楊 威，王 越，張 曦，張安安，張承乾，雷憲章

（西南石油大學 電氣信息學院，四川 成都 610500）

0 引言

在“雙碳”目標下，以風電、光伏為代表的清潔能源裝機容量迅速增加，預計到2060 年我國新能源發(fā)電量將達到總發(fā)電量的50 %［1-2］。受清潔能源裝機容量和出力特性的雙重影響，電力系統(tǒng)清潔能源消納壓力越發(fā)凸顯。儲能是清潔能源消納機制中的重要一環(huán)，是保障電力系統(tǒng)安全性以及提升清潔能源發(fā)電經(jīng)濟性的有效途經(jīng)［3］。研究新型儲能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應用具有重要意義。氫儲能可通過電解水制氫和氫能發(fā)電與清潔能源直接耦合，充分實現(xiàn)電能與氫能的協(xié)同互補，是一種理想的清潔能源消納方式［4］。氫儲能應用的關(guān)鍵在于如何提升制氫與氫能發(fā)電的能效水平，實現(xiàn)清潔電能的高效利用。目前相對成熟的質(zhì)子交換膜電解槽（proton exchange membrane electrolyzer，PEM）和堿性燃料電池（alkaline fuel cell，AFC）對清潔能源的利用能效不高，會影響系統(tǒng)整體效益［5］?？赡婀腆w氧化物燃料電池（reversible solid oxide fuel cell，RSOC）可實現(xiàn)電氫間的雙向高效轉(zhuǎn)換，是一種極具發(fā)展?jié)摿Φ男滦蜌鋬δ芗夹g(shù)路線。

國內(nèi)外學者對氫儲能在綜合能源系統(tǒng)中的配置問題已開展大量研究。文獻［6］基于電解槽和氫燃料電池構(gòu)建氫儲能綜合能源系統(tǒng)，以系統(tǒng)總運行成本最優(yōu)為目標對系統(tǒng)儲能設(shè)備容量進行優(yōu)化配置。文獻［7］充分考慮氫儲能運行過程中的動態(tài)熱平衡對容量配置的影響，提出一種降低儲能系統(tǒng)投資成本的分布魯棒容量優(yōu)化配置方法。文獻［8］提出一種基于氫儲能的冷、熱、電聯(lián)供綜合能源系統(tǒng)，對系統(tǒng)的容量配置與最優(yōu)運行方式進行研究，并提出一種能源系統(tǒng)混合運營策略，提高了系統(tǒng)氫供應能力。文獻［9］將氫儲能與海上風電相結(jié)合，提升海上風電消納率，增強系統(tǒng)能源供應穩(wěn)定性。但上述文獻綜合能源系統(tǒng)中的電氫轉(zhuǎn)換設(shè)備效率較低，無法實現(xiàn)清潔能源的高效消納。

國內(nèi)外學者對基于RSOC 的清潔能源消納方案也已進行探索。文獻［10］設(shè)計一種基于RSOC、有機朗肯循環(huán)、氫儲能裝置和吸收式制冷裝置的冷、熱、電三聯(lián)供系統(tǒng)，該系統(tǒng)的電解水制氫效率可達到88.82 %。文獻［11］將RSOC 作為多能耦合核心設(shè)備，對天然氣、風電、燃氣輪機熱電聯(lián)產(chǎn)等異質(zhì)能源進行耦合，發(fā)現(xiàn)該多能耦合系統(tǒng)在高達56.9 % 的新能源滲透率下能維持穩(wěn)定。文獻［12］利用RSOC 氫儲能系統(tǒng)實現(xiàn)海水淡化與風電場輔助系統(tǒng)電力供應。文獻［13］提出基于RSOC 的一體化能源站構(gòu)想，并對能源站內(nèi)的RSOC 和儲氫庫進行容量規(guī)劃。文獻［14］將RSOC 應用于微電網(wǎng)中，以微電網(wǎng)系統(tǒng)投資回收期最短為目標對系統(tǒng)內(nèi)各設(shè)備容量進行優(yōu)化配置，結(jié)果表明該微電網(wǎng)投資回收期為6～10 a。

上述研究極少考慮設(shè)備長期運行的出力退化效應，這導致容量配置方案過于樂觀，在實際運行中難以達到預期經(jīng)濟效益［15-17］。為此，本文首先構(gòu)建基于RSOC 的綜合能源站（integrated energy station based on reversible solid oxide fuel cells，IESRSOC），并建立能源站設(shè)備的數(shù)學模型和效率退化模型；然后，在充分考慮設(shè)備效率退化的情況下，建立能源站容量優(yōu)化配置模型；最后，考慮容量配置與運行優(yōu)化的交互耦合關(guān)系，將能源站容量優(yōu)化配置模型轉(zhuǎn)化為上、下雙層優(yōu)化問題進行求解，其中上層容量配置模型以能源站生命周期凈現(xiàn)值（net present value，NPV）最大為目標，利用改進遺傳粒子群優(yōu)化算法（hybrid genetic algorithm and particle swarm optimization，HGAPSO）對模型進行求解，下層運行優(yōu)化模型以能源站日運行成本最小為目標，利用CPLEX 工具箱對模型進行求解，上、下層循環(huán)迭代至滿足收斂條件，得到能源站氫儲能設(shè)備容量配置方案，并分析該配置方案的可行性和有效性。

1 IES-RSOC架構(gòu)

RSOC 可在固體氧化物燃料電池（solid oxide fuel cell，SOFC）與固體氧化物電解池（solid oxide electrolytic cell，SOEC）2 種模式（簡稱SOFC 模式和SOEC 模式）間正逆雙向運行：在SOFC 運行模式下，可將儲存在燃料中的化學能高效地轉(zhuǎn)化成電能與優(yōu)質(zhì)熱能；在SOEC 運行模式下，可利用各種可再生能源提供的熱能和電能將水蒸氣高效電解為氫氣和氧氣。基于此，本文提出IES-RSOC 結(jié)構(gòu)，如圖1 所示，該系統(tǒng)由風電、光伏發(fā)電、RSOC、電制熱裝置、儲熱（thermal energy storage，TES）裝置、儲氫（hydrogen energy storage，HES）裝置等組成。RSOC 可通過自身多能耦合特性結(jié)合儲能設(shè)備對不同種類的能源進行耦合，提高能源站的清潔能源消納能力和能源供應穩(wěn)定性。能源站可向用戶提供電能和氫能，能源站運行策略為：當清潔能源出力充足時，SOEC 與電制熱裝置將超發(fā)電能轉(zhuǎn)化為氫能儲存在HES 裝置中；當清潔能源出力不足時，SOFC 將氫能轉(zhuǎn)化為電能和熱能，電能供應負荷需求，熱能則儲存在TES裝置中。能源站與區(qū)域電網(wǎng)和輸氫網(wǎng)絡(luò)存在一定的能量交互能力，可在一定范圍內(nèi)靈活購售電能和氫氣。

圖1 IES-RSOC結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of IES-RSOC

2 關(guān)鍵設(shè)備模型的構(gòu)建

2.1 能源站設(shè)備出力模型

能源站各設(shè)備出力特性用式（1）表示。

式中：k∈{RSOC，PV，WIN，PTH，TES，HES}，分別表示RSOC、光伏發(fā)電、風電、電制熱裝置、TES 裝置和HES 裝置；t為設(shè)備運行時刻；j∈{ }pe，th，hy ，分別表示電能、熱能和氫能；P為t時刻設(shè)備k的能源j輸出功率；η為t時刻設(shè)備k轉(zhuǎn)化能源j的效率，隨著運行年限的增加，設(shè)備效率逐漸降低；P為t時刻設(shè)備k的能源j輸入功率。

2.2 RSOC模型

2.2.1 RSOC能量轉(zhuǎn)換模型

RSOC 在SOFC 模式下輸出的電、熱功率簡化表達式［18］分別為：

RSOC 在SOEC 模式下消耗的電、熱功率簡化表達式［18］分別為：

2.2.2 RSOC效率退化模型

RSOC 效率退化主要受運行模式和電池材料固有特性的影響。SOFC 模式下效率退化的主要原因是碳沉積和雜質(zhì)中毒，其中碳沉積引發(fā)的催化劑失活和微觀結(jié)構(gòu)損壞是退化的主導因素。SOEC 模式下效率退化的主要原因是結(jié)構(gòu)劣化和共電解導致的積碳。另外，2 種模式下的不同降解機制存在交互作用，而RSOC的雙向操作可緩解效率退化［19］。

上述退化效應可大致分為可逆退化與不可逆退化2種，其中可逆退化可通過RSOC的雙向操作在一定程度上進行緩解，不可逆退化則會隨著RSOC 的運行使效率持續(xù)降低［20-21］。假設(shè)RSOC 在不同運行模式下均勻退化，以RSOC 單次完成SOEC 運行和SOFC 運行為周期。SOEC 和SOFC 運行平均效率退化率（average efficiency degradation rate，AEDR）分別為：

式中：Δt為RSOC 單個運行周期；Δt1為SOEC 運行時長；Δt2為SOFC 運行時長；為SOEC 運行Δt1時間的AEDR為t時 刻SOEC 的 效 率；為SOFC運行Δt2時間的AEDR；為t+Δt1時刻SOFC的效率。

RSOC 在Δt運行周期內(nèi)的AEDR 如式（7）所示，平均效率退化情況如式（8）所示。

2.3 儲能裝置模型

IES-RSOC 中存在TES、HES 這2 種儲能設(shè)備，其運行特性類似，儲能充放能過程用式（9）描述。

式中：s∈{TES，HES}；為t時刻儲能設(shè)備s的儲能量；ηs，ch為儲能設(shè)備s的充能效率；P為t時刻儲能設(shè)備s的充能功率；P為t時刻儲能設(shè)備s的放能功率；ηs，dis為儲能設(shè)備s的放能效率。

3 IES-RSOC容量優(yōu)化配置模型

從能源站NPV 和運行成本2個方面建立雙層優(yōu)化配置模型。上層模型以能源站NPV 最大為目標進行容量配置，下層模型以運行成本最小為目標實現(xiàn)優(yōu)化運行。

3.1 上層容量配置模型

3.1.1 目標函數(shù)

能源站NPV 由運營收入、運行成本、總投資、設(shè)備殘值四部分構(gòu)成。目標函數(shù)為：

式中：Fup為能源站NPV；D為能源站生命周期；T為年運行時長；C為能源站第d年t時刻的運營收入；C為能源站第d年t時刻的運行成本；v為貼現(xiàn)率；Ceq，D為能源站的設(shè)備殘值；Cinv為能源站總投資。

1）運營收入。

能源站運營收入包括本地負荷供應收益和附加收益兩部分。本地負荷供應收益包括本地售電和售氫收益，附加收益包括余電上網(wǎng)收益和售氧收益。運營收入的表達式為：

式中：cl，pe、cl，hy、cox、cout分別為售電、售氫、售氧和余電上網(wǎng)價格分別為t時刻的電負荷、氫負荷、售氧量和上網(wǎng)功率。

2）運行成本。

能源站運行成本包括購能費用、運維費用和懲罰成本三部分。購能費用包括購電、購氫和購水費用，懲罰成本包括棄風棄光懲罰成本、切負荷懲罰成本和購氫懲罰成本。運行成本的表達式為：

3）總投資。

能源站總投資與設(shè)備投資有關(guān)，設(shè)備投資包含能源站初期設(shè)備購置投資和RSOC 電堆更換投資兩部分。因RSOC 電堆壽命往往比能源站生命周期短，當RSOC 電堆壽命結(jié)束時，能源站會更換新的電堆。將電堆更換情況折算到系統(tǒng)初始投資中，能源站總投資［22］為：

式中：n為在能源站全生命周期中更換RSOC 電堆的次數(shù)；ηstack為RSOC 電堆價格占整個RSOC 系統(tǒng)價格的比例；ck，buy為設(shè)備k的單價；Nk為設(shè)備k的設(shè)計容量；σ為設(shè)備投資占總投資的比例；floor(?)表示向下取整；DRSOC為RSOC電堆壽命。

4）設(shè)備殘值。

能源站生命周期結(jié)束后，廢棄設(shè)備回收會產(chǎn)生殘值［23］，即：

式中：ηeq，re為設(shè)備殘值率。

3.1.2 約束條件

為保證能源站安全穩(wěn)定運行，對各類設(shè)備設(shè)置安全運行容量限制，即：

式中：Pf，max、Pf，min分別為設(shè)備f的容量上、下限；Es，max、Es，min分別為設(shè)備s的儲能量上、下限。

3.2 下層運行優(yōu)化模型

以能源站日運行成本Fdown最小為目標建立下層優(yōu)化模型，目標函數(shù)為：

能源站優(yōu)化運行約束條件包括電、熱、氫能量平衡約束，儲能裝置充放能約束，RSOC 運行約束以及聯(lián)絡(luò)線功率約束，具體如附錄A 式（A1）—（A8）所示。

3.3 模型求解

本文利用HGAPSO 和CPLEX 工具箱求解上述容量配置問題。HGAPSO 通過將遺傳算法（genetic algorithm，GA）變異思想引入粒子群優(yōu)化（particle swarm optimization，PSO）算法，在一定程度上解決了傳統(tǒng)PSO 算法收斂精度低且易陷入局部最優(yōu)的問題，易獲得更優(yōu)解。HGAPSO 粒子速度與位置更新方法如附錄A 式（A9）—（A12）所示?；贖GAPSO和CPLEX工具箱的容量配置問題求解流程如附錄A圖A1所示。

4 算例分析

4.1 算例設(shè)置

考慮到當前電氫綜合能源系統(tǒng)使用的主流電氫轉(zhuǎn)換設(shè)備為PEM 與AFC［24］，設(shè)置IES-RSOC 與傳統(tǒng)電氫綜合能源站（integrated energy station based on PEM and AFC，IES-PEM-AFC）2 種方案進行對比，以驗證本文所提模型的有效性，具體設(shè)置如下。

1）方案1：IES-RSOC。

IES-RSOC 中配置的設(shè)備有RSOC、TES 和HES?；诘湫图竟?jié)的清潔能源出力及負荷數(shù)據(jù)進行綜合能源站的容量優(yōu)化配置。能源站中電制熱設(shè)備為滿足RSOC 冷啟動需求的附屬設(shè)備，不對其進行容量配置，取其容量為RSOC 容量的1.3 倍［25］。清潔能源出力及負荷數(shù)據(jù)如附錄A 圖A2所示，光伏基準功率為800 kW，風電基準功率為1 500 kW，電負荷基準值為1 500 kW·h，氫負荷基準功率為448 m3／h。各能源價格如附錄A 圖A3所示。光伏、風電的效率退化曲線如附錄A 圖A4 所示。系統(tǒng)各環(huán)節(jié)運行參數(shù)如附錄A表A1 — A3所示。

2）方案2：IES-PEM-AFC。

IES-PEM-AFC 中配置的設(shè)備包括PEM、AFC 和HES。清潔能源出力與負荷數(shù)據(jù)同方案1，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及運行方式如附錄B 圖B1 所示，系統(tǒng)運行相關(guān)參數(shù)如附錄B表B1所示。

考慮到實際系統(tǒng)中的設(shè)備運行特性，IES-RSOC容量配置基于以下假設(shè)進行：僅考慮風電、光伏發(fā)電和RSOC 的效率退化；考慮到本文所設(shè)計的能源站中SOFC 使用氫氣作為燃料，效率退化受積碳效應影響較小，另外，RSOC主要運行在SOEC模式，SOFC對效率退化影響較小，因此，忽略退化機制間的相互影響，假設(shè)RSOC效率以均勻速率退化。

4.2 最優(yōu)容量配置方案

表1 為利用不同優(yōu)化算法所求得的IES-RSOC最優(yōu)容量配置方案，其中HGAPSO 相較于PSO 算法配置結(jié)果的最大偏差僅為0.9 %，相較于GA 配置結(jié)果的最大偏差僅為0.94 %，這說明了本文所采用的HGAPSO 的有效性。圖2 為不同優(yōu)化算法的迭代求解過程。由圖可知，HGAPSO 的收斂速度介于GA與PSO 算法收斂速度之間，且HGAPSO 獲得了更優(yōu)解，這說明HGAPSO 在一定程度上增強了PSO算法的全局搜索能力弱以及解決了GA的早熟收斂問題。

表1 IES-RSOC最優(yōu)容量配置方案Table 1 Optimal capacity configuration scheme of IES-RSOC

圖2 不同優(yōu)化算法的迭代求解過程Fig.2 Iterative solution process of different optimization algorithms

IES-PEM-AFC 的容量優(yōu)化配置結(jié)果如附錄B 表B2 所示。結(jié)合表1 對比分析可知，IES-RSOC 系統(tǒng)的RSOC 配置容量介于IES-PEM-AFC 系統(tǒng)PEM 與AFC配置容量之間，這是由于IES-RSOC制氫和發(fā)電使用的均是RSOC，在容量配置過程中制氫容量需求和發(fā)電容量需求會相互制約，而IES-PEM-AFC 使用不同的設(shè)備制氫和發(fā)電，在容量配置過程中設(shè)備間的影響較小，另外，IES-RSOC中的電制熱設(shè)備和RSOC均會消納清潔能源，進一步約束了系統(tǒng)RSOC 的配置容量，從而使其RSOC容量小于PEM容量。

4.3 能源站綜合效益分析

4.3.1 經(jīng)濟效益分析

RSOC 效率退化速度隨著電池結(jié)構(gòu)以及材料的不同而存在顯著差異，不同AEDR 下的RSOC電氫轉(zhuǎn)換效率如附錄A 圖A5 所示［21］。由圖可知，AEDR 對RSOC 具有效率和壽命上的雙重影響：一方面，AEDR 越高，RSOC 退化速度越快，壽命越短，例如，當AEDR 為0.6 %／kh 時，RSOC 電堆壽命可達9 a，當AEDR 為1.4 %／kh 時，RSOC 電堆壽命僅為4 a；另一方面，AEDR越高，RSOC在同一時期的效率越低，例如，AEDR 分別為0.6 %／kh 和0.9 %／kh時，RSOC 電堆在第4 年的產(chǎn)氫耗能分別為4.36、5.36 kW·h／m3。

鑒于AEDR對ROSC電氫轉(zhuǎn)換效率的顯著影響，基于上文配置結(jié)果，對RSOC 設(shè)置不同的AEDR，分析能源站綜合效益變化情況，如圖3 所示。由圖可知，隨著AEDR 的增加，能源站NPV 呈下降趨勢，總投資呈上升趨勢，投資回收期從4.5 a 上升至5.7 a，運行成本在一定范圍內(nèi)波動，這是由于AEDR 與能源站生命周期內(nèi)更換電堆的次數(shù)直接相關(guān)，AEDR越高，RSOC 電堆退化越快，能源站生命周期內(nèi)更換的電堆越多，能源站總投資越高，總投資的增加會導致能源站NPV 下降，進而延長能源站的投資回收期。對于相同的電堆更換范圍，例如，AEDR 取值為0.9 %／kh 與1.1 %／kh 之間時，能源站總投資相同，能源站投資回收期波動較小。結(jié)合能源站的運行成本變化可知，RSOC效率退化導致的電堆更換附加投資是使能源站投資回收期延長的主要原因。

圖3 不同衰退速率下的能源站經(jīng)濟效益Fig.3 Economic benefit of energy station under different recession rates

IES-PEM-AFC 經(jīng)濟效益如附錄B 表B3 所示。結(jié)合圖3 可知：當RSOC 的AEDR 為1.3 %／kh 時，2 種系統(tǒng)的NPV 相近；在NPV 相近時，相較于IESPEM-AFC，IES-RSOC 的運行成本更低，但初始投資更高，投資回收期更長，這說明IES-RSOC 的經(jīng)濟效益獲取能力更強。因此，當以NPV 為目標進行容量優(yōu)化配置時，要使IES-RSOC 達到與IES-PEM-AFC相當?shù)慕?jīng)濟效益，就需將RSOC 的AEDR 控制在1.3 %／kh以內(nèi)。

4.3.2 運行效益分析

為更直觀呈現(xiàn)經(jīng)濟總量相差較小情況下2 種配置方案內(nèi)部效益的差異，將RSOC 的AEDR 設(shè)為1.3 %／kh，其他參數(shù)保持不變，分別對2種配置方案進行模擬，結(jié)果如表2 所示。由表可知，相較于IESPEM-AFC，IES-RSOC 的售電量增加了13.6 %，購電量增加了0.7 %，產(chǎn)氫量增加了6.0 %，購氫量降低了19.1 %，切負荷量降低了6.5 %，實現(xiàn)了清潔能源的全額消納，這是由于RSOC 轉(zhuǎn)換效率更高，制得等量氫氣的耗電更少，在清潔能源出力豐富時有更多的電能可以出售，在清潔能源出力不足時也可供應更多的負荷需求。但ROSC 容量比AFC 容量小，發(fā)電能力相對較差，購電量小幅增加?？傮w而言，IESRSOC 的效益指標更優(yōu)，對清潔能源的消納能力更強。

表2 2種配置方案的運行效益對比Table 2 Comparison of operational benefits between two configuration schemes

考慮到能源站生命周期較長，為更直觀分析RSOC在能源站生命周期中的運行特性，選取能源站前、中、后期（第1、10、20 年）的典型運行場景來分析能源站各設(shè)備的運行情況。能源站運行前、中、后期各季典型日的供電情況如圖4 以及附錄A 圖A6、A7所示。儲能裝置運行情況如附錄A圖A8、A9所示。

圖4 生命周期夏季典型日的供電情況Fig.4 Power supply situation of typical day in summer during life cycle

由圖4（a）與圖A8（a）、A9（a）可知：在能源站生命周期前期，典型日夜間的清潔能源出力充足，能源站在夜間負荷低谷期除供應電、氫負荷外，還進行制熱、TES、制氫、儲氫以及上網(wǎng)售電；在典型日日間，由于清潔能源出力不足以及負荷增加，能源站會通過外購電能滿足能源站負荷供應需求，19:00時能源站外購電能達到聯(lián)絡(luò)線最大功率限制，RSOC 以SOFC模式運行發(fā)電，直至20:00時電負荷需求降低，RSOC恢復為SOEC模式運行。

由圖4（b）與圖4（c）可知：在能源站生命周期的中、后期，發(fā)電設(shè)備效率降低，清潔能源出力下降，能源站停止向外售電，同時購電量顯著增加；在中期16:00 — 19:00和后期11:00、16:00 — 19:00，聯(lián)絡(luò)線外購電量達到容量最大值限制，RSOC 以SOFC 模式運行發(fā)電，在后期18:00和19:00，能源站出力不能滿足電負荷需求，部分電負荷被切除。

結(jié)合圖4 和圖A6、A7 可知，由于各季節(jié)清潔能源出力與負荷需求不同，能源站在各季節(jié)的售電量與購電量也存在差異，其中冬季上網(wǎng)電量最多，購電量最少，RSOC一直處于SOEC運行模式。

結(jié)合圖A8、A9 可知：能源站在夏季、過渡季、冬季的氫儲量峰值分別出現(xiàn)在07:00、08:00、06:00，3類典型日前、中期氫儲量峰值相近，后期氫儲量峰值降低，這是由于前、中期清潔能源出力充足，能源站主要通過SOEC 電解水儲氫間接供應氫負荷，間接供應需要通過HES 裝置儲存中轉(zhuǎn)，儲量更大，后期清潔能源出力降低，SOEC電解電能主要來自清潔能源與購電，此時，能源站更傾向于不經(jīng)儲存直接供應氫能，氫儲量峰值相應減??；前、中、后期夏季TES裝置達峰時間較為分散且峰值持續(xù)時間較短，過渡季與冬季TES裝置達峰時間較為集中且峰值持續(xù)時間較長；夏季TES裝置達峰隨著時間的推移而前移，這是由于隨著能源站運行時間的增加，清潔能源出力下降，能源站在夜間低電價時進行購電儲能。綜上所述：對于氫能，清潔能源制氫更經(jīng)濟；對于熱能，在夜間電價低時購電制熱儲存更經(jīng)濟。

總體而言：在能源站運行前期，清潔能源發(fā)電量充足，RSOC 主要運行在SOEC 模式，同時可通過在低電網(wǎng)電價時購電制氫和TES 裝置進行套利，進一步降低系統(tǒng)運行成本；在能源站運行中、后期，清潔能源發(fā)電量略顯不足，RSOC在SOEC與SOFC這2種模式下交替運行以滿足負荷需求。

4.4 容量配置關(guān)鍵因素影響分析

4.4.1 購氫懲罰系數(shù)對容量配置的影響

能源站氫供應能力不足時會向外界購氫，購氫懲罰成本即為該部分氫能購置費用。購氫成本與能源站氫的產(chǎn)儲量直接相關(guān)：購氫成本過低會導致能源站直接向外界購氫，使電氫轉(zhuǎn)換設(shè)備的配置過少，造成棄風棄光；購氫成本過高則會使電氫轉(zhuǎn)換設(shè)備配置過多，造成資源浪費。

購氫懲罰系數(shù)對容量配置的影響如圖5 所示。由圖可知：購氫懲罰系數(shù)從1.0 增至2.5 時，3 種設(shè)備容量均呈上升趨勢，其中HES 裝置對購氫懲罰系數(shù)更為敏感，這是由于在RSOC 容量配置較低時，HES裝置的儲量直接影響典型日的氫供應能力，此時SOEC的直接電解供氫能力較弱，更需要通過儲氫進行氫間接供應；購氫懲罰系數(shù)從2.5 增至4.0 時，RSOC 容量與TES 裝置容量均呈先上升后下降的趨勢，而HES 裝置容量則逐漸下降，這是由于當RSOC配置容量增加時，能源站氫直接供應能力增強，氫間接供應需求降低，對HES 裝置的容量需求下降，當RSOC配置容量降低時，HES裝置容量也開始緩慢下降；TES裝置容量變化趨勢與RSOC容量變化趨勢相同是由于TES裝置與RSOC運行密切相關(guān)。

圖5 購氫懲罰系數(shù)對容量配置的影響Fig.5 Impact of hydrogen purchase penalty coefficient on capacity configuration

4.4.2 聯(lián)絡(luò)線容量對容量配置的影響

聯(lián)絡(luò)線容量對能源站容量配置的影響主要體現(xiàn)在能源站可通過余電上網(wǎng)和購電套利帶來額外收益。保持能源站其他參數(shù)不變，改變能源站與電網(wǎng)間的聯(lián)絡(luò)線容量，觀察容量配置變化情況。

聯(lián)絡(luò)線容量限制對容量配置的影響如圖6 所示。由圖可知，隨著聯(lián)絡(luò)線容量的增加，各設(shè)備的配置容量均呈先上升后下降的趨勢，這是由于在聯(lián)絡(luò)線容量較低時，能源站通過增加儲能設(shè)備容量滿足負荷供應需求和購電套利，設(shè)備配置容量隨著聯(lián)絡(luò)線容量的增加而增加，而在聯(lián)絡(luò)線容量高于350 kW后，聯(lián)絡(luò)線電量與清潔能源出力已能滿足大部分負荷需求，購電套利收益也逐漸不能抵扣設(shè)備容量成本，此時能源站對各儲能設(shè)備的需求開始降低，配置容量開始降低。

圖6 聯(lián)絡(luò)線容量限制對容量配置的影響Fig.6 Impact of tie-line capacity limitation on capacity configuration

5 結(jié)論

本文構(gòu)建IES-RSOC，充分考慮設(shè)備效率退化情況，對能源站HES 容量進行優(yōu)化配置，根據(jù)配置結(jié)果分析IES-RSOC 綜合效益及關(guān)鍵因素對容量配置的影響，得到如下結(jié)論。

1）RSOC 效率退化導致的電堆更換是能源站經(jīng)濟效益降低的主要原因。

2）要使IES-RSOC 達到與主流IES-PEM-AFC 相當?shù)慕?jīng)濟效益，就需將RSOC 效率退化速度控制在1.3%／kh以內(nèi)。

3）基于全生命周期運行的分析可知：在能源站生命周期前期，清潔能源出力充足，RSOC 主要運行在SOEC 模式；在能源站生命周期中、后期，清潔能源出力不足，RSOC在SOFC與SOEC這2種模式下切換交替運行，協(xié)調(diào)滿足能源站負荷需求。

4）購氫懲罰系數(shù)與聯(lián)絡(luò)線容量對容量配置均有顯著影響，在進行容量配置時應充分考慮綜合能源站與能源主網(wǎng)的交互條件，盡可能提高能源站的綜合效益。

隨著我國能源體系的完善，綜合能源系統(tǒng)多能耦合將更加緊密，后續(xù)筆者將對RSOC 的電、熱、氫多能耦合運行盈利模式進行研究。另外，本文未考慮RSOC 負荷狀態(tài)對其效率退化的影響，后續(xù)筆者也將考慮上述因素進行相關(guān)研究。

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