融合氢气生产与储存的电力-碳联合能源交易系统的环境经济评估

《Fuel》：Environmental-economic evaluation of an electricity-carbon coupled energy trading system integrating hydrogen production and storage

　　摘要：当前，随着可再生能源装机容量的持续扩大以及电力消耗模式的不确定性，氢能因其便捷性、快速响应能力以及环境可持续性，已成为一种卓越的能源存储解决方案。因此，将氢能生产与存储系统纳入电力-碳市场交易体系具有至关重要的意义。本文针对包含氢能生产与存储系统的电力-碳耦合能源系统，设计了一套精细的市场交易框架，并利用某工业园区的实际数据通过仿真分析其在运行阶段的环保与经济表现。研究结果表明：（1）从环境角度而言，氢能生产与存储系统通过电力-碳市场交易的协同作用显著提升了碳减排效率。在未采用该系统的系统中，碳排放减少幅度为90.43%，而引入该系统后这一数值上升至106.74%。此外，碳定价策略对排放水平有着深远影响。（2）在统一定价和分层定价的碳交易机制下，氢能生产与存储系统带来的经济收益分别增长了12.72%和12.63%。（3）当碳交易系数设定为0.75时，能源采购和运营维护成本分别稳定在12.44×103和0.93×103，而碳排放收入及相关收益则呈上升趋势。这些分析结果可为氢能生产与存储系统的投资与建设提供战略参考。

引言：随着以新能源为主体的新型电力系统建设战略的提出，新型电力系统被明确要求具备低碳、清洁、高效且供需协调的特点。这意味着电力系统的源网荷结构已进入重构与转型阶段。碳排放权交易已被引入电力市场交易体系，被视为推动碳减排的有效手段[1]。可再生能源发电能力的快速增长以及多能电力系统的互联，使得电力市场交易的复杂性不断增加。作为清洁能源开发和利用中最易获取的资源，风力发电的装机容量增长迅速。根据国家能源局发布的全国电力行业统计数据，截至2024年12月，太阳能和风能的累计装机容量已达1.407亿千瓦，占中国总装机发电容量的42.03%。清洁能源发电的大规模并网使得能源供需体系更加复杂，同时也对能源存储、消费和交易提出了更高要求。在能源供需交易过程中，电力市场与碳排放权交易之间的耦合交易引起了广泛关注。与此同时，氢能作为一种替代化石燃料的二次可再生能源，具有高热值[2]、[3]，其特点在于能量密度高、易于长期存储、应用形式多样，且可通过水电解制得。鉴于风能和太阳能的不确定性较高，氢能的生产与存储成为电力系统整合与补偿的最有效解决方案之一。有关氢能生产与存储能源系统的研究也受到了广泛重视。因此，在电力-碳市场交易中引入氢能生产与存储机制不仅必要而且可行。

在电力市场和碳排放权交易领域，王Y、邱J、陶Y等人[4]采用了两阶段调度模型来分析电力市场和碳排放权市场交易对用户端的环保效益。高X、李C、曾M.A[5]构建了电力和天然气市场的古诺博弈模型，并通过仿真案例证明了该模型的良好收敛性。刘X[6]研究了电力市场与碳市场协同发展的竞价策略，结果表明电动汽车和虚拟电厂中的需求响应能够有效平衡可再生能源的输出波动。吴Q、李C[7]分析了碳排放权交易市场环境下基于氢能的集成能源系统的经济与环境性能，结果表明碳配额能够影响经济利益并促进碳减排。王L、张Y、李Z等人[8]构建了电力和碳市场的实时P2P交易模型，并引入区块链技术来分析电力-碳联合交易数据，结果表明该模型可使社会福利提升18%以上。李J、葛S、刘H等人[9]提出了电力-碳交易的分层市场交易机制，并构建了分布式市场清算算法。王L、杨C、徐Z等人[10]基于碳市场交易机制开发了电力-碳耦合交易的分析方法，分析了可再生能源发电比例对电力-碳耦合市场的影响。张Y、吴Q、任H等人[11]提出了结合碳市场与绿色证书市场的能源微电网交易优化策略，并进行了仿真验证，结果表明该策略可使交易的经济效率提升3.94%，同时减少11.71%的碳排放。朱D、杨B、吴Y等人[12]提出了基于李雅普诺夫优化和匹配游戏的碳交易激励机制及能源交易调度方法，案例研究表明该交易方法能够降低整体成本和碳排放。

不同视角下的氢能生产与存储系统研究：目前，学者们已对集成氢能生产与存储系统的结构、氢能对能源和电力系统的影响以及多市场能源交易的优化等方面开展了大量研究。在集成氢能生产与存储系统的结构设计方面，Uchman W、Jurczyk M等人[13]提出了一种基于氢能生产技术的制氢天然气合成系统，并分析了该系统的运行性能。

本文建立了如图1所示的包含氢能生产与存储系统的电力-碳市场交易体系框架。该框架包括氢能存储与供应集成系统、物理能源存储设备单元以及电力-碳耦合交易逻辑单元[1]、[36]、[37]。集成氢能生产与存储系统由碱性电解槽（EL）、氢气压缩机、氢气储罐（HST）以及氢燃料电池组成。

风能和光伏发电单元的运行模型：针对风力发电机组和光伏发电装置的约束条件，确保在时间t时的限电功率处于该时刻风能和光伏发电的实际输出功率范围内，且实际输出功率不超过风力发电机组和光伏发电装置在该时刻的最大输出功率限制。相关约束表达式见方程（1）和方程（2）：
0?PWT,tcut?PWT,tact?PWTmax
0?PPV,tcut?PPV,tact?PPVmax
其中PWT,tcut和PPV,tcut分别表示风能和光伏发电的限电功率。

碱性电解槽模型及其约束条件：氢能来源于未被利用的风能和太阳能，通过碱性电解槽（EL）设备将水进行电解制取。有研究报道了利用过剩风能和太阳能制氢的案例。Yang G、Yang D、Perez MJ等人[39]主张利用过剩能源制氢，并提出了光伏-电池-氢能混合系统模型。Ganter A、Ruggles TH、Gabrielli P等人[40]基于历史数据进行了估算。

目标函数：本文提出了一个基于氢能生产与存储系统的电力和碳排放权市场耦合交易的分析框架，目标函数旨在最大化运营利润，其构成包括：系统内电力销售收入（ER）、碳排放权交易收入（CETR）、热能销售收入（HOTR）、氢能销售收入（HSTR）、从外部购买能源的成本（BUYC）等。

模型参数设置：通过仿真建模验证了集成氢能生产、存储与碳市场耦合系统的有效性与合理性，同时研究了该系统的最优运行策略。仿真相关的参数设置见表1和表2。本文的数据主要来源于文献[30]、[41]、[42]、[43]、[44]。图2a显示了风能和光伏发电的预测值，图2b则展示了负荷值。

结论与展望：本研究聚焦于电力市场和碳排放权交易市场，通过引入集成氢能生产与存储系统，构建了考虑该系统因素的电力-碳耦合交易最优调度模型，进而分析了碳减排效果和经济效益。利用某工业园区的实际数据，对该模型进行了合理仿真分析。与现有研究相比……

致谢：本研究得到了中国国家社会科学基金的支持（项目编号：24BJL040）。

作者名单：刘平、李彦斌、李云、赵岩

单位：华北电力大学经济管理学院，中国北京102206