含氢气氨气综合能源系统优化调度研究(Matlab代码实现）

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💥1 概述

含氢气氨气综合能源系统优化调度研究

一、系统定义与组成结构

含氢气氨气综合能源系统（H₂-NH₃ Integrated Energy System）是一种多能互补系统，以氢气和氨气为能量载体，整合可再生能源（风、光）、传统能源（火电）、储能装置及化工生产单元，实现电-热-氢-氨的协同转换与高效利用。其核心组成包括以下模块：

能源输入层：以风电、光伏为主的可再生能源发电单元，辅以火电或电网调峰支持。
制氢与储运单元：
- 电解水制氢（PEM或碱性电解槽）将电能转化为氢气，储氢方式包括高压气态储罐、地下盐穴或氨合成前体储存。
- 氢气通过哈伯-博施反应与空分制氮的氮气结合，合成氨气（NH₃），实现能量密度提升（液氨储运仅需-33℃/0.9MPa，较氢气-253℃/70MPa更具经济性）。
能量转换与输出层：
- 氨气可直接用于燃料电池发电（如SOFC）、内燃机掺混燃烧，或分解回氢气供燃料电池使用。
- 余热回收系统集成燃气轮机、热电联产装置，提升整体能效。

二、研究现状与优化调度模型

多目标优化框架：
- 目标函数：通常以经济性（综合成本最小化）、环保性（碳排放最小化）、可再生能源消纳率（弃风/弃光率降低）为核心目标。
- 约束条件：涵盖设备容量限制、能量平衡、电网交互（峰谷电价响应）、化工反应动力学（如合成氨反应效率与启停时间）。
典型算法与应用：
- 混合整数线性规划（MILP）：适用于设备启停决策与离散变量优化，如风光制氢合成氨系统的容量-调度联合优化。
- 深度强化学习（DRL）：处理风光出力不确定性与多时间尺度调度问题，通过智能体探索最优策略，提升系统灵活性。
- 双层优化模型：上层规划设备容量，下层优化运行调度，解决风光-火电-氨储能的协同问题。
- 案例成果：内蒙古风光制氨系统通过MILP优化后，可再生能源利用率提升15%，制氨平准化成本降低31%。

三、关键技术与挑战

技术瓶颈：
- 制氨高能耗：传统哈伯-博施法能耗达30-40 GJ/t，需开发低温低压催化剂（如钌基催化剂）与新型电化学合成路径。
- 动态匹配难题：风光出力波动与合成氨设备刚性运行要求的矛盾，需引入柔性调节技术（如储能缓冲、负荷预测）。
- 储运安全与成本：氢气泄漏风险、氨气腐蚀性，以及液氨储罐材料耐压性要求高。
解决方案：
- 多能联储互补：构建“电池-氢-氨”混合储能体系，平抑短期波动与长期季节性差异。
- 系统集成优化：通过电转氨（P2A）与碳捕集（CCUS）耦合，实现火电低碳化（掺氨燃烧减碳30%以上）。
- 政策与标准：推动绿氨认证、完善掺氨燃烧排放标准，激励氢氨在交通与工业领域的应用。

四、实际应用与典型案例

工业与电力领域：
- 日本碧南电厂：实现燃煤掺氨20%燃烧，目标2030年替代煤电20%。
- 中国内蒙古风光制氨项目：年制绿氨10万吨，通过峰谷电价策略降低电解槽容量需求。
交通与船舶燃料：
- 韩国科钦港：氨燃料船舶加注网络与氢燃料电池公交车协同，构建港口零碳能源枢纽。
- 氨分解供氢燃料电池汽车：通过车载氨分解装置实现氢能即产即用，解决加氢站不足问题。

五、未来研究方向

绿氨规模化生产：发展百万吨级风光制氢-合成氨一体化基地，降低单位能耗（目标<25 GJ/t）。
氨氢协同网络：探索“电-氢-氨-甲醇”多载体转换，提升能源系统灵活性。
先进燃烧技术：开发纯氨燃气轮机、低NOx燃烧器，推动氨直接发电商业化。
数字化与AI赋能：利用数字孪生技术优化系统实时调度，结合区块链实现绿氨溯源与碳交易。

六、结论

含氢气氨气综合能源系统通过氢氨协同，有效解决了可再生能源波动性大与氢气储运成本高的双重难题。尽管仍面临技术成熟度与经济性挑战，其在电力调峰、工业脱碳与长周期储能中的应用前景广阔。未来需跨学科合作，推动催化剂创新、系统集成优化与政策支持，加速氢氨能源体系的规模化落地。

📚2 运行结果

部分代码：

%燃气轮机建模约束

C=[C, ECHPmin<=ECHP,ECHP<=ECHPmax,
HCHPmin<=HCHP,HCHP<=HCHPmax,
ECHP(2:24)+HCHP(2:24)-ECHP(1:23)-HCHP(1:23)>= ditaEHCHPmin,
ECHP(2:24)+HCHP(2:24)-ECHP(1:23)-HCHP(1:23)<= ditaEHCHPmax,
(m2qCH4*mCH4CHP)/q2e*nHCHP == HCHP,
(m2qCH4*mCH4CHP)/q2e*nECHP == ECHP,
mCH4CHP == v2mCH4*vch4CHP,
mco2CHP == vch42mco2*vch4CHP,
mco2CHP == v2mco2*vco2CHP,

];

%火电机组
C=[C,
EMmin*YEM<=EM,EM<=EMmax*YEM,
ditaEMmin<=EM(2:24)-EM(1:23),EM(2:24)-EM(1:23)<=ditaEMmax,
mEM==0.320*EM-mNH3*18720/23022,%一度电约等于320g标准煤
% mEM==0.2705489*EM+0.011537-mNH3*18720/23022,%
mco2EM == 2.57*mEM, %1 kW·h电折算标准煤0.32 kg,co2排放0.7976kg
mco2EM == v2mco2*vco2EM,
YEMqi(2:24)-YEMting(2:24)==YEM(2:24)-YEM(1:23),
YEMqi(1)==0,
YEMting(1)==0,
mNH3*18720<=0.2*mEM*23022;
mNH3*18720>=0*mEM*23022;
];
%% 平衡约束
C=[C,ECHP+EM+Ewind ==Eload+ENH3 ];
C=[C,HCHP+HNH3 ==Hload ];
C=[C,VGgrid== vch4CHP ];

F = sdpvar(1,1); %总成本

Fth = sdpvar(1,1);
C=[C, Fth== 15e4*sum(YEMqi+YEMting)+PriM*sum(mEM/1000)];
Fcur = sdpvar(1,1); %弃风成本
C=[C, Fcur == 0.6*sum(Ewindcur) ];
Fbuy = sdpvar(1,1); %购气成本
C=[C, Fbuy == PriG*sum(VGgrid) ];
C=[C, F == Fth+Fcur+Fbuy ];
%% 调用cplex求解器求解
% ops=sdpsettings('verbose', 2, 'solver', 'cplex');
ops = sdpsettings('solver', 'cplex+', 'verbose', 2, 'debug', 1);
ops.cplex.MIPGap =0.0001;
ops.cplex.TimeLimit = 200;
ops.cplex.MIPFocus=3;
ops.cplex.Presolve=2;
ops.cplex.DualReductions = 0;
%进行求解计算
result=optimize(C,F,ops);
if result.problem==0
fprintf('求解成功！！！\n');
else
error('求解出错！请查找错误来源');
end
%% 绘图
%% 电功率平衡图
ECHP=value(ECHP);EM=value(EM);Ewind=value(Ewind);
Eload=value(Eload);ENH3=value(ENH3);
figure
Plot_E_yuan=zeros(3,24);
for t=1:24
Plot_E_yuan(1,t)=ECHP(t)/1000;