一种面向电氢供应能力提升的电氢融合协同优化配置方法

本发明涉及供电或配电的电路装置或系统，特别是涉及一种面向电氢供应能力提升的电氢融合协同优化配置方法。

背景技术：

1、如今，我国电力系统可再生的新能源占比不断提高，但其极易受天气因素影响出现出力损失甚至大规模停机的状况，导致极端与转折性天气下最小保证出力水平低、长时间尺度供电能力不足、供电供氢保障难度大。此外，氢能是促进能源转型和低碳发展的重要二次能源，具有零碳、高质量能量密度和可长时存储等优良特性，并且可转换成电、热、气等多种能源形式，被认为是21世纪的“终极能源”。电解水制氢技术可将富裕新能源电力转化为氢能，存储的氢通过氢燃料电池/氢燃汽轮机在极端场景下持续供电，又可在终端耦合交通、工业系统被直接利用进行多途径消纳。

2、电化学储能是一种高效、具备高能量密度和快速充放电能力的能量储存技术，已被广泛应用于电动车、太阳能储能、智能电网等领域。同时，随着分布式氢能生产、储备以及氢燃料电池在运输和配电网中的成功应用，电氢交互成为当前新型电力系统研究的热点。在配网侧接入电化学储能与氢储能装置，可实现可再生的新能源出力跨时空平移与长时存储，支撑极端天气下可再生电源无输出时配网侧稳定持续供电、供氢，对于电氢能源的互联互通、互补互利以及可再生的新能源高效消纳与供电能力、供氢能力提升具有重要意义。

3、现有技术的缺陷和不足：

4、目前，可再生的新能源发电因极易受沙尘暴、寒潮、暴雨、连续性降雨等极端与转折性天气因素影响，其出力具有不确定性和多变性的特点，从而导致其难以满足能源需求的持续性和稳定性。为解决该问题，通常在配网侧合理配置电化学储能，强化电源侧灵活调节作用，实现小时级平抑波动、跟踪出力计划。然而，电化学储能无法满足长时间尺度下大规模能量存储需求，无法有效解决极端天气情况下配网侧供电能力弱的问题。虽然可以结合氢储能装置解决前述问题，但是，分布式氢能项目的发展因氢能项目设备投资回收周期长以及生产成本高而受限。在氢气负荷的非高峰期，氢能电站并未充分发挥出其色的储能能力，其用于提升配网侧多时间尺度供电、供氢能力的灵活性往往被忽视。

5、另一方面，可再生的新能源电解功率大范围快速波动会导致电极催化剂溶解、双极板氧化腐蚀和隔膜机械损伤，显著降低电解池寿命及其制氢性能。

6、由此可知，电化学储能主要解决短时功率平衡，而储氢系统则可支撑长时间尺度持续稳定供电、供氢，将两者结合应用可以一定程度上解决供电波动的问题。

7、但是，在前述基础上，如何获得再生能源电解功率波动运行工况下兼顾供电能力、供氢能力与制氢装置运行寿命的电氢多元储能容量的最优配置方法尚不明确。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的不足，本发明的目的是提供一种面向电氢供应能力提升的电氢融合协同优化配置方法。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种面向电氢供应能力提升的电氢融合协同优化配置方法，用于具备新能源供电的地区配电网，且所述地区配电网中配置有电氢储能系统；

3、配置方法包括：

4、s1、采集一段时间内一地区的新能源出力数据及所述地区的负荷数据，并计算平衡功率；将所述平衡功率进行频域变换，并划分出补偿频段；将所述补偿频段进行时域变换，计算得出所述电氢储能系统的初始容量；

5、s2、基于所述新能源出力数据及所述负荷数据，进行聚类计算，获得典型日场景及典型日场景的频次；

6、s3、构建基于成本模型的配置模型，并获取约束条件；

7、所述约束条件包括：由所述初始容量确定的最大容量条件；

8、基于所述典型日场景及典型日场景的频次和所述约束条件，以及所述配置模型，获得至少一个配置方案，取成本最小的所述配置方案为目标配置方案。

9、可选的，所述s1中计算所述平衡功率的步骤包括：

10、所述地区的所述负荷数据与所述地区的所述新能源出力数据的功率差为所述平衡功率。

11、可选的，所述电氢储能系统包括电化学储能系统和氢气储能系统；

12、所述补偿频段划分有高频频段和低频频段；

13、所述电化学储能系统的输出功率对应所述高频频段；所述氢气储能系统的输出功率对应所述低频频段。

14、可选的，所述高频频段进行时域变换后采样时间段功率曲线积分的最大值为所述电化学储能系统的初始容量；

15、所述低频频段进行时域变换后采样时间段功率曲线积分的最大值为所述氢气储能系统的初始容量。

16、可选的，所述s2中，所述新能源出力数据包括光伏出力数据，所述负荷数据包括电力负荷数据；

17、对所述光伏出力数据和所述电力负荷数据均进行有序聚类，根据轮廓系数找出分割点；

18、将所述分割点进行合并、取异、删减；

19、基于所述分割点对所述光伏出力数据和所述电力负荷数据均进行分割划区。

20、可选的，所述s2中，所述新能源出力数据还包括风电出力数据，所述负荷数据还包括氢气负荷数据；

21、将所述风电出力数据与所述氢气负荷数据进行合并，通过k-means聚类算法求解得到分区内的聚类图；

22、根据所述新能源出力数据与所述负荷数据的特征，在各分区内求取均值，从而得到各个双源双荷的典型日场景及典型日场景的频次。

23、可选的，所述k-means聚类算法采用改进k-means聚类算法；

24、通过分水岭算法预先处理合并的所述风电出力数据与所述氢气负荷数据，确定k值后带入k-means聚类算法。

25、可选的，所述s3中，所述成本模型包括等值年化建设成本、运维成本、弃风弃光惩罚成本、缺能惩罚成本、蓄电池放电寿命损耗成本和电解功率波动损耗成本。

26、可选的，所述s3中，所述约束条件还包括功率平衡约束、线路传输通道约束、供电可靠性约束、稳定供电能力约束、尖峰供电能力约束；

27、所述约束条件还包括所述电氢储能系统的节点安装容量约束和安装总容量约束；

28、所述安装总容量约束为：所述地区的安装总容量小于或等于所述s1中的电氢储能系统的初始容量。

29、可选的，所述电氢储能系统包括电化学储能系统和氢气储能系统；

30、所述约束条件还包括供氢能力约束、氢储能系统运行约束和电储能系统运行约束。

31、本发明采用上述的面向电氢供应能力提升的电氢融合协同优化配置方法，与现有技术相比，具有以下有益效果：

32、（1）本发明采用时域-频域变换，在频域上对平衡功率进行分解，根据功率型、能量型储能设备的特点，划分合理的频率区段，由此所获得的储能设备初始容量作为模型求解的边界条件更加真实且合理；采用聚类的方法，提取典型场景更加丰富，保留了原始数据的时序性而又不失一般性，使得储能配置结果更具可信性；

33、（2）搭建了配置模型，从而提出了一种配网侧电氢融合供能能力综合评价指标体系，以量化分析确定性电氢存储配置下配网侧供电能力、供氢能力及其运行经济性；将该评价体系转化为相应的约束条件添加至所构建电氢储能协同优化配置模型之中，从而使得储能配置结果具备良好的电氢供能能力；

34、进一步，可结合多约束条件，充分考虑不同影响因素，特别是新能源出力的波动性以及电解池使用寿命退化机理，建立电解池寿命退化模型以量化电解功率波动对制氢电解池寿命退化影响，进而建立了综合考虑电氢供能能力提升与新能源消纳的电氢储能协同优化配置模型。