量化折余剩余规避价值及氢能整合对电池应力的技术影响
2026-06-01 19:45:49 点击： 次
在可再生能源占比高的微电网（MGs）中，由于供需失衡和存储容量限制，大量发电量常被削减。高效管理这种过剩能源对提升混合可再生能源系统的经济与技术性能至关重要。本研究开发了一个统一的多目标优化框架，用于混合电池（BESS）与氢能（H2储能系统，明确限制级考量经济与技术性能双重标准。本研究提出新型指标"贴现盈余规避价值"（DSAV），用于量化可再生能源弃电经存储路径再利用所产生的经济价值。同步开展的技术评估详细记录了电池退化与循环应力影响。该多性向能量存储管理模型将优化问题构建为双目标规划，在最小化净运营成本（NOC）的同时最大化——DSAV采用改进型平衡优化器(IEO)算法求解。关键研究表明，蓄电池-氢储能的混合协调可显著提升可再生能源利用率并缓解电池应力。结果表明，相较于纯可再生能源基准场景，所提出的"可再生能源+蓄电池+氢储能"2混合配置使系统性能显著提升，通过蓄电池整合（场景2）减少NOC24%，通过完全蓄电池-氢储能混合方案（场景3）减少26%，同时提升2DSAV系统总运营成本降低17.6%至585.5美元，并将剩余能量从4474千瓦时/天减少至609千瓦时/天。更重要的是，氢能整合有效缓解了电池循环应力，使等效置换成本降低近10%。研究表明，在高渗透率可再生能源微电网中，混合储能系统的协同管理可显著提升经济效益与运行可持续性。 to 585.5 USD, and lowering surplus energy from 4474 to 609 kWh/day. Moreover, hydrogen integration alleviates battery cycling stress, yielding nearly 10% lower equivalent replacement costs. Overall, the study shows that coordinated management of hybrid storage systems can significantly improve both economic efficiency and operational sustainability in high-penetration RES MGs.
引言
随着可再生能源（RES）（如风能、太阳能）在微电网（MGs）中的渗透率不断提高，其显著促进了可持续发展和脱碳进程[1]。然而，由于可再生能源固有的间歇性和不可调度性，这些系统也面临运行难题[2]。在低需求高发电时段，大量可再生能源产出未被利用或遭到弃用，导致能源浪费与经济可行性降低[3]。此类发电盈余可能引发电压升高、网络拥塞及可再生能源资产利用率下降等问题，进而抑制对清洁发电的进一步投资[4]。随着可再生能源渗透率的提升，有效管理过剩能源对未来微电网的可靠性与成本效益至关重要[5]。
缓解可再生能源消纳受限最切实可行的解决方案之一是集成储能系统(ESS)，尤其是电池储能系统(BESS)。电池可在低需求时段存储过剩电能，并在用电高峰时段放电，从而提高能源自给率并减少电网购电量[6]。尽管具备这些优势，独立电池系统仍存在固有局限性。它们通常属于短期储能设备，受限于循环寿命、放电深度及高昂的初始投资成本[7]。因此，即使集成BESS，可再生能源弃电量也鲜能完全消除，且系统整体经济性仍对电池衰减和更换成本高度敏感[8]。
为突破这些限制，混合储能配置已成为具有前景的替代方案。在众多选项中，氢能(H2）储能技术因其能够提供长期、大规模的能量缓冲而受到特别关注[9]。通过电解将过剩电能转化为氢气，能源可被长期储存，并在需要时通过燃料电池重新转化。这种组合使得电池储能系统（BESS）与氢能系统形成互补互动。2，其中电池负责应对短期波动，而氢气则解决长期供需失衡问题[10]。这种协同作用提高了可再生能源利用率、降低电网依赖性并延长电池使用寿命，使得混合系统成为实现完全可再生能源微电网的可行路径。
氢相关材料研究的最新进展进一步凸显了H日益增长的重要性2储能应用技术的最新进展表明，新兴二维纳米材料在氢相关反应中展现出优异的催化和结构特性，包括改进的合成路径和析氢反应（HER）活性[11]。针对单层硼烯中氢扩散与催化增强[12]、脱氢行为与催化性能[13]以及单原子修饰硼烯催化剂[14]的系列研究，共同凸显了材料设计领域在构建高效制氢路径方面的快速突破。
氢存储材料的互补性研究亦证实其存储容量提升与循环行为改善。例如，经缺陷调控的富锂层状材料在混合储能系统中展现出卓越的循环性能[15]。文献[16,17]的进一步研究揭示了有利的脱氢机制、稳定性及热力学特性，表明此类复合氢化物可支撑大规模长时氢存储。综合表明，持续的材料层面革新将显著增强高比例可再生能源微电网中氢能整合的可行性与运行性能。
除材料合成外，近期研究还聚焦于储氢材料的运行行为与优化。关于杂质诱导降解机制[18]和非热场驱动性能增强方法[19]的探索，为实际应用中储氢系统的可靠性提供了重要理论依据。此外，机器学习在氢材料发现中的日益广泛应用[20][21]表明，通过数据驱动优化储氢性能具有巨大潜力，这一研究趋势突显了支撑开发更稳健高效氢基能源系统的技术路径。
然而，对这些混合系统进行全面评估需要超越传统的经济指标。现有指标如净运营成本（NOC）无法充分体现避免能源削减的全部经济价值，以及其对储能设备技术性损耗的影响。因此，有必要建立一种新型评估标准，既能反映剩余能源利用的经济效益，又能考量储能资产的实际物理损耗[22]。
本文提出"贴现剩余能源规避价值（DSAV）"指数，旨在量化可再生能源剩余能源的货币价值——这些能源原本会被浪费，但通过存储路径得到了有效利用。同时，研究构建了一个多目标（Multi-Objective）优化框架，该框架可同步实现NOC最小化与DSAV采用改进型平衡优化器（IEO）算法求解。该方法不仅提供经济性评估，还涵盖电池退化与氢系统效率等技术要素，为微电网设计提供了平衡且现实的评估工具。
本研究的主要目标是开发一个针对混合可再生能源系统（RES）的综合优化框架，该框架通过整合电池与氢能存储技术，在高可再生能源渗透率条件下提升系统的经济性与技术性能。为实现这一目标，本研究致力于量化被浪费的剩余能源，并评估混合储能系统如何通过管理剩余能源来改善系统经济技术指标。研究创新性地引入DSAV新型评价指标，并采用基于改进平衡优化器（IEO）算法的多目标（Multi-Objective）优化方法。因此，本研究的具体目标包括：
- 1.
所提出的DSAV指标如何量化原本会被削减的可再生能源剩余经济价值？
- 2.
电池储能系统(BESS)与氢储系统(H₂)之间的最优协调策略是什么，以实现整体运行成本最小化(NOC)和最大化DSAV?
- 3.
与RES-BESS配置相比，氢能整合能在多大程度上减轻电池应力并降低更换成本？
- 4.
系统参数（如储能效率和电价）的变异如何影响混合RES + BESS + H₂系统的成本效益与韧性？
通过系统性地解决这些问题，本研究为构建剩余能量价值化定量框架和可再生资源富集微电网（MGs）中混合储能最优部署的决策支持模型做出了贡献。图1展示了包含混合BESS-H2在高渗透率微电网中的研究示意图。
文献[23]中的研究评估了孤岛微电网中可再生能源高渗透率带来的问题。其结果表明，离网微电网中的剩余能量总量应控制在10%以下。作者还提出了解决该问题的可行实用方案，讨论了电池、压缩空气、重力储能和飞轮等多种储能系统，并提出氢能作为应对相关问题的现实解决方案。文献[24]的研究提出了一种专为含氢燃料电池的混合微电网设计的优化算法，聚焦于降低运行成本与提升可靠性。作者有效建模了氢能转化链，但仅将储能交互限制在经济目标层面。尽管该研究强调了氢能的可持续整合，但既未考虑电池行为或技术退化问题，也未采用多目标优化框架。
文献[25]的一项研究探索了利用富余电能生产氢能的方案。该研究评估了将氢气直接作为能源（而非转化为电能）用于不同领域的可行性，并考虑将氢气纳入现有电池与抽水蓄能构成的混合储能系统。研究采用HOMER软件评估氢2来自潜在的剩余电力。文献[26]提出了一种融合需求响应与氢储能的多层随机优化模型，用于协作式多微电网系统。该方法有效捕捉了不确定性与微电网间协同效应，为大规模分布式管理提供了重要见解。研究表明电网稳定性和成本可分别降低达20%与15%。但该研究以全局成本最小化和可靠性为优先，未详细阐述其对储能设备退化或剩余电力价值化的微观影响。
文献[27]的作者探讨了将混合可再生能源系统(RES)与电池储能系统(BESS-H)结合运用的不同方案2。其研究结果表明，当采用100%可再生能源时，H2...贡献率可达30%。研究发现高成本是氢能利用的重要制约因素，因此最优解决方案需在可再生能源贡献与成本之间取得平衡。文献[28]的另项工作研究了旨在最大化电网节约和绿氢利用的电池-氢集成储能配置。该研究主要采用技术经济分析方法，通过基于模拟的评估来量化能源与成本绩效的提升。尽管该研究有效凸显了短期与长期储能之间的协同效应，但其未涵盖基于优化的决策框架，且未考虑电池退化或剩余能源估值问题。
文献[29]的作者提出了一种针对季节性H的混合预测控制模型2储能系统可平抑可再生能源波动。研究结果表明，由于采用氢能作为储能系统，微电网需求能够得到满足。尽管具备实时适应性，但该研究未评估成本效益交易或考虑电池退化问题，而是聚焦于控制稳定性。文献[30]的另一项研究采用线性优化方法探讨了高比例可再生能源微电网中的盈余管理，结果表明总成本与污染显著降低。尽管该研究在解决弃能问题方面具有开创性，但缺乏氢能整合与技术性能评估，限制了其在长期混合能源系统中的适用性。文献[31]的研究应用混合整数二阶锥规划方法，对风电/光伏/氢能混合系统进行最优容量配置。2/BESS系统。尽管在数学上具有优势，该模型仍侧重规模而非运行特性，且未考虑性能退化或剩余价值指标。通过向微电网添加H2观察到43.6%的显著效益提升。
文献[32]提出的另一项研究构建了微电网氢能可行性评估的优化框架。该研究在评估成本与能量平衡时，未考虑剩余电能估值与系统退化因素。学者[33]在储能容量规划中综合了成本与可靠性指标，提出包含需求响应的混合整数线性模型，但缺乏氢能整合方案及剩余电能估值机制，其研究范围仅限于独立电池储能系统的成本-可靠性权衡。文献[34]开展了一项氢能与电池储能系统(BESS)的战略性对比研究，旨在实现完全可再生能源系统。该研究有效量化了储能类型选择的经济影响，但忽略了详细的运行建模、多目标权衡以及 degradation impacts 的具体分析。
在[35]中，作者提出了一种动态控制混合电池-氢储能系统的策略，以最小化未利用的剩余能源。他们采用概率性指标而非仅以浪费能源来评估剩余能源的削减效果，但未考虑氢能应用对电池储能系统（BESS）的技术影响。文献[36]的另一项研究开发了混合锂离子与氢...2风能微电网储能配置研究。该研究采用多目标优化方法，重点关注成本与自主性指标，但未引入任何限制级剩余价值度量或电池老化考量因素（表1）。
先前的研究者通过整合氢能与电池储能，逐步提升了混合可再生能源微电网的建模与控制水平。然而仍存在三个关键研究空白：首先，现有研究尚未建立通过储能回收的可再生能源弃电量经济价值的定量评价指标；其次，电池储能系统循环应力很少被纳入优化框架，这限制了全生命周期评估的现实性。此外，尽管多项研究采用混合整数线性规划或基于场景的优化方法，但鲜有研究能在技术约束条件下同时实现净运营成本最小化与盈余导向价值最大化。
尽管混合储能系统评估与优化领域已取得显著进展，仍存在若干研究空白。多数既往研究仅聚焦于经济成本最小化，却忽视了因储能限制而被弃用的剩余可再生能源的经济价值。此外，对于储能退化技术影响、电池储能系统与氢储能之间的多时间尺度协调2以及鲁棒多目标优化方法的研究仍显不足。为弥补这些空白，本研究的主要贡献在于：
1. 创新性DSAV度量指标：本研究提出了一项新型度量指标，DSAV用于量化通过储能途径得以利用、否则将被浪费的剩余可再生能源的经济价值。这为超越传统成本导向型指标的能源管理策略评估提供了新视角。
2. 混合储能协调框架：本研究开发了针对电池-氢混合储能系统的优化管理框架2存储系统，捕捉其在平衡可再生能源波动性及提升自主性方面互补的运行角色。
3. 综合经济-技术评估：与纯粹的经济优化模型不同，本研究同时评估电池退化与生命周期成本，将能源管理决策与技术老化效应相关联，以确保成本估算的合理性。
此外，能源管理优化被建模为多目标问题，并采用首次交易所发行（IEO）算法求解，相较于原始EO算法，该方法提升了收敛速度与搜索平衡性。
下文第二节将介绍整体框架及首次交易所发行算法，该算法用于在多性向优化框架中平衡经济与技术准则。第三节则阐述混合储能系统（BESS-H）的数学建模，包括能量平衡方程、系统约束条件以及目标函数——最小化2与最大化NOCDSAV4.1节提供了输入参数与模拟数据，4.2节则汇报了三种运行工况的数值结果与图形化对比分析。研究结果的阐释与批判性分析详见第5节，该部分同时指明了研究方向与局限性。第6节简要总结了本工作的核心结论与贡献。. Section 4.1 gives the input parameters and simulation data, while Section 4.2 reports the numerical results and graphical analyses comparing the three operational cases. The findings are interpreted and critically analyzed in Section 5, which also highlights research directions and limitations. Section 6 abbreviates the key conclusions and contributions of the work.