基于标记化市场学习和交易调度的氢碳化学联盟绿色能源社区模式：兼顾利益相关者福祉与可持续交通发展

《Scientific Reports》：Tokenized market learning-based transaction scheduling for hydrogen–carbon chemistry consortium-based green energy communities with stakeholder welfare and sustainable transportation

　　

摘要

向可持续城市的转型需要综合性的能源规划框架，该框架能够协调多种技术、政策工具和社会因素。本研究提出了一个适用于富含可再生能源的生态可持续城市社区的强大优化框架，在该框架中，包括电力、热能、制冷和氢能在内的多种能源系统在不确定性环境下得到共同管理。为了确保在可再生能源间歇性供应的情况下系统能够可靠运行，研究人员开发了一个与具体情景无关的静态鲁棒模型，并通过敏感性分析对该模型进行了验证。该框架引入了氢能化学联合处理流程，整合了电解器、甲烷化技术、燃料电池以及碳捕获、利用和储存技术，以提高可再生能源的利用率并减少排放。同时，该框架还考虑了固定储能系统和电动公共交通车辆的使用，以提供分布式和移动式的能源灵活性。需求侧管理及政策机制（如碳税和碳排放交易）也被纳入其中，以使系统运行符合环境目标。数字社会福利评估机制用于衡量能源的可负担性和公平获取性。多项情景模拟结果表明，所提出的框架可使运营成本降低45%以上，电网独立性提高35%以上，并实现超过90%的减排目标。福利指标也显示出显著改善，进一步证明了这种综合方法的有效性。