可再生能源制氢功率控制、效率提升方法及系统与流程

1.本发明属于储能技术领域，特别涉及一种可再生能源制氢功率控制、效率提升方法及系统。


背景技术：

2.能源的变革是经济发展的基础。可再生能源以其清洁、低碳、高效等特点，受到了国内外学者的普遍关注。但是其存储较困难，具有波动性和不确定性，会对于电网的安全稳定运行造成极大的挑战；在电网调峰困难时不得不通过弃电来维持其安全性，这造成了能源的极大浪费。而储能由于能够双向出力，配置灵活，响应时间短，环境友好，是解决弃电问题的有效途径之一。
3.氢能作为最清洁的二次能源，具有能量密度高、无自放电、运输便利、功率与能量供应时间独立等特点，是最具有大规模应用前景的储能方式。目前，最主要的制氢方式仍然是通过富集原料、低廉成本及成熟技术的煤化工业。然而，由于生产过程排放了大量二氧化碳，造成环境的污染；可再生能源电解水制氢是今年来发展迅速的技术，通过可再生能源电解水制氢，可以大幅度减少对环境的污染，同时，也可以有效解决由于电网调度困难引起的弃电问题，是近年来研究的热点。
4.电解水制氢是一种较为方便的制取氢气的方法。在充满电解液的电解槽中通入直流电，水分子在电极上发生电化学反应，分解成氢气和氧气。在大规模应用电解槽系统时，往往需要多个电解槽串联使用，最常见的控制逻辑为简单启停方案。
5.简单启停方案：当制氢功率小于电解槽a1的额定功率时，仅由电解槽a1进行制氢；当制氢功率大于电解槽a1的额定功率时，开启电解槽a2，由a1、a2同时制氢，并判断制氢功率是否大于a1+a2的额定功率，若大于，则开启a3，以此类推，直到所有电解槽都达到额定功率。
6.简单启停方案的电解槽大多处于额定功率运行，导致制氢效率较低，且会出现部分电解槽长期处于间歇式运行的情况，这会导致其运行在低于额定温度的工作环境下，使电解的效率进一步降低。


技术实现要素：

7.本发明的目的在于提供一种可再生能源制氢功率控制、效率提升方法及系统，以解决可再生能源制氢导致的制氢系统效率偏低的问题，用以提升制氢效率和降低可再生能源制氢系统联合优化调度的成本。
8.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
9.第一方面，本发明提供一种可再生能源制氢功率控制方法，包括以下步骤：
10.获取优化功率p
el*
，根据优化功率p
el*
与最优效率对应功率p0的差值e选取相应的控制器；
11.被选择的控制器通过执行机构，将优化功率p
el*
分配给每个子电解槽，然后比较各
子电解槽的总功率p
el
与优化功率p
el*
是否一致，如果不一致，通过负反馈控制各子电解槽处于最优功率p0。
12.本发明进一步的改进在于：所述控制器总共包括5个，分别表示为：nb、ns、z、ps、pb；各控制器的控制策略由下式表示：
[0013][0014]
电解槽的开启个数由下式表示：
[0015][0016]
式中，p
el
代表子电解槽的总功率，单位mw；p0代表各子电解槽的最优制氢功率，单位mw；p
rate_i
代表各子电解槽的额定制氢功率，单位mw；l代表电解槽达到额定功率的个数，由迭代得到；n为子电解槽的总个数。
[0017]
本发明进一步的改进在于：所述根据优化功率p
el*
与最优效率对应功率p0的差值e选取相应的控制器的步骤，具体包括：
[0018]
如果e∈nb，各子电解槽均处于间歇运行状态，总制氢功率等于：
[0019]
p
el
＝0，i＝1,2,
…
n
[0020]
如果e∈ns，按顺序使电解槽a1,a2,
…
,a
k
,j＝1,2
…
k；达到各自最优效率对应功率p0，有k个电解槽的功率等于最优功率p0，其余n
‑
k个电解槽处于间歇运行状态，总制氢功率等于：
[0021]
p
el
＝k
×
p0[0022]
如果e∈z，各子电解槽的功率都等于最优效率对应功率p0，总制氢功率等于：
[0023]
p
el
＝n
×
p0[0024]
如果e∈ps，首先从总体功率中分出p0，平均分配给每个电解槽，使所有电解槽均达到最优效率对应功率p0，再把剩余的功率按顺序分配给电解槽a1,a2,
…
,a
k
；有k个电解槽以其额定功率运行，其余n
‑
k个电解槽以最优功率p0运行，总制氢功率等于：
[0025][0026]
如果e∈pb，各子电解槽以额定功率运行，总制氢功率等于：
[0027][0028]
第二方面，本发明提供一种可再生能源制氢功率控制系统，包括：
[0029]
选择模块，用于获取优化功率p
el*
，根据优化功率p
el*
与最优效率对应功率p0的差值e选取相应的控制器；
[0030]
执行模块，用于控制被选择的控制器通过执行机构，将优化功率p
el*
分配给每个子电解槽，然后比较各子电解槽的总功率p
el
与优化功率p
el*
是否一致，如果不一致，通过负反馈控制各子电解槽处于最优功率p0。
[0031]
第三方面，本发明提供一种可再生能源制氢效率提升方法，包括以下步骤：
[0032]
获取各时段电价、氢价与弃电量数据；
[0033]
根据获取的各时段电价、氢价、弃电量数据以及预先设定的制氢功率初始值，采用电解槽可再生能源制氢功率控制方法分配电解槽制氢；
[0034]
以可再生能源制氢功率控制系统总成本最小为目标函数，根据电解槽可再生能源制氢功率控制方法分配电解槽制氢的成本综合考虑约束条件进行迭代求解，得最优制氢功率p
el*
。
[0035]
本发明进一步的改进在于：所述目标函数为：
[0036]
min{f1+f2+f3‑
r}
[0037]
其中，r为社会折现值；f1为制氢系统的总成本；制氢系统的总成本f1分为投资成本f1和运维成本f2:
[0038]
f1＝f1+f2[0039]
所述投资成本为：
[0040]
f1＝(c
el
×
p
el
+c
tan
×
e
tan
)
×
f
sc
[0041]
其中，c
el
是单位电解槽功率成本；c
tan
是单位储氢罐容量成本；p
el
是电解槽额定功率，e
tan
是电解槽额定容量；f
sc
为按运行周期进行折算的储能系统的投资成本；
[0042]
运维成本包括电解槽的运维成本以及制得氢气的存储、运输成本，由下式计算：
[0043][0044]
其中，v
el
是电解槽系统的运维成本，v
h
是制得氢气的存储、运输成本；是制得氢气的质量；
[0045]
按运行周期进行折算的储能系统的投资成本f
sc
：
[0046][0047]
其中，lp为储能系统的设计使用年限；n为制氢系统的运行周期；
[0048]
f2为弃电惩罚成本：
[0049][0050]
其中，c
w
为弃电惩罚成本；p
w
为可再生能源理论出力；p
w
′
为可再生能源实际出力；
[0051]
f3为考虑可再生能源制氢的制氢系统购电成本：
[0052][0053]
其中，e
i
代表购电电量；e
i
代表购电电价。
[0054]
本发明进一步的改进在于：所述约束条件包括：
[0055]
系统旋转备用约束：
[0056][0057][0058]
其中，p
imax
、p
imin
分别表示第i台火电机组的出力上、下限，p
i
(t)是第i台火电机组t时刻的出力，单位mw；p
u
、p
d
分别是正、负旋转备用容量，单位mw；
[0059]
系统功率平衡约束：
[0060]
p
el
(t)＝p
h
(t)+p
f
(t)
‑
p
l
(t)
[0061]
式中，p(t)是t时刻满足功率平衡所需的储能充放电功率，单位mw；p
h
(t)是t时刻常规火电机组出力功率，单位mw；p
f
(t)是t时刻可再生能源机组出力功率，单位mw；p
l
(t)是t时刻联络线损耗功率，单位mw；
[0062]
火电机组出力约束：
[0063]
p
hmin
≤p
h
<p
hmax
[0064]
p
hmin
、p
hmax
分别是火电机组的出力上下限限制；
[0065]
可再生能源机组出力约束：
[0066]
0≤p
w
′
<p
wmax
[0067]
p
wmax
为基于可再生能源装机容量计算的可再生能源出力上限；
[0068]
制氢单元约束：
[0069]
0≤p
el
'<p
el
[0070]
e
min
≤e
el
<e
tan
[0071]
其中，p
el
′
代表电解槽的制氢功率；e
min
代表储氢单元的最小容量限制。
[0072]
本发明进一步的改进在于：所述以可再生能源制氢功率控制系统总成本最小为目标函数，根据电解槽可再生能源制氢功率控制方法分配电解槽制氢的成本综合考虑约束条件进行迭代求解，得最优制氢功率p
el*
的步骤具体包括：
[0073]
依据制氢功率求解典型日的总成本并记录总成本的最小值；使用人工蜂群算法改变制氢功率，重新求解典型日的总成本，重复迭代优化过程，直至优化过程结束；获得最优制氢功率p
el*
。
[0074]
本发明进一步的改进在于：根据获取的各时段电价、氢价、弃电量数据以及制氢功率初始值，采用可再生能源制氢功率控制方法分配电解槽制氢的步骤包括以下步骤：
[0075]
获取优化功率p
el*
，根据优化功率p
el*
与最优效率对应功率p0的差值e选取相应的控制器；
[0076]
被选择的控制器通过执行机构，将优化功率p
el*
分配给每个子电解槽，然后比较各子电解槽的总功率p
el
与优化功率p
el*
是否一致，通过负反馈控制各子电解槽处于最优功率p0。
[0077]
第四方面，本发明提供一种可再生能源制氢效率提升系统，包括：
[0078]
获取模块，用于获取各时段电价、氢价与弃电量数据；
[0079]
分段模糊控制模块，用于根据获取的各时段电价、氢价、弃电量数据以及预先设定的制氢功率初始值，采用可再生能源制氢功率控制方法分配电解槽制氢；
[0080]
求解模块，用于以可再生能源制氢功率控制系统总成本最小为目标函数，根据电解槽可再生能源制氢功率控制方法分配电解槽制氢的成本综合考虑约束条件进行迭代求解，得最优制氢功率p
el*
。
[0081]
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
[0082]
本发明分段模糊控制选择开关根据优化功率p
el*
与最优效率对应功率p0的差值e选取相应的控制器(每个控制器采用不同的控制规则)，之后，由于在某一次的迭代过程中，优化功率p
el*
保持不变，因此，分段模糊控制选择开关维持原来的选择直到下一次迭代；控制器通过执行机构将制氢功率分配给每个子电解槽ai(i＝1,2,
…
,n)，然后比较电解槽的总制氢功率与优化功率p
el*
是否一致，并通过负反馈控制降低稳态误差，从而实现电解槽制氢功率的自动调整。
[0083]
与简单启停方案相比，本发明分段模糊控制电解槽可再生能源制氢功率控制方法，经济性较好，有效提高了制氢收入，降低了制氢系统成本。同时单位制氢电耗从63.77kwh/kg降低到60.71kwh/kg。由于单位制氢电耗可以间接反应制氢效率，所提出的分段模糊控制策略能够有效提升制氢效率。
[0084]
由于各控制器中输入输出量的论域范围与制氢功率的范围采用了对应设计的方式，因此，当制氢功率变化时，其模糊化结果都会完全映射到对应的模糊分段区间，具有响应速度快，控制精度高等优点。
附图说明
[0085]
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0086]
图1为电解槽功率
‑
效率关系示意图；
[0087]
图2为分段模糊控制器结构框图；
[0088]
图3为分段模糊控制的控制策略框图；
[0089]
图4为各方案与制氢量的关系示意图；
[0090]
图5为可再生能源制氢效率提升系统的结构示意图；
[0091]
图6为旋转备用容量示意图；
[0092]
图7为计及制氢效率的可再生能源制氢效率提升方法的流程图；
[0093]
图8为优化效果图。
具体实施方式
[0094]
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0095]
以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本发明所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
[0096]
实施例1
[0097]
本实施例提供一种基于分段模糊控制的可再生能源制氢功率控制方法，包括以下
步骤：
[0098]
s1：根据soe电解槽的机理建模得到制氢的功率
‑
效率关系图；
[0099]
s2：获取优化功率p
el*
，根据优化功率p
el*
与最优效率对应功率p0的差值e选取相应的控制器；
[0100]
s3：被选择的控制器通过执行机构，将优化功率p
el*
分配给每个子电解槽，然后比较各子电解槽的总功率p
el
与优化功率p
el*
是否一致，如果不一致，通过负反馈控制各子电解槽处于最优功率p0。
[0101]
请参阅图1所示，机理建模后可以得出：电解槽的效率随着输入功率的增大而迅速增大，峰值约为58％，然后逐渐降低到45％，最优效率点为u＝(p,η)＝(30mw,58％)，在p点之前，制氢的功率偏小，氢气的纯度较低；在p点之后随着输入功率接近额定功率，制氢的边际成本同步升高，造成经济性较差。因此，最优制氢功率应该是在最大效率点的右半部分，跟随弃电功率动态变化。同时，还可以得到，随着制氢温度的降低，电解的效率也会进一步降低，因此，当电解槽长期处于间歇式运行的情况下，会导致其运行在低于额定温度的工作环境下，使电解的效率的进一步降低。
[0102]
请参阅图2所示，分段模糊控制器的设计思想：把制氢功率的大小进行分段，优化功率p
el*
与最优效率对应功率p0的差，e＝p
el*
‑
p0作为分段模糊控制器的输入，论域为分段模糊控制器的输入，论域为依据功率
‑
效率关系图，分为x级；
[0103]
控制流程如下：
[0104]
分段模糊控制选择开关根据优化功率p
el*
与最优效率对应功率p0的差值e选取相应的控制器(每个控制器采用不同的控制规则)，之后，由于在某一次的迭代过程中，优化功率p
el*
保持不变，因此，分段模糊控制选择开关维持原来的选择直到下一次迭代；控制器通过执行机构将制氢功率分配给每个子电解槽ai(i＝1,2,
…
,n)，然后比较电解槽的总制氢功率与优化功率p
el*
是否一致，并通过负反馈控制降低稳态误差，从而实现电解槽制氢功率的自动调整；
[0105]
由于各控制器中输入输出量的论域范围与制氢功率的范围采用了对应设计的方式，因此，当制氢功率变化时，其模糊化结果都会完全映射到对应的模糊分段区间，具有响应速度快，控制精度高等优点。
[0106]
以下设x＝5进行讨论，分别为nb(负大)、ns(负小)、z(零)、ps(正小)、pb(正大)，结构框图如图2所示，需要说明的是，x的值随着制氢效率
‑
功率关系可以进行动态调整而并不限于5，各控制器的控制策略可以由下式表示：
[0107]
[0108]
式中，p
el
代表小电解槽的制氢功率之和，(mw)；p0代表各小电解槽的最优制氢功率，(mw)；p
rate_i
代表各小电解槽的额定制氢功率，(mw)；l代表电解槽达到额定功率的个数，由迭代得到。
[0109]
电解槽的开启个数可以由下式表示：
[0110][0111]
控制策略框图如图3所示：
[0112]
a)、如果e∈nb
[0113]
各子电解槽均处于间歇运行状态，总制氢功率等于：
[0114]
p
el
＝0,(i＝1,2,
…
,n)
[0115]
b)、如果e∈ns
[0116]
按顺序使电解槽a1,a2,
…
,a
k
(j＝1,2
…
k)达到各自最优效率对应功率p0，有k个电解槽的功率等于最优功率p0，其余n
‑
k个电解槽处于间歇运行状态，总制氢功率等于：
[0117]
p
el
＝k
×
p0[0118]
c)、如果e∈z
[0119]
各子电解槽的功率都等于最优效率对应功率p0，总制氢功率等于：
[0120]
p
el
＝n
×
p0[0121]
d)、如果e∈ps
[0122]
首先从总体功率中分出p0，平均分配给每个电解槽，使所有电解槽均达到最优效率对应功率p0，再把剩余的功率按顺序分配给电解槽a1,a2,
…
,a
k
；有k个电解槽以其额定功率运行，其余n
‑
k个电解槽以最优功率p0运行,总制氢功率等于：
[0123][0124]
e)、如果e∈pb
[0125]
各子电解槽以额定功率运行，总制氢功率等于：
[0126][0127]
针对制氢功率由0mw至100mw变化，分段模糊控制和简单启停两个方案的制氢量如图4所示。
[0128]
由图4可知，在使用分段模糊控制法进行制氢效率的优化后，在0
‑
100mw的制氢功率范围内，分段模糊控制法得到的制氢量都大于简单启停。因此，采用该方法进行电解槽的模块化控制具有更好的整体效果。
[0129]
实施例2
[0130]
本实施例提供一种可再生能源制氢功率控制系统，包括：
[0131]
选择模块，用于获取优化功率p
el*
，根据优化功率p
el*
与最优效率对应功率p0的差值e选取相应的控制器；
[0132]
执行模块，用于控制被选择的控制器通过执行机构，将优化功率p
el*
分配给每个子电解槽，然后比较各子电解槽的总功率p
el
与优化功率p
el*
是否一致，如果不一致，通过负反馈控制各子电解槽处于最优功率p0。
[0133]
所述控制器总共包括5个，分别表示为：nb、ns、z、ps、pb；各控制器的控制策略由下式表示：
[0134][0135]
电解槽的开启个数由下式表示：
[0136][0137]
式中，p
el
代表子电解槽的总功率，单位mw；p0代表各子电解槽的最优制氢功率，单位mw；p
rate_i
代表各子电解槽的额定制氢功率，单位mw；l代表电解槽达到额定功率的个数，由迭代得到；n为子电解槽的总个数。
[0138]
选择模块获取优化功率p
el*
，根据优化功率p
el*
与最优效率对应功率p0的差值e选取相应的控制器，具体包括：
[0139]
如果e∈nb，各子电解槽均处于间歇运行状态，总制氢功率等于：
[0140]
p
el
＝0，i＝1,2,
…
n
[0141]
如果e∈ns，按顺序使电解槽a1,a2,
…
,a
k
，j＝1,2
…
k；达到各自最优效率对应功率p0，有k个电解槽的功率等于最优功率p0，其余n
‑
k个电解槽处于间歇运行状态，总制氢功率等于：
[0142]
p
el
＝k
×
p0[0143]
如果e∈z，各子电解槽的功率都等于最优效率对应功率p0，总制氢功率等于：
[0144]
p
el
＝n
×
p0[0145]
如果e∈ps，首先从总体功率中分出p0，平均分配给每个电解槽，使所有电解槽均达到最优效率对应功率p0，再把剩余的功率按顺序分配给电解槽a1,a2,
…
,a
k
；有k个电解槽以其额定功率运行，其余n
‑
k个电解槽以最优功率p0运行，总制氢功率等于：
[0146][0147]
如果e∈pb，各子电解槽以额定功率运行，总制氢功率等于：
[0148]
[0149]
实施例3
[0150]
本实施例提供一种可再生能源制氢效率提升方法，包括以下步骤：
[0151]
获取各时段电价、氢价与弃电量数据；
[0152]
设定制氢功率初始值；
[0153]
根据电解槽可再生能源制氢功率控制方法分配电解槽制氢；
[0154]
以可再生能源制氢功率控制系统总成本最小为目标函数，根据电解槽可再生能源制氢功率控制方法分配电解槽制氢的成本综合考虑约束条件进行迭代求解，得最优制氢功率p
el*
。
[0155]
实施例3中可再生能源可以采用风电。图5为可再生能源
‑
氢联合系统的结构示意图，该系统由火电机组、风电场、电网、大型制氢装置、联络线和加氢站构成。
[0156]
由火电机组、风电场向电网输送电能，当风电场出力过剩，存在弃风时，大型制氢装置可以作为可控负荷，消纳剩余风电出力，生成的氢气纯度较高，可以直接进行出售。将风电场与制氢系统组合起来，可以作为风
‑
氢联合系统，为避免电解槽间歇式运行而导致氢气纯度下降和其寿命的减少，在没有弃风时也可以通过从电网处购电进行制氢，此时，电解槽作为一个可控负荷，参与电网的调度。目前，制氢系统的成本仍然较高，在投资规划的过程中需要进行合理的配置。本发明在考虑到电解槽的制氢效率后，分析电解槽的最优工作区间，结合电网辅助购电策略，计及电网安全稳定约束，考虑到风电出力以及电价的不确定性，以制氢系统的总投资成本最小为优化目标，建立了风
‑
氢联合系统的优化模型。
[0157]
1、目标函数
[0158]
考虑制氢系统加入后对于总成本的影响，因此，风电机组、火电机组、燃料成本、售电收入虽然是总成本的一部分，但是对制氢系统加入后的成本无影响，所以不加入目标函数进行考虑。
[0159]
优化目标为使24h时内，制氢系统加入后，系统的总成本最小：
[0160]
min{f1+f2+f3‑
r}
[0161]
1.1)、制氢系统成本
[0162]
制氢系统包括两个部分，分别为电解槽系统和储氢系统，制氢系统的总成本(f1)分为投资成本(f1)和运维成本(f2):
[0163]
f1＝f1+f2[0164]
其中，投资成本可以由下式计算：
[0165]
f1＝(c
el
×
p
el
+c
tan
×
e
tan
)
×
f
sc
[0166]
其中，c
el
是单位电解槽功率成本；c
tan
是单位储氢罐容量成本；p
el
是电解槽额定功率，e
tan
是电解槽额定容量。f
sc
为按运行周期进行折算的储能系统的投资成本；
[0167]
运维成本包括电解槽的运维成本以及制得氢气的存储、运输成本，可以由下式计算：
[0168][0169]
其中，v
el
是电解槽系统的运维成本，v
h
是制得氢气的存储、运输成本；是制得氢气的质量。
[0170]
将储能系统的投资成本按运行周期进行折算：
[0171][0172]
其中，
r
为社会折现值；lp为储能系统的设计使用年限；n为制氢系统的运行周期。
[0173]
1.2)、弃风惩罚成本
[0174][0175]
其中，c
w
为弃风惩罚成本；p
w
为风电理论出力；p
w
′
为风电实际出力。
[0176]
1.3)、考虑风电制氢的制氢系统购电成本
[0177]
在新能源大发时，电网难以消纳这一部分风能，因此，可以通过电解制氢转换成氢气进行消纳；由于该部分的风能难以被电网消纳掉，可以以较低的价格购买获得，具体计算方法为：
[0178][0179]
其中，e
i
代表购电电量；e
i
代表购电电价；
[0180]
2约束条件
[0181]
2.1)、系统旋转备用约束
[0182]
旋转备用容量是为了应对负荷、风电的不确定而造成的预测误差以及可能出现的机组停运而设置的备用容量，计算方法如式：
[0183][0184][0185]
其中，p
imax
、p
imin
分别表示第i台火电机组的出力上、下限，p
i
(t)是第i台火电机组t时刻的出力；(mw)；p
u
、p
d
分别是正、负旋转备用容量，(mw)，如图6所示。
[0186]
2.2)、系统功率平衡约束
[0187]
使用制氢系统之后，应当保证系统的负荷与各机组出力相平衡，需要满足的储能功率平衡条件如式：
[0188]
p
el
(t)＝p
h
(t)+p
f
(t)
‑
p
l
(t)
[0189]
式中，p(t)是t时刻满足功率平衡所需的储能充放电功率，(mw)；p
h
(t)是t时刻常规火电机组出力功率，(mw)；p
f
(t)是t时刻风电机组出力功率，(mw)；p
l
(t)是t时刻联络线损耗功率，(mw)。
[0190]
2.3)、火电机组出力约束
[0191]
p
hmin
≤p
h
<p
hmax
[0192]
p
hmin
、p
hmax
分别是火电机组的出力上下限限制；
[0193]
2.4)、风电机组出力约束
[0194]
0≤p
w
′
<p
wmax
[0195]
p
wmax
为基于风电装机容量计算的风电出力上限；
[0196]
2.5)、制氢单元约束
[0197]
0≤p
el
'<p
el
[0198]
e
min
≤e
el
<e
tan
[0199]
其中，p
el
′
代表电解槽的制氢功率；e
min
代表储氢单元的最小容量限制。
[0200]
3、提升风电制氢效率的优化控制方法
[0201]
3.1)、获取各时段电价、氢价与弃风量数据，设定制氢功率初始值；
[0202]
3.2)、根据提出的分段模糊控制方法提升电解槽的制氢效率；
[0203]
3.3)、以风
‑
制氢系统总成本最小为目标函数，综合考虑制氢的约束条件，建立计及制氢效率的风电
‑
制氢系统优化调度模型；
[0204]
3.4)、利用人工蜂群算法进行模型求解；
[0205]
3.5)、输出最优制氢功率p
el*
。
[0206]
分别采用简单启停方案和分段模糊控制方案求解建立的优化控制模型，制氢功率通过人工蜂群算法优化得到，优化效果图如图8所示。
[0207]
当按照简单启停方案制取氢气时，在23:00
‑
6:00，11:00
‑
1:00期间，电解槽制氢功率达到了额定功率，其他时间处于间歇状态，电解槽的利用率占全天时间的11/24。然而，当不存在弃风功率时，由于制氢效率低会间接导致制氢成本增加，难以从电网购电获取收益。
[0208]
当按照分段模糊控制方案制取氢气时，充分考虑了分时电价对电解槽制氢功率优化结果的影响。在7：00
‑
10：00，17：00
‑
22：00期间，电价处于峰时段，从电网购电用于制氢经济性较差。此时，利用分段模糊控制器使电解槽的制氢功率处于ps段，优化后得到最优制氢功率为16mw。在23：00
‑
6：00期间，电价处于谷时段，从电网购电制氢具有较高的经济性。此时，所有电解槽均以额定功率运行，制氢功率等于所有电解槽额定功率的和。当弃风功率高于额定功率时，以额定功率制氢；当弃风功率低于额定功率时，从电网处购电，使其达到额定功率。在11:00
‑
16:00期间，电价处于平时段，电价对制氢经济性影响不大，优化后得到的电解槽制氢功率大约在70mw左右。在12:00时由于叠加了弃风功率，使电解槽制氢功率达到了额定功率。
[0209]
表1两种方案的日运行成本对比
[0210][0211][0212]
从表1可以看出，简单启停方案方案日运行成本和风电制氢效率较低，有待进一步
改进；分段模糊控制方案的经济性较好，日运行成本为746.67万元，有效提高了制氢收入，降低了制氢系统成本。同时单位制氢电耗从63.77kwh/kg降低到60.71kwh/kg。由于单位制氢电耗可以间接反应制氢效率，所提出的分段模糊控制策略能够有效提升制氢效率。
[0213]
从机理建模后得到的图8可以得出，简单启停法的效率维持在24.11％，且由于间歇运行导致的温度低于额定温度，效率可能会进一步降低。分段模糊控制法充分利用了电解槽的最优效率点，使得制氢效率显著得到提高。
[0214]
实施例4
[0215]
本实施例提供一种可再生能源
‑
制氢效率提升系统，包括：
[0216]
获取模块，用于获取各时段电价、氢价与弃电量数据；
[0217]
分段模糊控制模块，用于根据获取的各时段电价、氢价、弃电量数据以及预先设定的制氢功率初始值，采用可再生能源制氢功率控制方法分配电解槽制氢；
[0218]
求解模块，用于以可再生能源制氢功率控制系统总成本最小为目标函数，根据电解槽可再生能源制氢功率控制方法分配电解槽制氢的成本综合考虑约束条件进行迭代求解，得最优制氢功率p
el*
。
[0219]
所述目标函数为：
[0220]
min{f1+f2+f3‑
r}
[0221]
其中，r为社会折现值；f1为制氢系统的总成本；制氢系统的总成本f1分为投资成本f1和运维成本f2:
[0222]
f1＝f1+f2[0223]
所述投资成本为：
[0224]
f1＝(c
el
×
p
el
+c
tan
×
e
tan
)
×
f
sc
[0225]
其中，c
el
是单位电解槽功率成本；c
tan
是单位储氢罐容量成本；p
el
是电解槽额定功率，e
tan
是电解槽额定容量；f
sc
为按运行周期进行折算的储能系统的投资成本；
[0226]
运维成本包括电解槽的运维成本以及制得氢气的存储、运输成本，由下式计算：
[0227][0228]
其中，v
el
是电解槽系统的运维成本，v
h
是制得氢气的存储、运输成本；是制得氢气的质量；
[0229]
按运行周期进行折算的储能系统的投资成本f
sc
：
[0230][0231]
其中，lp为储能系统的设计使用年限；n为制氢系统的运行周期；
[0232]
f2为弃电惩罚成本：
[0233][0234]
其中，c
w
为弃电惩罚成本；p
w
为可再生能源理论出力；p
w
′
为可再生能源实际出力；
[0235]
f3为考虑可再生能源制氢的制氢购电成本：
[0236]
[0237]
其中，e
i
代表购电电量；e
i
代表购电电价。
[0238]
所述约束条件包括：
[0239]
系统旋转备用约束：
[0240][0241][0242]
其中，p
imax
、p
imin
分别表示第i台火电机组的出力上、下限，p
i
(t)是第i台火电机组t时刻的出力，单位mw；p
u
、p
d
分别是正、负旋转备用容量，单位mw；
[0243]
系统功率平衡约束：
[0244]
p
el
(t)＝p
h
(t)+p
f
(t)
‑
p
l
(t)
[0245]
式中，p(t)是t时刻满足功率平衡所需的储能充放电功率，单位mw；p
h
(t)是t时刻常规火电机组出力功率，单位mw；p
f
(t)是t时刻可再生能源机组出力功率，单位mw；p
l
(t)是t时刻联络线损耗功率，单位mw；
[0246]
火电机组出力约束：
[0247]
p
hmin
≤p
h
<p
hmax
[0248]
p
hmin
、p
hmax
分别是火电机组的出力上下限限制；
[0249]
可再生能源机组出力约束：
[0250]
0≤p
w
′
<p
wmax
[0251]
p
wmax
为基于可再生能源装机容量计算的可再生能源出力上限；
[0252]
制氢单元约束：
[0253]
0≤p
el
'<p
el
[0254]
e
min
≤e
el
<e
tan
[0255]
其中，p
el
′
代表电解槽的制氢功率；e
min
代表储氢单元的最小容量限制。
[0256]
所述以可再生能源制氢功率控制系统总成本最小为目标函数，根据电解槽可再生能源制氢功率控制方法分配电解槽制氢的成本综合考虑约束条件进行迭代求解，得最优制氢功率p
el*
的步骤具体包括：
[0257]
依据制氢功率求解典型日的总成本并记录总成本的最小值；使用人工蜂群算法改变制氢功率，重新求解典型日的总成本，重复迭代优化过程，直至优化过程结束；获得最优制氢功率p
el*
。
[0258]
根据获取的各时段电价、氢价、弃电量数据以及制氢功率初始值，采用可再生能源制氢功率控制方法分配电解槽制氢的步骤包括以下步骤：
[0259]
获取优化功率p
el*
，根据优化功率p
el*
与最优效率对应功率p0的差值e选取相应的控制器；
[0260]
被选择的控制器通过执行机构，将优化功率p
el*
分配给每个子电解槽，然后比较各子电解槽的总功率p
el
与优化功率p
el*
是否一致，如果不一致，通过负反馈控制各子电解槽处于最优功率p0。
[0261]
实施例5
[0262]
实施例2所述可再生能源制氢功率控制系统或实施例4所述可再生能源制氢效率
提升系统的的模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
[0263]
基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器及只读存储器(rom，read
‑
only memory)。
[0264]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd
‑
rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0265]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0266]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0267]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0268]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。