✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。
🔥内容介绍
一、研究背景与意义
1.1 全球能源转型与综合能源系统发展趋势
在“双碳”目标引领下，全球能源体系正经历从化石能源主导向可再生能源为核心的深刻变革。综合能源系统（Integrated Energy System, IES）通过整合电、热、冷、气等多种能源形式，实现能源的梯级利用与协同优化，是提升可再生能源消纳能力、提高能源利用效率的关键载体。然而，风能、太阳能等可再生能源具有间歇性、波动性和随机性特征，大规模并网接入给综合能源系统的安全稳定运行带来严峻挑战，亟需寻求高效的储能与能源载体技术以平抑出力波动、保障能源供需平衡。
1.2 氢气与氨气作为能源载体的优势与应用潜力
氢气作为一种清洁、高效的二次能源，具有能量密度高、燃烧产物无污染等优点，可通过电解水制氢实现可再生能源的转化存储，同时在燃料电池发电、工业供热、交通动力等领域具有广泛应用前景。但氢气存在储运难度大、安全性要求高、存储成本高等问题，限制了其大规模推广应用。氨气作为一种含氢量高达17.6%的氢载体，具有易液化（常压下-33.5℃或常温下8-10MPa即可液化）、储运成本低、安全性相对可控等优势，且可通过可再生能源电制氢再合成氨的路径实现绿色低碳生产，同时氨气可直接作为燃料用于发电、供热，或通过裂解制氢为氢能利用场景供氢，成为连接氢能与传统能源系统的重要桥梁。
将氢气与氨气纳入综合能源系统，构建含氢气氨气的综合能源系统，可充分发挥二者互补优势：利用氨气解决氢气储运难题，借助氢气提升能源转换效率，同时依托二者的储能与能源供应能力平抑可再生能源波动，为综合能源系统的优化运行提供新的解决方案。因此，开展含氢气氨气综合能源系统优化调度研究，对于推动可再生能源大规模消纳、提升综合能源系统运行的经济性与安全性、助力能源转型目标实现具有重要的理论价值与工程意义。
二、含氢气氨气综合能源系统构成与运行特性
2.1 系统核心构成单元
含氢气氨气综合能源系统在传统综合能源系统基础上，新增了氢能与氨能相关转换、存储、传输单元，主要包括以下核心模块：
可再生能源发电单元：如风电、光伏电站，为系统提供清洁电能，是制氢、制氨的核心能量来源；
制氢单元：主要为电解水制氢设备，包括碱性电解槽（AEL）、质子交换膜电解槽（PEMEL）等，将电能转化为氢能；
合成氨单元：以电解水制得的氢气与空气分离得到的氮气为原料，通过哈伯法或绿色合成氨技术实现氨气合成，完成氢能的载体转化；
氨储运与转化单元：包括氨储罐、氨输送管道、氨裂解制氢设备等，实现氨气的存储、传输及向氢能的逆向转化；
氢能利用单元：如燃料电池、氢燃料锅炉、氢能汽车加氢站等，直接消耗氢能实现能源供应；
氨能利用单元：如氨燃料发电机、氨锅炉、工业氨原料需求装置等，直接消耗氨气提供电能、热能或工业原料；
传统能源单元：如燃气轮机、燃煤锅炉、电网交互接口等，作为系统备用或补充能源，保障系统稳定运行；
储能单元：除氢氨存储外，还包括锂电池、飞轮储能等其他储能设备，与氢氨存储协同实现能量时空平移。
2.2 系统运行特性分析
2.2.1 多能源耦合特性显著
系统内存在电-氢-氨-热-气等多能源形式的深度耦合转换：可再生能源电能可转化为氢能，氢能进一步合成氨能；氨能可直接转化为电能、热能，也可裂解为氢能供氢能单元使用；同时，各能源单元之间存在能量互补与替代关系，如氨燃料锅炉与燃气锅炉可共同满足供热需求，燃料电池与传统发电机组可协同保障供电稳定。多能源耦合使得系统运行自由度提升，但也增加了调度优化的复杂性。
2.2.2 不确定性因素复杂
系统运行面临多重不确定性：一是可再生能源发电出力的不确定性，受风速、光照等自然条件影响；二是能源需求的不确定性，如电力负荷、热力负荷、工业氨/氢需求的随机波动；三是设备运行状态的不确定性，如电解槽、合成氨装置、氨裂解设备等的故障停运或效率波动；四是能源价格的不确定性，如电网分时电价、天然气价格的波动，影响系统运行经济性。
2.2.3 存储与转化效率制约运行效果
氢氨的转化与存储过程存在能量损耗：电解水制氢效率约为70%-85%，合成氨过程能量转化率约为60%-75%，氨裂解制氢效率约为80%-90%，同时氨液化存储、运输过程也存在一定能量损耗。这些损耗直接影响系统的整体能源利用效率，是调度优化中需要重点考虑的因素。
2.2.4 安全性与环保性要求严格
氢气具有易燃易爆特性，氨气具有毒性与腐蚀性，二者的存储、传输与使用过程对设备密封性、操作规范性要求极高，调度过程中需严格遵守安全约束，避免发生泄漏、爆炸等安全事故；同时，系统运行需保障绿色低碳属性，尽量减少传统化石能源的消耗，降低碳排放强度，符合环保要求。
三、含氢气氨气综合能源系统优化调度核心问题
3.1 多目标优化目标体系构建
含氢气氨气综合能源系统优化调度的核心目标是在保障系统安全稳定运行的前提下，实现多目标协同优化，主要包括以下几类目标：
经济性目标：最小化系统运行成本，包括可再生能源发电成本、制氢制氨成本、能源采购成本（如购电、购气成本）、设备运维成本、储能损耗成本等；或最大化系统经济效益，如能源销售收益、辅助服务收益等；
环保性目标：最小化系统碳排放强度，重点减少传统化石能源消耗带来的二氧化碳排放，同时控制氨泄漏等潜在环境污染物排放；
安全性目标：保障系统供需平衡，如电力供需平衡、热力供需平衡、氢氨供需平衡；提升系统备用容量充裕度，增强系统应对不确定性的能力；控制设备运行参数在安全范围内，避免过载、超压等风险；
效率性目标：最大化系统能源利用效率，提升可再生能源消纳率，减少能源转换与存储过程中的损耗。
这些目标之间存在相互耦合与博弈关系，如为提升可再生能源消纳率可能需要增加制氢制氨设备运行负荷，导致运维成本上升；为保障系统安全性可能需要预留更多备用容量，降低能源利用效率。因此，如何构建合理的多目标优化模型，实现各目标的协同优化，是调度研究的核心问题之一。
3.2 不确定性建模与应对
如前所述，系统运行面临可再生能源出力、能源需求、设备状态等多重不确定性，这些不确定性会导致确定性调度方案在实际运行中出现偏差，甚至引发供需失衡、安全事故等问题。因此，如何准确建模不确定性因素，并提出有效的应对策略，是优化调度的关键挑战。
不确定性建模需考虑因素的概率分布特性、时间相关性与空间相关性，如风电出力的日内波动特性、光伏出力的季节变化规律、电力负荷的峰谷特性等；同时，需平衡模型的准确性与求解复杂度，避免过度复杂的模型导致求解困难。应对不确定性的策略主要包括鲁棒调度、随机调度、滚动优化等，不同策略适用于不同的不确定性场景，需根据系统实际运行需求选择合适的方法。
3.3 多约束条件下的调度决策
优化调度需满足系统内各类设备与能源流的约束条件，约束条件的复杂性进一步提升了调度决策的难度，主要包括以下几类：
设备运行约束：各转换设备（电解槽、合成氨装置、氨裂解设备、燃料电池等）的出力上下限、爬坡速率约束，设备启停约束与运行状态约束；存储设备（氢储罐、氨储罐等）的容量约束、充放/进出料速率约束；
能源流平衡约束：电力系统的功率平衡约束、热力系统的热量平衡约束、氢氨系统的质量平衡约束（即氢气/氨气的产量、消耗量、存储量变化之间的平衡）；
网络传输约束：电力传输的线路容量约束、电压约束，热力传输的管道散热约束、压力约束，氢氨传输的管道流量约束、压力约束；
安全与环保约束：氢气/氨气的存储压力、浓度约束，避免泄漏的安全约束，碳排放总量约束等；
交互约束：与外部电网、天然气网的交互功率/流量约束，满足市场交易规则的约束等。
3.4 氢氨协同调度机制设计
氢氨作为系统内核心的储能与能源载体，二者的协同调度是提升系统运行效果的关键。需设计合理的氢氨转化、存储与分配机制，明确在不同运行场景下（如可再生能源出力充裕/不足、能源需求高峰/低谷、设备故障等）氢氨的生产、存储、转化与消耗策略。例如，在可再生能源出力充裕时，优先增加电解水制氢规模，部分氢气直接供给氢能单元，剩余氢气合成氨气存储；在可再生能源出力不足、能源需求高峰时，优先调用氨储罐内的氨气直接发电/供热，或裂解制氢补充氢能需求，同时结合其他储能设备与传统能源单元保障供需平衡。如何实现氢氨之间的高效协同，最大化二者对系统运行的支撑作用，是调度研究的重要问题。
四、含氢气氨气综合能源系统优化调度方法
4.1 优化模型构建方法
4.1.1 目标函数建模
针对多目标优化需求，可采用加权求和法、层次分析法（AHP）、理想点法、非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅲ）等方法将多目标转化为单目标或多目标 Pareto 优化问题。例如，采用加权求和法时，通过为各目标分配权重系数，将经济性、环保性、安全性等目标整合为统一的目标函数；采用 NSGA-Ⅲ 等多目标优化算法时，可得到 Pareto 最优解集，为调度决策者提供多种方案选择。
目标函数的建模需结合系统实际运行需求，合理选取指标与权重。例如，在能源转型关键阶段，可适当提高环保目标权重；在电力供应紧张时期，可提升安全性目标权重。
4.1.2 约束条件建模
根据系统各单元的运行特性与技术要求，构建线性或非线性约束模型。对于电解槽、合成氨装置等设备的运行约束，可基于其出力与效率的关系建立线性或分段线性模型；对于氢氨存储的质量平衡约束，可基于物质守恒定律建立微分方程或差分方程模型；对于网络传输约束，可采用潮流计算、热力传输方程等模型描述。同时，针对不确定性因素，可采用随机规划、鲁棒优化等方法将不确定性约束转化为确定性约束，如随机规划中通过场景生成与削减技术将不确定性因素转化为多个确定性场景下的约束条件。
4.2 求解算法选择与改进
含氢气氨气综合能源系统优化调度模型通常具有高维度、非线性、多约束的特点，传统线性规划、整数规划方法难以高效求解，需采用智能优化算法或混合优化算法。常用的求解算法包括：
智能优化算法：如遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）、灰狼优化算法（GWO）、差分进化算法（DE）等，这类算法具有全局搜索能力强、适用于复杂非线性问题的优点，可通过改进算法的编码方式、适应度函数、更新策略等提升求解效率与精度；
混合优化算法：结合智能优化算法与传统优化算法的优势，如将粒子群优化算法与内点法结合，采用粒子群优化算法进行全局搜索，利用内点法对局部最优解进行精确求解，提升求解效率；
分布式优化算法：针对大规模综合能源系统的调度问题，采用分布式优化算法（如交替方向乘子法（ADMM））将全局优化问题分解为多个局部子问题，通过子问题之间的信息交互实现全局最优，降低求解复杂度，提升计算效率。
4.3 不确定性应对方法
4.3.1 随机调度方法
通过场景生成技术（如蒙特卡洛模拟、拉丁超立方抽样等）生成不确定性因素（如可再生能源出力、负荷需求）的多个概率场景，基于各场景的概率权重构建随机优化模型，求解得到在不同场景下均具有较好适应性的调度方案。为降低计算复杂度，需采用场景削减技术（如 Kantorovich 距离、余弦相似度等）对生成的大量场景进行筛选，保留代表性场景。随机调度方法可充分考虑不确定性因素的概率分布特性，提升调度方案的经济性与可靠性，但场景生成与削减的合理性对调度效果影响较大。
4.3.2 鲁棒调度方法
通过构建不确定性集合描述不确定性因素的波动范围，不考虑其概率分布，求解在最恶劣不确定性场景下仍能满足约束条件的最优调度方案，保障系统运行的安全性与稳定性。鲁棒调度方法的核心是不确定性集合的构建，需平衡鲁棒性与经济性：不确定性集合过大，会导致调度方案过于保守，经济性下降；不确定性集合过小，难以应对极端不确定性场景，安全性无法保障。常用的鲁棒优化方法包括盒式鲁棒优化、椭球鲁棒优化、区间鲁棒优化等，可通过调整鲁棒系数实现鲁棒性与经济性的权衡。
4.3.3 滚动优化方法
将整个调度周期划分为多个连续的滚动窗口，在每个滚动窗口内，利用最新的实测数据（如可再生能源实际出力、负荷实际值）更新不确定性信息，重新求解优化模型，得到当前窗口的调度方案并执行其中的第一个时间段决策；进入下一个滚动窗口后，重复上述过程。滚动优化方法可实时跟踪不确定性因素的变化，通过滚动更新与反馈调整提升调度方案的适应性，适用于长时间尺度的调度问题，但需考虑滚动窗口长度与更新频率的选择，避免因窗口过短导致决策频繁调整，或因窗口过长导致信息滞后。
五、案例分析与验证方向
5.1 案例场景设计
为验证含氢气氨气综合能源系统优化调度方法的有效性，可设计典型应用场景，如：
工业园区场景：工业园区内存在大量工业负荷（电力、热力）、工业氨/氢需求（如化工、冶金行业），配备风电、光伏电站、电解水制氢装置、合成氨装置、氨储罐、氨裂解设备、燃料电池、燃气锅炉等单元，系统需满足工业生产的连续能源供应需求，同时追求经济性与低碳性；
城市微能源网场景：涵盖居民生活用电、供热/供冷负荷，配备分布式光伏、小型风电、制氢制氨设备、氢氨存储单元、分布式燃料电池发电系统、氨燃料供暖设备等，与外部大电网、天然气网存在交互，需保障居民能源供应的可靠性与舒适性，同时提升可再生能源消纳率；
偏远地区离网场景：无外部电网接入，依靠风电、光伏等可再生能源供电，配备制氢制氨设备、氢氨存储单元、氨燃料发电机等，需实现能源的自给自足，保障系统长期稳定运行。
5.2 验证指标与对比分析
选取以下关键指标对调度方案的效果进行验证：
经济性指标：系统日均运行成本、单位能源供应成本、可再生能源发电收益等；
环保性指标：系统日均碳排放量、碳排放强度、化石能源替代率等；
安全性与可靠性指标：可再生能源消纳率、供需平衡率、备用容量充裕度、设备过载率等；
效率性指标：系统能源利用效率、氢氨转化总效率等。
通过与传统综合能源系统调度方案（不含氢氨单元）、单一氢能/氨能系统调度方案进行对比，验证含氢气氨气综合能源系统调度方案在经济性、环保性、安全性等方面的优势。同时，分析不同不确定性应对方法、不同氢氨协同机制对调度效果的影响，为实际系统的调度决策提供参考。
六、研究展望与未来方向
6.1 多能流耦合机理深化研究
进一步深入研究电-氢-氨-热-气多能流的耦合转化机理，建立更精准的设备模型与系统整体模型，考虑设备运行的动态特性、能量损耗的精细化描述，提升优化模型的准确性与可靠性。例如，研究合成氨装置在变负荷运行下的效率变化规律，建立动态响应模型；考虑氢氨在传输过程中的温度、压力对传输效率的影响，构建更精准的网络传输模型。
6.2 不确定性建模与应对方法优化
针对多源不确定性的耦合特性，研究更高效的场景生成与削减技术，提升不确定性场景的代表性；探索随机优化与鲁棒优化的融合方法，在保障系统鲁棒性的同时提升经济性；结合大数据、机器学习技术，实现对可再生能源出力、负荷需求等不确定性因素的精准预测，为调度优化提供更可靠的输入信息。
6.3 氢氨协同调度机制创新
结合氢能与氨能的特性，创新氢氨协同调度机制，如引入氢氨价格联动机制、供需响应机制，实现氢氨生产、存储、消耗的动态平衡；研究氢氨与其他储能形式（如抽水蓄能、压缩空气储能）的协同调度策略，提升系统的储能容量与调节能力；考虑氢氨产业链的上下游协同，将制氢、制氨、储运、利用等环节纳入调度优化范围，实现全产业链的高效运行。
6.4 考虑市场环境与政策因素的调度优化
随着能源市场的逐步完善，需将市场交易规则、能源价格机制、碳交易政策等因素纳入优化调度模型。研究含氢气氨气综合能源系统在电力市场、天然气市场、碳市场中的参与策略，通过市场交易提升系统经济效益；分析政策导向对系统调度方案的影响，提出适应不同政策环境的调度优化方法。
6.5 数字孪生与智能调度技术应用
借助数字孪生技术构建含氢气氨气综合能源系统的虚拟映射，实现对系统运行状态的实时监测、仿真模拟与故障诊断；结合人工智能、边缘计算等技术，开发智能调度决策系统，实现调度方案的实时生成、动态调整与自主优化，提升系统运行的智能化水平与应急响应能力。
七、结论
含氢气氨气综合能源系统通过整合氢能与氨能的优势，实现了多能源形式的深度耦合与协同优化，为解决可再生能源消纳难题、提升综合能源系统运行质量提供了有效路径。优化调度作为保障系统高效、安全、经济运行的核心手段，面临多目标协同、不确定性应对、多约束平衡、氢氨协同机制设计等关键问题。通过合理构建优化模型、选择高效求解算法、采用科学的不确定性应对方法，可实现系统运行目标的协同优化。未来，需进一步深化多能流耦合机理研究、优化不确定性应对方法、创新氢氨协同调度机制、结合市场与政策因素、应用数字孪生与智能技术，推动含氢气氨气综合能源系统优化调度技术的完善与落地应用，为能源转型目标的实现提供有力支撑。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 陆晨旭.基于粒子群的模糊控制器设计方法研究及其在SCR脱硝优化控制中的应用[D].西安热工研究院有限公司,2022.
[2] 陈培国.玻璃窑炉烟气脱硝SCR反应控制系统设计与研究[D].南京理工大学[2026-01-04].
[3] 华敏,尹新,潘旭海.氨气泄漏事故应急区域及中毒风险的MATLAB分析[J].工业安全与环保, 2012, 38(11):3.DOI:10.3969/j.issn.1001-425X.2012.11.002.
📣 部分代码
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
👇
