多市场交易环境下面向整合可再生氢的碳中和智慧能源社区的智能理论感知可持续计算协调

《Sustainable Computing: Informatics and Systems》：Intelligence-Theory-Aware Sustainable Computational Coordination for Carbon-Neutral Smart Energy Communities Integrating Renewable Hydrogen under Multi-Market Trading

　　

• 多层SEC整合HDU与CCUS，实现成本与减排双降。
• 三重交易机制（CET–GCT–HCT）推动低碳、与市场对齐的能源政策。
• 基于IGDT的调度增强了在可再生与需求不确定性下的鲁棒性。
• 利益相关者双向社会福利将技术效率与社会效益相联结。
• 十案例验证：成本降低34%，H?>56%，福利提升15–70%。

引言
智能能源社区（Smart Energy Communities, SECs）为城市能源系统中集成可再生能源发电、多能流转换、储能、碳管理与市场化环境激励提供了协调平台[1]。当同时考虑可再生能源波动性、需求侧灵活性、碳约束、制氢与利益相关者福利时，其运行将更为复杂[2]。氢能多元利用（Hydrogen-Diversified Utilization, HDU）通过把氢能由单一终端用途扩展为协调的储氢、甲醇合成与燃料电池发电回收，部分缓解了该挑战。绿氢指由可再生电力驱动的电解水制氢，而蓝氢则是化石源制氢并耦合CO?捕集[3]。

在氢能集成之外，碳捕集、利用与封存（CCUS）可在削减残余排放的同时，为下游转化路径提供捕获的CO?。环境交易机制，包括碳排放权、绿色电力证书与氢证书市场，为低碳运行提供互补的经济信号[4]。这些技术与市场的交互还须置于更广泛的社会经济与生态环境福利目标下进行评价[5]。因此，其挑战并非单项技术的孤立部署，而是在灵活、可感知不确定性且面向福利的SEC框架内实现协同运行。

针对可再生能源富集的SEC，相关研究日益关注HDU、CCUS、环境市场协同、不确定性管理与利益相关者福利之间的相互作用。尽管这些要素已通过不同的调度与市场建模方式被研究，其联合处理需考虑连接可再生发电、氢转化、碳管理与环境交易的物理能流与经济反馈。下文从这五个研究维度梳理相关文献，以界定集成SEC调度的方法论范围及尚存局限。

关于HDU的研究已从单个制氢过程发展为协调转化、储能、跨部门耦合与多终端应用。Gao等[6]提出了一种耦合电力、热力、燃气与氢系统的低碳调度模型，采用分步碳交易。在跨部门能源协调的相关方法中，Chen等[7]将热电联产（CHP）、碳捕集、电转气（P2G）转换与柔性负荷纳入综合能源系统优化。Bouaboula等[8]研究了CO?捕集与绿氢生产的直接耦合，证明了同时实现能源与成本降低的潜力。氢能的利用也已超越常规的电制氢转换。Li等[9]研究了氢能驱动的热电三联供，用于居民用电、水与热供给；SeyedShenava等[10]构建了基于Stackelberg博弈的氢能源联盟协调框架，通过电动滑板车队引入可移动储氢。针对跨越不同调度时段的运行决策，Wang等[11]将氢能多元利用与多时间尺度优化结合，并考虑碳交易与绿色证书交易耦合。上述研究确立了氢转化与多元利用的运行意义。但在所考察的HDU调度模型中，可再生能源氢认证、柔性碳管理与面向利益相关者的福利仍缺乏充分考量。

CCUS研究同样由传统的捕集与封存，发展为将CO?回收与下游能源转化相结合的配置。Chen等[7]将碳捕集纳入CHP–P2G调度并考虑柔性电力需求，从而把碳管理运行与多能调度联系起来。Bouaboula等[8]考察了另一种物理耦合，即在一体化转化过程中同时考虑CO?捕集与绿氢生产。在短期运行之外，Lu等[12]综述了碎屑岩地层中的CO?封存，分析了决定封存性能的地质与运行条件。其后续对火成岩地层的评估[13]探讨了另一地质封存路径及其特性。这些贡献涵盖了运行级碳捕集、面向转化的集成与地质封存。然而，将溶剂法捕集的时空调度灵活性纳入氢转化与环境市场调度，需要更宽泛地表征相关的能量、物质与经济交互。

环境市场研究日益关注碳排放交易（CET）、绿色证书交易（GCT）与电力市场交易的协调。Chen等[14]研究了氢富集压缩天然气管道下的综合能源调度，并考虑碳市场与绿电市场交互。Yang等[15]为区县级电力、热力与燃气系统建立了纳入CET与GCT的分布式调度模型；Tong等[16]则在储能支撑的多能调度中考察了同样的环境交易机制。突破常规联合参与模式，Li等[17]提出了碳–绿电证书双向交互机制，以协调能源、碳与证书管理。Gong等[18]拓展了市场视角，在可再生发电不确定性下研究虚拟电厂在电力、碳与绿电市场的策略性报价。Wang等[19]构建了纳入碳与绿电证书互认的多市场均衡模型；Zhang等[20]通过系统动力学方法研究了电力、碳与绿电市场间的价格传导。Guo等[21]采用多智能体深度强化学习，研究综合电力、碳排放与可交易绿电市场内以激励为导向的交互。这些研究建立了不同的市场耦合、均衡形成、策略参与与价格传导机制。但其主要关注点仍为电力–碳–绿电证书交互，通常在统一的协调调度结构中并未把可再生氢作为单独持有证书的商品加以表征。

不确定性管理通过鲁棒优化、数据驱动预测、物理资源评估与韧性导向调度逐步发展。Gao等[22]将分布鲁棒优化与信息间隙决策理论（IGDT）结合，处理低碳电站运行与需求响应的不确定性。Liu等[23]通过源–网–荷关联匹配研究不确定性感知的综合能源调度，为相互依赖的运行变量提供了另一种处理方式。可再生发电的不确定性也源于影响资源可用性与转化性能的物理因素。Zhao等[24]量化了积尘、风速、粒径、建筑间距与屋面倾角对建筑一体化光伏发电的影响。Han等[25]聚焦光伏性能恢复，考察了不同Weber数下超疏水面板的液滴辅助除尘。在电网运行层面，Wang等[26]提出了通过分布式能源资源灵活性聚合增强韧性的鲁棒安全强化学习方法。Wan等[27]研究了解释性多步海上风电预测以实现储能集成；Fu等[28]提出了用于光伏面板分割的双频非局部网络。这些方法针对可再生资源表征与运行可靠性的不同方面。Li等[29]进一步综述了无线网络节点的可再生能源供给架构；Ji等[30]针对光伏–储能配电网的碳减排提出了面向脆弱性的双层规划。Wu等[31]基于改进的Pareto方法研究了季节电价下的需求响应优化。尽管这些研究涉及预测、不确定性表征、系统韧性与运行灵活性，但在耦合HDU–CCUS–CET–GCT–HCT调度中同时处理不确定的可再生发电与需求，仍是一项独立的建模需求。

面向福利的能源研究已从常规的运行成本优化拓展至参与者收益、社会剩余、消费者行为与受网络约束的市场协调。Zheng等[32]为涉及多个自利利益相关者的综合电热系统开发了社会福利最大化的交易机制。Hussain等[33]将用户行为响应纳入社区微电网能量管理以提升社会福利。Umer等[34]考察了以产消者为中心的点对点交易，把社会福利最大化与配电网电压约束相结合。Ping等[35]针对去中心化交易的实施，为可重构配电网开发了保留网络约束的区块链点对点交易框架。Yang等[36]研究了异质电转热负荷与风电的层次报价与状态驱动调度。这些贡献确立了利益相关者协调、行为参与、市场实施与运行灵活性的不同路径。然而，其福利模型通常未与可再生氢认证、柔性捕获碳利用以及三类环境市场的协调结算相结合。此外，须区分所建模的福利指标与综合评分类分，与实际观测的居住福祉。

表1汇总了所综述研究的方法覆盖情况，区分了HDU、CCUS、环境市场结构、不确定性处理与福利评估。尚存的研究缺口在于这些要素的联合计算表征及其物理与经济依赖关系。具体而言，氢能多元转化与储存、利用捕获CO?的甲醇合成、柔性溶剂法碳捕集以及CET–GCT–HCT协同引入了相互依赖的调度决策，无法仅通过单项技术或市场机制的性能加以刻画。其集成还要求不确定性管理，并对利益相关者导向的结果进行单独评价。

联合优化的动机源于HDU、柔性CCUS与环境市场协同的互补功能。HDU可将富余可再生电力导向制氢，并依据所启用的转化路径进行后续储存、甲醇合成或发电回收。柔性CCUS将碳吸收与溶剂再生分离，使捕集相关能耗可在调度时段内重新分配，并在适用时为下游利用提供捕获的CO?。CET对碳配额余额赋予经济后果，GCT核算合格的可再生发电，HCT则为经认证的可再生氢引入独立的估值机制。这些市场结算与转化成本、可再生弃电惩罚及常规发电支出共同影响调度目标。由此产生的物理与经济交互，驱动其在统一SEC框架内协同处理，并通过受控消融实验与一致的体系级基准，在可比运行条件下考察各模块的独立与条件性贡献。

为解决可持续导向的智能城市能源系统计算协同中的研究缺口，本研究提出了一种七层能源信息架构，将物理能量转换与环境市场决策及可感知不确定性的调度相连接。其物理–经济新颖性在于，在统一的时序优化问题中联合表征HDU、柔性CCUS以及相互作用的碳排放、绿色电力证书与氢证书市场。不同于通过分离的运行模型或财务模型分别处理可再生氢生产、碳管理与环境证书的做法，本结构通过共享的能源与物料平衡、储氢动力学、溶剂存储状态与碳配额调整，把可再生电力分配、电解制氢、捕获CO?利用与证书估值耦合起来。其计算新颖性针对可持续能源调度中物理–市场协同与决策论不确定性管理集成不足的问题。分段线性混合整数模型与两类独立的风险规避型与机会追求型信息间隙决策模型相耦合，并通过分别归一化的社会经济与生态环境指标评估利益相关者导向的福利。该计算表征纳入电力与氢平衡、跨时段储能约束、市场结算变量、热力发电运行限制，以及风电出力、光伏出力与电力需求的不确定性分配变量。

本文的主要科学贡献如下：

第一，构建了一种耦合物理能源与环境市场的调度模型，以应对可再生能源富集的智能能源社区中资源配置碎片化与环境价值核算不完整的问题。七层架构集成了可再生发电、常规供给、HDU、柔性CCUS、环境市场交易、利益相关者福利、成本最优调度与不确定性管理。其物理模型表征了可再生驱动电解、储氢、可选甲醇合成与燃料电池发电回收，以及通过双液相溶剂罐实现的碳吸收与溶剂再生时空调度分离。其经济模型在净运行成本目标中纳入阶梯式碳交易、可再生发电证书资格、氢证书参与、上游电网购电与甲醇销售收入。所形成的数学模型包含电力与氢平衡方程、捕获CO?利用关系、富液与贫液储罐动力学、证书数量及时序市场结算变量。

第二，建立了一种可感知不确定性的计算与验证结构，以应对综合能源调度中不确定性表征不完整、基准不一致以及单个模块贡献归因受限的问题。互补的信息间隙决策模型通过各自的经济绩效目标与不确定性区间，表征可再生发电与电力需求的不利与有利偏差。评估方案区分了体系级基准与受控模块消融实验、环境市场敏感性分析以及负荷–可再生耦合不确定性场景下的运行案例研究。利益相关者导向的评估分别通过清洁能源可及性、社会经济效益、碳减排、绿电证书参与及柔性韧性指标进行，并采用等权与熵权权重，同时界定基准定义、模块激活向量、不确定性偏差边界与归一化福利指标变量。

其余章节安排如下：第2节提出框架问题，第3节介绍模型架构，第4节给出调度模型与不确定性建模，第5节呈现并讨论结果，第6节给出结论。

章节摘要
问题定义与方法论框架
本研究针对一个集成HDU、柔性CCUS以及碳交易、绿电证书与氢证书联动交易（CET–GCT–HCT）的可再生能源富集智能能源社区，实现其协同调度。该框架由七个协调层构成：SEC拓扑结构、HDU、CCUS、环境市场交易、利益相关者福利、成本最优调度与不确定性管理。风电与光伏发电、常规热力发电、上游电网及……

模型架构
所提出的SEC由五个相互连接的建模层构成，如图2所示。

层 A 定义多能拓扑结构，层 B 代表 HDU（氢多元化利用），层 C 建模灵活 CCUS（碳捕集、利用与封存）。层 D 协调 CET、GCT 和 HCT，而层 E 评估以利益相关者为中心的福利。由此产生的物理模型和市场模型分别整合到了层 F 和层 G 中开发的调度和不确定性管理公式中。

能源决策智能公式化与不确定性考量
所提出的调度框架包含两个计算层。层 F 通过协调能量转换、灵活 CCUS、存储以及 CET–GCT–HCT 交易来最小化 SEC（智能能源社区）的净运营成本。层 G 通过风险规避（RA）和机会寻求（OS）的信息间隙决策理论（IGDT）纳入风能发电、光伏输出和电力需求中的不确定性。利益相关者福利指标单独评估，以评估社会经济的以及

案例研究设计与基准配置
所提出的七层 SEC 框架在 24 小时调度周期内进行了评估，使用的是改编自 [44] 的可再生能源发电和需求概况。非线性调度公式通过分段线性化转换为混合整数线性规划（MILP），在 Python/Pyomo 中实现，并使用 COIN-OR CBC 求解。线性化过程和求解器设置记录在补充材料的附录 C 中，而输入参数则提供在补充材料的附录 D 中。

结论
本研究为可再生能源丰富的智能能源社区开发了一种七层调度框架，集成了氢多元化利用、灵活 CCUS、CET–GCT–HCT 协调以及以利益相关者为中心的福利评估。分段线性化实现了混合整数线性规划公式，而基于信息间隙决策理论的风险规避（RA）和机会寻求（OS）策略解决了可再生能源发电和需求的不确定性。传统 B0 调度器

伦理批准
本研究不涉及人类参与者、人类数据、动物或生物材料。因此不需要伦理批准。

生成式人工智能和人工智能辅助技术声明
作者声明，他们使用了一个大型语言模型（LLM），具体是由 OpenAI 开发和训练的 ChatGPT，用于语言编辑、语法纠正以及改善手稿的可读性和风格。作者还使用了 Grammarly（一个基于 Grammarly 开发的专有自然语言处理和生成式人工智能技术的 AI 辅助写作和语法检查平台）以及 QuillBot（一个由 QuillBot 开发的 AI 驱动的改写和写作助手）。

资助
本研究未获得公共、商业或非营利部门的资助机构的具体拨款。

CRediT 作者贡献声明
Peyman Zare: 写作 – 审阅与编辑，写作 – 初稿，验证，软件，形式分析，概念化。Babak Mohamadi: 写作 – 审阅与编辑，写作 – 初稿，软件，资源。Shayeghi h.: 写作 – 审阅与编辑，可视化，验证，监督，资源，项目管理，方法论，形式分析，概念化。

写作过程中生成式人工智能和人工智能辅助技术的声明
作者声明，他们使用了一个大型语言模型（LLM），具体是由 OpenAI 开发和训练的 ChatGPT，用于将手稿的部分内容从非英语翻译成英语，以及用于语言编辑、语法纠正和改善手稿的语言清晰度、可读性和风格。作者还使用了 Grammarly（一个基于 Grammarly 开发的专有自然语言处理和生成式人工智能技术的 AI 辅助写作和语法检查平台）。

利益冲突声明
作者声明，他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，这些利益或关系可能会影响本手稿中报告的工作。

致谢
本工作作为第一作者 Peyman Zare 在伊朗阿尔德比勒莫哈盖格阿尔达比利大学技术与工程学院电气工程系电气工程（电力系统）方向博士研究活动的一部分进行。

参与同意
不适用。本研究不涉及人类参与者。

出版同意
不适用。论文不包含来自个别参与者的可识别个人信息、图像或数据。

作者批准
所有作者都参与了准备
Peyman Zare|Hossein Shayeghi|Babak Mohamadi