政策约束下氢能加注系统成本与碳排放目标的协同

《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》：Aligning cost and carbon goals in policy-constrained hydrogen refueling systems

　　

摘要：加氢系统（HRS）是低碳交通领域的战略组成部分，然而其规划仍然对能源价格、碳政策、可再生能源核算以及储能运行之间的相互作用十分敏感。本研究开发了一个针对光伏（PV）-电网支持的加氢站的高分辨率技术经济优化框架，在该框架中，电解槽容量、氢储存、光伏容量、电池储能系统（BESS）容量以及每日电解槽运行小时数在每小时能量平衡、电网峰值份额、可再生能源份额以及碳定价约束下被协同优化。主要优化问题被建模为一个受约束的单目标成本最小化问题，而CO?排放、自给率、自消耗率和弃电率则作为具有政策意义的绩效指标进行评估。为明确刻画成本与排放之间的权衡关系，本研究还引入了额外的碳影子价格前沿分析，作为Pareto候选方案探索。基准成本最小化设计实现了约8.09–8.10美元/千克的氢平准化成本（LCOH），但仍然严重依赖电网电力，导致电网相关排放约为每年2.4千吨CO?。可再生能源份额敏感性分析结果显示，对于伊斯坦布尔案例研究以及所假设的需求、成本、电价和电网排放条件，60%–70%的可再生能源份额区间能在减排与成本上升之间提供较为均衡的折中方案。仅对25–100美元/吨CO?范围的碳征税主要导致LCOH增加，而减排幅度不到4%；相比之下，电价改革与碳定价相结合则大幅增加了光伏/BESS的部署规模，减排幅度超过55%，但LCOH和弃电率也随之升高。重复运行的算法基准测试进一步表明，贝叶斯调优的自适应粒子群优化（PSO）算法在可比计算预算下，平均目标值略低于标准PSO，且离散度更小。这些发现表明，降低加氢系统碳足迹所需的不仅仅是碳定价。只有当碳政策与电力市场条件及系统设计相配合，鼓励更大程度的可再生能源利用和储能集成时，才能实现有意义的减排。

引言：氢越来越被公认为低碳能源转型中最关键的组成部分之一[1]。由于其多功能特性，它可以作为清洁燃料、长时能源载体以及跨行业整合介质[2]，[3]。当通过可再生能源驱动的电解制氢时，氢能可实现工业、供暖和交通领域的深度脱碳[4]。燃料电池电动汽车（FCEV）凭借长续航里程、快速加注能力和高有效载荷，成为可持续交通体系中电池电动汽车的实用补充[5]。加氢站（HRS）的部署在这一转型中发挥着关键作用，通过确保可靠的氢能供应、提高系统效率以及推动氢能交通的大规模采用[6]。此外，技术经济分析表明，在优化运营策略下，可再生能源驱动的HRS配置可大幅降低全生命周期排放并实现有竞争力的氢能成本[7]。特别是混合光伏-电网HRS系统可减少化石基氢能依赖并降低供应链的整体碳足迹。然而，可再生能源发电与能源系统设计之间的平衡仍对氢能定价和政策条件高度敏感。例如，针对德国的模型对比分析表明，氢进口价格的变动显著影响国内电解制氢产能和可再生能源发电的扩展[8]。类似地，整合光伏、风能和绿氢子系统的多目标优化研究强调了混合储能策略和成本-可靠性权衡在确保运营效率方面的关键作用[9]。在宏观尺度上，大规模可再生能源部署的技术经济评估进一步表明，优化的氢储存和电解槽约束可显著降低系统层面的能源成本并提高电网灵活性[10]。这些洞见共同强调了需要先进的优化框架，以应对间歇性可再生能源供应与随机交通需求之间的时间不匹配问题，并适应动态电价。

关于加氢站的研究已有相当大的进展，但仍有若干关键方面尚未得到充分探索。早期的研究主要关注可再生能源驱动配置的能量、?和经济性能，特别是基于太阳能光伏或风能资源的那些[11]，[12]。额外的技术经济案例研究进一步扩大了证据基础[1]。混合设计，如光伏-电网组合或聚光太阳能（CSP）辅助布局，后来被引入以考察运营灵活性和系统层面的协同效应[13]，[14]。除了供给侧的进展外，关注点已转向多能集成，在此框架下，氢能与电力和热力联合考虑[15]，[16]。部分研究甚至将此视角扩展到水和废水处理领域，展示了更广泛的可持续效益[17]，[18]。区域案例研究也报告了具有竞争力的氢能成本：澳大利亚的混合光伏-风能-电池系统[2]，[19]、阿曼的可再生能源驱动加氢站[20]，以及西班牙和土耳其的混合系统设计[21]，[22]。近期研究考察了各种配置和地理背景下加氢站的技术经济性能。针对土耳其进行的全国尺度评估分析了装机容量为1–5 MWp光伏的现场电网连接加氢站，并报告最优3 MW配置下的氢平准化成本（LCOH）为8.54欧元/千克；然而，该分析仅关注系统规模选择和成本评估，未纳入电价改革、补贴方案和碳定价机制[23]。相比之下，本研究在电价改革、碳定价、可再生能源份额、电网峰值份额以及电池储能系统（BESS）核算约束相互作用的条件下，评估同类光伏-电网支持的加氢站规划问题。另一项关于可再生能源驱动多能微电网的研究开发了一种两阶段、多时间尺度的能源管理策略，结合日前调度和模型预测控制（MPC），与传统方法相比实现了高达37%的成本降低，但将范围局限于短期市场参与[24]。一项相关的优化框架将光伏和风能资源与燃气轮机和氢储存相结合，提出了平衡成本和排放的多目标模型；混合储能配置使碳强度降低4.07%，总成本降低9.46%，但模型忽略了外部政策因素[25]。另一项贡献引入了一种自主光伏基混合氢-电加注概念，通过基于场景的随机规划与条件风险价值（CVaR）公式进行优化，有效处理了运营不确定性，但未纳入政策约束或电网交互[26]。类似地，一项为科西嘉重型运输设计的现场光电解系统展示了440千克/日的生产能力，使用5.26 MW光伏和4.5 MW电解槽功率，LCOH为6.95欧元/千克，投资回收期在11年以内；电解槽占总资本支出（CAPEX）的46%，凸显其成本主导地位，但模型忽略了动态电价结构和碳定价情景[27]。总体而言，这些研究为混合加氢站配置的技术和经济可行性提供了有价值的见解，但仍局限于地理范围，且很少捕获政策异质性、碳税收、电网依赖和气候变率等综合影响。

为使这一研究空白明确化，表1根据本研究核心的政策、建模和优化维度，重新整理了最相关的文献。对比显示，先前的加氢站和绿氢研究在可再生能源规模选择、随机运行、多能调度以及市场政策评估方面作出了重要贡献。然而，碳税收、电价改革、可再生能源份额约束、电网峰值限制、BESS运行的可再生能源核算边界以及算法鲁棒性的同时处理仍然有限。本研究的新颖之处在于将这些政策和运行方面整合到一个统一的每小时优化框架中，从而能够评估它们对成本、排放、弃电、储能规模和电网依赖的联合影响。

另一条研究脉络凸显了燃料电池电动汽车普及的所谓"鸡生蛋"问题，即有限的加氢站基础设施阻碍了车辆采用，而车辆采用不足又削弱了新站点的商业案例。消费者偏好（如燃料价格和可获得性）直接影响市场渗透率，而补贴在克服投资风险和加速部署方面具有决定性作用[31]。特别是动态补贴机制——其激励强度根据市场条件随时间演变——已被证明优于静态方案，既能刺激消费需求又能推动基础设施扩展。基于主体的建模研究已被广泛应用于捕捉这些多参与者动态[32]，但大多数仍聚焦于行为互动，而现实约束下加氢站设计的技术经济优化则关注较少[33]。

近年来，补贴机制的弱化和向市场化动态的转变受到强调。在土耳其，电力补贴的逐步取消使家庭、商业和工业用户暴露于市场电价之下[34]。投资激励和补贴融资机制正在逐步退出，而可再生能源项目的长期馈电保证正被自由化市场条件所取代[35]。这一转变增加了加氢站等资本密集型项目的经济脆弱性。除了土耳其特有的政策参数外，近期的国际案例也拓宽了本研究的背景。例如，美国《通胀削减法案》为清洁氢能生产者提供税收抵免和补贴，显著降低了生产成本[29]，[30]。在欧盟，碳排放交易体系（ETS）以及非生物来源可再生能源燃料（RFNBO）/可再生能源指令III（REDIII）法规通过定价和需求端机制增强了氢能的竞争力[36]。如果这些国际政策工具在土耳其得以实施，我们的结果在成本和排放方面都可能会发生变化。

碳税被广泛认为是能源转型政策的核心工具[28]。然而，其在每小时光伏-电网支持的加氢站协同规模选择中的综合作用，与电价乘数、可再生能源份额约束、电网峰值限制以及BESS可再生能源核算边界相结合，仍较少被明确探讨[37]。HOMER Pro等商业模拟工具在加氢站设计中广泛应用，但在捕捉系统复杂性方面存在方法论局限性。例如，储氢罐容量和电解槽规模无法同时优化，因为罐容量通常在优化之前固定。此类限制无法捕捉组件间的相互依赖性，限制了成本和排放评估的准确性。因此，需要由高分辨率模拟、灵活的约束公式和改进的优化算法支持的先进方法。近期的贡献提出了PSO等元启发式方法，它们在建模系统相互依赖关系方面具有更大的灵活性[10]。总之，大多数现有工作要么忽略随机需求波动和气候变率，要么忽视由政策驱动的约束，如电价、补贴和碳定价。这些遗漏限制了对电解槽利用率、弃电率和技术经济可行性的准确评估。

基于这一结构化的研究空白，本研究开发了一个针对光伏-电网支持的加氢站规划的高分辨率、政策约束技术经济优化框架。在该框架中，光伏容量、BESS容量、电解槽规模、氢储存和每日电解槽运行小时数在每小时能量平衡、可再生能源份额、电网峰值份额、碳定价和可再生能源核算约束下被协同优化。特别关注碳税收与电价信号的共同作用，因为它们的联合成本和排放影响在小时级加氢站协同规模选择和调度研究中相对较少被探索。

本研究的主要方法论贡献在于在单一光伏-电网支持的加氢站规划框架内实现了组件协同规模选择、每小时调度和多政策评估的框架级整合。与传统的以成本为重点的加氢站规模选择研究不同，所提出的框架直接将碳税收、电价改革、可再生能源份额要求、峰值时段电网限制以及BESS运行的无电网可再生能源核算嵌入到单一加氢站的每小时协同规模选择和调度问题中。在此过程中，它将加氢站设计研究与更广泛的碳定价和氢能政策分析相衔接，后者通常仅停留在能源系统或政策尺度。这使得本研究不仅能够量化最低成本设计，还能解释为什么仅靠中等的碳定价无法触发深度减排，除非与电力市场改革和有利于储能的运行条件相配合。分析还通过碳影子价格成本-排放前沿和重复运行的粒子群优化（PSO）基准测试进一步加强，提供了关于成本-碳权衡、储能价值和政策约束下氢能基础设施规划中求解器鲁棒性的额外洞察。

本文结构如下：第1节回顾文献、政策背景和研究空白。第2节介绍系统模型、约束条件以及改进的基于PSO的优化方法。第3节展示不同定价、税收和可再生能源份额情景下的分析结果。第4节总结关键发现、政策启示和未来研究方向。

章节片段

方法论

该方法框架整合了技术、经济、运营和政策维度，以评估光伏-电网支持的加氢站在每小时运行条件下的可行性。为提高公式透明度，方法论区分了经过调整的组件级模型和本研究特有的场景扩展。光伏转换、能量状态（SoE）演变、电解槽制氢、储氢罐存量、压缩/冷却负荷以及年化成本评估均经过调整。

模拟与数值结果

技术经济优化结果揭示了混合光伏-电网支持的加氢站的最优系统配置，并凸显了其多维度的影响。

所得配置如表4所示，包含286 kg的储氢容量和450 kg的日氢气产量，成功满足了需求特征；同时，额定功率为1392 kW的电解槽实现了0.66的容量系数。这一数值不仅反映了技术上的可持续性——结论部分——本研究构建了一个面向政策约束条件下的光伏-电网支持型氢能系统（HRS）的逐时技术经济优化框架，这些约束包括可再生能源比例要求、电网峰值限制、碳定价、电价乘数以及电池储能系统（BESS）运行中的可再生能源核算边界。主要模型为一个受约束的单目标成本最小化模型，同时以二氧化碳排放量、自给率、自消费率和弃电率作为补充评估指标。该模型——CRediT作者贡献声明：Alpaslan Demirci：写作——审阅与编辑、可视化、验证、监督、软件、资源、方法论、调查研究、形式化分析、数据管理、概念构思。Muhammed Hanifi Erdo?an：写作——初稿撰写、可视化、软件、资源、方法论、调查研究、数据管理、概念构思。Musa Terkes：写作——初稿撰写、可视化、资源、方法论、调查研究、概念构思。Idriss Dagal：写作——初稿撰写、资源。资助声明：本研究未获得公共、商业或非营利领域任何资助机构的专项资助。利益冲突声明：作者声明不存在可能影响本研究中所述工作的已知竞争性经济利益或个人关系。Alpaslan Demirci | Muhammed Hanifi Erdo?an | Musa Terkes | Idriss Dagal | Elif Demir，土耳其伊斯坦布尔，伊兹迪克技术大学电气工程系。