考虑长期退化和太阳辐射波动的全可再生能源光伏-储能-氢能微电网随机粒子群优化最优设计

《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》：Optimal design of fully renewable PV–battery–hydrogen microgrids using stochastic paint optimizer considering long-term degradation and solar variability

　　

• 使用随机涂料优化器对全可再生能源离网光伏-电池-氢能微电网进行最优规模设计。
• 模型包含了20年的组件退化、电池自放电以及全生命周期CO?排放。
• 在多点评估中对规模设计、储能占比和LCOE进行了比较，以埃及El-Kharga绿洲作为主要案例。
• 电池在短期平衡方面表现出色，而随着太阳能资源季节性增强，氢能的重要性逐渐提升。
• 平均辐照度与系统经济性密切相关，而辐照度变化则与氢储能规模相关。

## 引言

全球能源领域正在快速向清洁和可持续能源转型，这一转变受到减少温室气体排放、提升能源安全以及降低对化石燃料依赖等需求的推动[1]。在可再生能源技术中，太阳能光伏（PV）因其地理适用性强、可扩展部署以及持续的成本下降而受到特别关注[2]。然而，太阳能本质上具有间歇性和天气依赖性，这给维持可靠的电力供应带来了重大挑战，特别是在孤立微电网（MG）中[3]。

为应对这一挑战，储能系统已成为全可再生能源微电网不可或缺的一部分[4]。电池储能系统因其快速响应、高往返效率和适合短期能量平衡的特性而被广泛应用。然而，对于较长时间的储能需求，尤其是延长低发电期或明显季节性太阳能波动期间，电池变得不那么实用。相比之下，基于电解槽、氢储罐和燃料电池的氢能储能提供了长时储能和季节性能量转移的有前景的解决方案[5]，[6]。因此，将电池和氢系统在混合储能架构中相结合引发了越来越多的关注，因为电池可以有效管理短期波动，而氢系统可以提供长期能量支持[5]，[6]。

同时，绿氢作为低碳能源系统的重要解决方案也引起了广泛关注。由太阳能和风能产生的可再生电解氢，与传统化石基制氢相比，已被证明可产生显著更低的温室气体排放[7]。近期的研究还表明，将太阳能光伏与电解槽耦合是生产环保氢的最有前景的途径之一，这使得光伏驱动的氢系统对于基于可再生能源的微电网尤为相关[8]。

最新的研究显示，对结合电池和氢储能以增强可靠性并管理可再生能源间歇性的混合可再生能源微电网的兴趣日益增加。文献[9]提供了一个离网孤立微电网的规划框架，该框架包括光伏发电、风力涡轮机、电池、电解槽、氢储能、燃料电池和柴油发电。研究表明，混合氢-电池储能在处理多时间尺度不平衡和提高规划效率方面是有效的，通过时间序列聚合和时间范围压缩来实现。同时，所应用的模型在规划中将电池自放电以及电池、电解槽和燃料电池的退化相关成本作为成本项纳入，而非在模拟时间范围内对组件状态进行显式的动态长期退化建模。然而，该研究仅关注单个岛屿案例，并未旨在比较不同气候区域或解释太阳能变化如何改变电池和氢储能的相对作用。文献[10]提出了相关的离网视角，研究了在撒丁岛将氢储能集成到独立光伏-电池系统中。结果表明，将电池和氢储能结合可以显著提高自给自足能力。该研究在展示孤立系统中电池-氢能集成的实际效益方面具有价值。然而，它没有开发长期退化感知框架、电池自放电模型或多地点气候比较。文献[11]还提出了一个机会约束规模框架，用于对孤立混合光伏-电池-氢能微电网的组件进行最优规模设计。其目标是在满足负荷需求的同时最小化系统全生命周期成本。尽管如此，它并未明确解释太阳能变化和季节变异性如何影响从电池主导到氢主导的储能行为转变。此外，该研究也没有显式考虑系统组件的长期动态退化或电池自放电。同样，文献[12]提出了一个用于具有电池和氢能选项的离网系统的多目标优化框架。该框架包含了经济、技术和环境目标，并考虑了电池自放电和更换费用。然而，该研究并未明确将储能系统的能量贡献与太阳能变化联系起来，并且假设组件具有固定的退化率。文献[13]的作者使用多种元启发式算法优化了加蓬农村电气化的基于电池和基于氢的光伏-风电系统，并显式考虑了电池自放电。该研究比较了人工蜂群算法、布谷鸟搜索、帝国主义竞争算法和大爆炸-大塌缩算法的性能。结果表明，基于电池的配置在成本和可靠性方面的技术经济性能更优。然而，该研究未包含动态组件退化、环境影响或多地点分析。

另一方面，文献[14]探索了更广泛的地理视角，评估了加拿大多个地点住宅建筑的混合可再生能源微电网。该研究考虑了涉及光伏、风能、电池、氢系统和柴油发电机的广泛配置范围。研究发现，当地气候影响经济可行性和不同配置的排名。结果表明，在所考察的住宅案例中，基于电池的系统通常比基于氢的系统更经济，同时确认了特定地点设计的重要性。然而，该研究基于HOMER可行性分析，未包含电池、电解槽或燃料电池的动态退化。

基于上述文献综述，先前的研究在混合储能规划、可行性分析和电池-氢能微电网的鲁棒规模设计方面做出了重要贡献。然而，大多数已发表的研究仍局限于单一地点案例研究，或未能明确将太阳能变化和季节行为与不同储能技术的演变贡献联系起来的优化框架。特别是，目前仍缺乏同时结合全可再生能源光伏-电池-氢能架构、动态长期退化感知建模、电池自放电、多地点分析以及将太阳能变异性作为储能系统偏好主导因素进行直接解释的研究。

本研究通过开发一种在长期时间范围内优化的全可再生能源离网光伏-电池-氢能微电网来解决这些空白，并在两个地理比较组中进行评估：共享相同经度但不同纬度的地点，以及共享相同纬度但不同经度的地点。本研究与前述研究的简要比较见表1。因此，本研究的主要目标可概括如下：

– 使用随机涂料优化器（SPO）对全可再生能源离网光伏-电池-氢能微电网进行最优设计。
– 开发一个具有20年退化感知能力的模拟框架，显式包含电池自放电，并进一步研究温度依赖的电池退化和基于电压的电解槽与燃料电池退化模型。
– 对混合式、仅电池式和仅氢能式储能配置进行比较评估。
– 明确分析从电池主导到氢主导运行的转变。
– 通过两组比较性地理数据集调查太阳能资源特征对系统设计的影响：共享相同经度的地点和共享相同纬度的地点。
– 在不同太阳能条件下对系统规模、储能贡献和度电成本（LCOE）进行多地点评估，以埃及El-Kharga绿洲作为主要案例研究。
– 对关键经济和资源不确定性进行敏感性分析，包括折现率、太阳能辐照度缩放和电解槽投资成本，以评估所提出框架的鲁棒性。

本文的组织结构如下。第2节介绍了混合微电网系统描述，包括负荷模型、光伏发电模型、太阳能资源分析、储能系统架构和微电网技术概述。第3节描述了所提出的方法，包括优化问题公式化、运行约束和退化模型，并以所应用的能量管理策略作为总结。第4节介绍了随机涂料优化器并验证了其与其他优化技术的性能对比。第5节呈现并讨论了结果，包括El-Kharga的主要案例研究、多地点规模分析、储能贡献、比较经济评估以及能源平衡的季节性分析。第6节呈现了覆盖折现率、太阳能辐照度缩放和电解槽投资成本的敏感性分析，以及温度依赖的电池退化和基于电压的退化模型的进一步研究。最后，第7节总结了本研究的主要结论并概述了未来的研究方向。

## 混合微电网系统描述

为了评估地理和气候条件的影响，所提出的方法被应用于多个具有不同太阳能资源特征的地点。主要案例研究是埃及El-Kharga绿洲，该地具有高太阳能潜力，适合孤立式光伏微电网，如图1所示。El-Kharga绿洲位于尼罗河谷西南部分，坐标为北纬25.4°、东经30.58°，是离网可再生能源部署的理想候选地。

为进一步调查所提出的方法对最优微电网规模设计的影响，框架被应用于两个地理比较组中的多个地点。

## 最优微电网规模设计的所提出方法

所提出框架的目标是在20年运行期限内最小化总生命周期成本，同时确保高度可靠的电力供应。系统操作以小时为单位进行模拟，组件退化被显式建模以考虑更换及相关成本。

## 随机涂料优化器（SPO）

本研究中公式化的优化问题使用随机涂料优化器（SPO）[35]求解。SPO的概念受到色彩理论启发，其中颜色被分为三类：原色、次色和间色。原色是生成其他颜色的基础。次色和间色通过基本颜色的不同组合获得。这一概念被转化为优化策略，其中候选解被…

## 结果与讨论

本节呈现并讨论了所提出优化框架的结果。分析从埃及El-Kharga绿洲作为主要案例研究开始，然后扩展到使用两组结构化地点的更广泛地理比较。

– 第一组包括共享相同经度但纬度不同的地点，允许考察纬度和季节性太阳能变化的影响。
– 第二组包括共享相同纬度但…

## 对所提出框架的进一步研究和调查

为进一步验证所提出优化框架的鲁棒性和物理准确性，除第5节呈现的主要结果外，还进行了额外的调查。这些调查涵盖各种敏感性分析下的微电网规模设计、使用温度依赖的电池退化模型获得的微电网规模设计结果，以及使用基于电压的退化模型为电解槽和燃料电池获得的微电网规模设计结果。

## 结论与未来工作

本研究提供了全可再生能源孤立式光伏-电池-氢能微电网的最优设计。SPO，一种近期开发的元启发式优化器，被高效应用于最优设计，考虑了长期组件退化、电池自放电和全生命周期CO?排放。

以埃及El-Kharga绿洲作为主要案例研究，所提出的框架进一步应用于两个地理比较组：共享相同经度但纬度不同的地点，以及…

## 资金支持声明

无资金支持。

## CRediT作者贡献声明

Youssef Momtaz：写作–初稿，软件，方法学，调查。
Doaa Khalil Ibrahim：写作–审阅与编辑，可视化，监督，方法学，概念化。
Mohamed Zakaria Kamh：写作–初稿，验证，概念化。
Mohamed Abdul Raouf Shafei：写作–初稿，验证，概念化。

## 利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本论文报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。

Youssef Momtaz | Doaa Khalil Ibrahim | Mohamed Zakaria Kamh | Mohamed Abdul Raouf Shafei