通过可再生能源电网集成实现优先电气化的氢气协同生产：一项技术经济评估

《International Journal of Hydrogen Energy》：Electricity-prioritized hydrogen co-production through renewable-grid integration: A techno-economic assessment

　　

**摘要** 可再生电力扩张加剧了电网平衡挑战，而绿氢仍受限于高昂的生产成本。本研究评估了一种以电力优先的运营方法，即可再生电力首先售电给电网，剩余电力用于碱性水电解制氢。利用韩国资源与需求数据，对光伏、风电及混合系统进行了逐时技术经济性模拟，考虑了售电上网、容量扩展、调度、政策条件及多年波动性。与离网运行相比，并网售电使光伏系统的平准化制氢成本降低了42.51%，混合系统降低了37.61%。与纯风电系统相比，混合系统将氢气产出波动性降低了65.20%；并网风电系统将氢气产量提高了68.09%。在有利的电价和可再生能源证书假设条件下，光伏和混合系统实现了低于1美元/公斤的成本。总体而言，以电力优先的氢电联产在多样化的可变可再生能源发电条件下提升了成本效益、生产率和运营稳定性，增强了绿氢的竞争力。

**引言** 随着气候变化的影响日益加剧，可再生能源规模正快速增长。2024年，全球平均温度首次达到比工业化前（1850–1900）水平高1.55 ± 0.13 °C，为过去175年来最大增幅[1,2]。这一快速升温由过去十年创纪录的温室气体排放量53 ± 5.4 GtCO?e所驱动[3]。因此，不可逆的气候变化，如海洋变暖引发的海平面上升和频繁的极端天气事件，正在加速发展。据国际可再生能源署（IRENA）[4]，2024年全球新增可再生能源装机585 GW（+15.1%），其中太阳能和风能占总可再生能源新增的96.6%，占所有新增发电装机容量的比重高达92.5%。全球累计可再生能源装机现已达4448 GW，较2015年的约1851 GW大幅增长[4,5]。

然而，可再生电力的扩张加速了电网消纳限制和弃电问题。根据中国国家能源局的数据[6,7]——中国目前是全球最大的可再生能源生产国——2023年太阳能和风能利用率分别约为98%和97.3%，对应约2–3%的弃电率。相反，2025年上半年中国风电和光伏弃电率分别上升至6.8%和6.0%，高于近期均值，已不容忽视。这些趋势由电网约束和需求不足驱动，损害了电网稳定性，凸显了储能和转化技术的必要性[[8],[9],[10]]。基于多国案例研究，Bird等人[11]报告了输电阻塞、系统约束和需求缺乏是风电和光伏弃电量增加的原因，并建议改进系统运行、市场设计和拓展灵活性资源。

为缓解电网平衡挑战和可再生电力弃电问题，商业化电池储能技术短期有效，但受制于成本和容量限制，难以适用于长期大规模部署[[12],[13],[14],[15]]。通常，锂离子电池和抽水蓄能等短期储能选项仅提供数小时的平衡调节，而包括基于氢气的储能在内的长期储能选项则可覆盖数天至数周[16]。最近，电转气（P2G）技术受到越来越多的关注。P2G将可再生电力转化为气态能源载体，使多余电力以化学形式储存，从而缓解可再生能源波动性，同时克服传统储能系统的持续时间限制[15,[17],[18],[19]]。典型的P2G路径是利用可再生电力电解水，产生可直接用作能源载体的氢气，或将其与外部一氧化碳或二氧化碳反应合成甲烷，作为天然气的替代品。因此，围绕P2G系统和电解制绿氢的生产已开展大量研究[15,18,20,21]。

利用可再生电力驱动的电解生产的绿氢，作为实现长期大规模储能和跨行业耦合的能源载体前景广阔，且具有近零碳排放特性。根据《2024年氢气洞察》[22]，到2030年全球电解能力预计将达375 GW，其中约160 GW已进入可行性和前端工程设计阶段，表明市场快速增长。近期关于可再生能源与低温电解结合的绿氢系统经济性的研究报道指出，电价、容量因子和资本投资对平准化制氢成本（LCOH）有显著影响[[23],[24],[25],[26],[27]]。G?tz等人[18]比较了P2G链中电解、氢气储存压缩和甲烷化的投资成本，表明电解需要800–3000欧元/千瓦的电力容量，占总资本支出（CAPEX）的最大份额。Shin等人[23]分析了太阳能、陆上风能和海上风电分别与碱性和质子交换膜（PEM）电解直接耦合的各种组合。他们获得碱性系统的LCOH为7.25–11.85美元/公斤，PEM系统为8.51–13.44美元/公斤，并报告可再生能源容量因子和CAPEX是驱动高LCOH水平的主要因素。

为降低高LCOH水平，已探索多种方法，包括在有利选址运行、大规模容量扩展和从电网补充供电。Rezaei等人[24]评估了澳大利亚氢枢纽的风/光动态运行方案，表明只有通过大规模容量扩展和资本成本降低，才能在特定选址接近约2美元/公斤的目标水平，其他工厂仍需进一步降低成本以实现规模化。Tang等人[25]比较了基于光伏（PV）和风力涡轮机（WT）的电解与部分由电网供电的配置在瑞典加氢站的应用，报告独立运行时LCOH至少为71瑞典克朗/公斤，利用电网电力弥补电力短缺时仅为35瑞典克朗/公斤，且仅在特定选址才能实现。然而，这些研究表明，在2030年展望假设下，基于可再生能源的绿氢生产仍具有较高LCOH，且相对于灰氢的竞争力受到高电价、有限容量因子和电解工厂高CAPEX的阻碍。

迄今为止，大多数研究将可再生电解系统视为独立的绿氢工厂。通过售电和系统运营创造的价值受到的关注相对较少，这构成一个关键局限。因此，尽管已提出许多技术和运营策略来改善基于可再生能源的电解经济性，绿氢仍受限于高电价。结果，可再生能源资产通常仅被用于单一用途。为解决这一局限，已提出考虑电力和氢气双重生产的联产模型[28]。此类方法保留了可再生能源电厂作为发电设施的原生角色，而非将可再生电力仅用于制氢。这既缓解了电网压力，确保了可靠供电，同时通过售电收入改善了氢气经济性。特别是，通过根据需求和价格波动灵活调整电力与氢气的生产比例，它们能够适应变化的市场条件。

从运营角度看，Ginsberg等人[29]提出了一种根据分时电价动态调整PEM电解器电流密度的策略。他们表明，相对于固定电流密度运行，在2020年历史电价条件下，动态运行可使LCOH降低2–63%；在平均电价0.07美元/千瓦时下代表性LCOH为4.40–4.47美元/公斤，在0.03美元/千瓦时下为2.23–2.34美元/公斤。

从系统集成角度看，Di Micco等人[30]提出的多能系统是联产模型的范例，同时为电池和燃料电池驱动的电动汽车提供可再生电力和绿氢，实现LCOH为3.14–3.49美元/公斤。类似地，Das等人[31]为偏远社区提出了去中心化电力-氢气热电联产系统，在满足当地电力需求后，发电-需求不匹配产生的多余电力通过水电解转化为绿氢。其优化的太阳能-风电-柴油-电池-电解器配置实现了2.59美元/公斤的氢气成本，展示了在去中心化系统中基于多余电力制氢的经济潜力。因此，电力和氢气联产相比独立制氢具有显著的成本优势。Odenweller等人[32]分析了全球190个绿氢项目，进一步强调了确保政策变量方面战略灵活性的重要性。他们报告，由于基于电解的绿氢成本高和投资风险大，实际装机容量远低于公布数字，且在没有碳定价的情况下，到2030年实现所有计划项目需要0.8–2.6万亿美元的全局补贴。

然而，大多数现有联产模型主要关注识别最小化LCOH的工厂配置和运行条件。以往基于多余电力的热电联产研究，包括去中心化负荷服务系统，通常将氢气视为满足当地需求或系统特定运行的副产品。因此，可再生能源资产作为面向电网出口供电资源的价值及其对氢气经济性的耦合影响仍未得到充分量化。此外，可再生能源容量、电网售电比例以及电力和可再生能源证书（REC）价格如何共同影响LCOH、氢气产量、电网供电和整体系统稳定性之间的权衡，尚缺乏系统分析。

为弥补这一空白，本研究开发并评估了一种以电力优先的氢电联产框架。在该框架中，可再生电力首先分配给电网售电，剩余电力随后用于电解。分析考察了可再生能源配置、容量扩展、电网出口策略、政策驱动的价格波动以及年际可再生波动性的影响。这些影响从经济性、氢气产量、电网供电和系统稳定性角度进行了评估。不同于以往以LCOH为中心、以氢优先、备用电网或本地负荷服务的热电联产分析，本框架将电网售电视为所产生可再生电力的主要分配方式，而非多余电力的残余出口。因此，本研究通过评估基于可再生能源的氢气系统作为耦合的制氢和供电资产，扩展了传统绿氢技术经济性分析（TEA）。

利用该方法，为本研究中受限于经济可行性不足的绿氢项目提出了一种可行的商业模式。这些发现预计将支持政府和产业利益相关方制定可执行策略，促进绿氢系统的加速高效部署。

本研究的主要贡献如下：
- 本研究提出了一种面向基于可再生能源制绿氢的以电力优先的调度框架，区别于传统的独立式、以氢优先、备用电网和本地微电网方法。
- 量化了可再生能源配置、容量扩展、电网出口率和跟随需求调度对LCOH、氢气产量、电网供电和运营稳定性的耦合影响。
- 同时考虑售电价和REC价值来评估政策和市场杠杆，展示了外部价格信号对绿氢系统商业可行性的影响。
- 利用五年资源数据考察年际可再生波动性，确定混合光伏-风电组合相对于单一资源系统在提升生产稳健性方面的程度。

这些贡献确立了以电力优先的氢电联产作为提升基于可再生能源的绿氢系统成本、生产率和稳定性的实用框架。

**方法** 图1展示了本研究采用的方法论框架。该框架由四个部分组成：数据获取与场景输入、数值建模、TEA和基于场景的性能评估。详细的数据来源和场景假设见第2.3节。数值建模部分描述了基于太阳辐照、环境温度和风速构建可再生发电系统的过程，包括光伏和风电。

**结果与讨论** 本节分为六个部分。首先考察了电网供电（包括其存在与否和供给水平）对最小化LCOH的最优可再生能源容量的影响，同时评估了氢气与电网电力产出率的稳定性。随后进行了附加敏感性分析，包括调度策略、电价、REC缩放和基于五年数据的多年分析。

**结论与未来工作** 本研究对基于可再生能源的绿氢生产系统进行了TEA，评估了将电网售电整合入以电力优先的氢电联产策略的效果。结果表明，以电力优先的氢电联产可显著降低LCOH，因为售电收入抵消了归一化至氢气产量的CAPEX和OPEX增加。特别是，光伏和混合配置的LCOH值均低于……

**CRediT作者贡献声明** Yoonsung Do：撰写——初稿，可视化，软件，资源，方法学，调查，概念化。Hana Kim：验证，软件。

朴正浩：写作 – 审阅与编辑，监督，项目管理，资金获取，形式分析，概念化。
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可能会影响本文报告的工作。
致谢
本研究由韩国能源研究院的研发计划支持（C5-2606、C6-2417-61 和 C6-2402-07）。
都云相 | 金韩娜 | 朴正浩
能源人工智能与计算科学实验室，韩国能源研究院，大田广域市柳川区佳洞路 152 号，邮编 34129，大韩民国