃料电池的实际寿命，替代传统制造商估计值；二是构建含光伏、风力涡轮机、电解器、燃料电池、电池的独立氢基微电网，评估质子交换膜与碱性电解器（ALE）、钒 redox 流电池（VRFB）与锂离子电池的 8 种配置；三是采用蚱蜢优化算法（Grasshopper optimization algorithm）优化组件尺寸，以最小化平准化度电成本（LCOE）且供电不足概率（LPSP）为零；四是运用极端梯度提升（XGBoost）和随机森林（RF）机器学习算法分析技术经济数据，对比预测精度。研究以国内流离失所者营地为案例场景。
研究结果
- 微电网组件建模：构建了包含风力涡轮机、光伏面板、电解器、氢储能和电池的微电网架构，明确各组件在能量转换与存储中的角色，为后续优化奠定基础。
- 微电网优化：通过蚱蜢优化算法确定了不同配置下组件的最优尺寸。结果显示，包含光伏、风力涡轮机、钒 redox 流电池、燃料电池和碱性电解器的氢基微电网配置最具成本效益，其平准化度电成本达 0.508 美元 /kWh，优于柴油发电机系统。
- 机器学习算法应用：对比极端梯度提升和随机森林算法对平准化度电成本和供电不足概率的预测效果，发现极端梯度提升算法凭借内置 L1 和 L2 正则化机制及梯度提升策略，具有更高的预测精度，能有效支持系统性能评估。
- 经济性分析：开展全面投资回收期分析，为利益相关者在初步筛选、风险评估和流动性分析中提供了微电网配置的财务性能 insights，进一步验证了最优配置的经济可行性。
研究结论与讨论部分强调，本研究通过创新的建模与优化方法，弥补了现有氢基微电网设计的关键缺陷。基于运行循环的组件寿命计算和动态电解器效率曲线提升了经济评估的准确性；8 种配置的对比明确了最优方案，为离网社区供能提供了切实可行的技术路径；极端梯度提升算法在性能预测中的出色表现，展示了机器学习在微电网优化中的应用潜力。
该研究不仅为氢储能微电网的技术经济优化提供了新方法，还为离网社区能源转型、可再生能源高效利用及可持续发展目标的实现提供了重要参考，对推动能源系统向清洁化、智能化演进具有深远意义。
