文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于制氢设备精细建模的综合能源系统绿氢蓝氢协调低碳优化策略》

这个标题涉及到多个重要概念：

1. 基于制氢设备精细建模：指的是对制氢设备进行详细的建模分析。这包括制氢设备的各种组成部分、工作原理、效率、输入输出等方面的精细建模，可能涉及物理模型、数学模型或计算模拟。

2. 综合能源系统：指的是整个能源生产、转换和利用的系统，可能包括电力系统、热能系统、气体系统等，这些系统相互关联、相互影响，综合考虑能源的生产、储存、传输和利用。

3. 绿氢和蓝氢：这两个术语涉及到氢的生产方式。绿氢通常是指利用可再生能源（如风能、太阳能等）通过电解水的方式生产氢。而蓝氢则是指使用化石燃料，如天然气等，结合碳捕获技术生产氢，以减少温室气体排放。

4. 协调低碳优化策略：指在考虑制氢设备精细建模的基础上，针对综合能源系统中绿氢和蓝氢的生产，制定协调并优化的策略。这些策略可能包括不同生产方式之间的协同运作、优化能源利用效率以及减少碳排放等方面。

因此，这个标题的主要内容可能涉及对制氢设备进行详细建模，然后在综合能源系统中考虑绿氢和蓝氢的生产方式，并制定协调的、低碳的优化策略，以实现更高效、更环保的能源利用。

摘要：在“双碳”背景下，为了降低氢能利用成本及综合能源系统的碳排放，提出一种综合能源系统绿氢和蓝氢协调低碳优化策略。首先考虑电解水制氢和天然气制氢的经济和碳排放特性，分别引入绿氢和蓝氢产-储-用模块，并对绿氢制取设备的功率-效率动态特性、蓝氢制取中的能量转换过程进行精细化建模，实现不同类型氢能高效协调利用。其次，通过优化氢负荷供应中的绿氢和蓝氢比例，提升供氢灵活性。基于此，综合考虑碳交易、波动性风电制氢下的电解槽寿命损耗以及各设备的约束条件，以风电运行与弃风惩罚成本、购能成本、电解槽的寿命折损成本、蓝氢提纯成本及碳排放成本之和的总经济成本最小为目标，构建低碳经济调度模型。最后，算例分析验证了所提绿氢蓝氢协调优化策略的合理性。

这段摘要描述了一项研究，主要关注在应对“双碳”（降低二氧化碳排放和碳中和）的背景下，降低氢能利用成本以及综合能源系统的碳排放。以下是摘要的主要内容解读：

1. 目标和背景： 研究的目标是制定一种综合能源系统的优化策略，以实现绿氢和蓝氢的协调低碳利用，以应对当前的“双碳”背景，即降低氢能利用成本和减少碳排放。

2. 方法和建模： 首先，考虑了电解水制氢和天然气制氢的经济和碳排放特性。然后，引入了绿氢和蓝氢的产-储-用模块，对绿氢制取设备和蓝氢制取中的能量转换过程进行了精细建模，以实现不同类型氢能的高效协调利用。

3. 灵活性提升： 通过优化氢负荷供应中绿氢和蓝氢的比例，提高了供氢的灵活性，这意味着系统可以更好地适应不同需求和条件。

4. 经济调度模型： 在考虑碳交易、波动性风电制氢下的电解槽寿命损耗以及各设备的约束条件的基础上，构建了一个低碳经济调度模型。优化目标是使得风电运行与弃风惩罚成本、购能成本、电解槽的寿命折损成本、蓝氢提纯成本以及碳排放成本之和的总经济成本最小。

5. 算例分析： 最后，通过算例分析验证了所提出的绿氢蓝氢协调优化策略的合理性。这可能包括对实际数据的模拟和对系统性能的评估。

总体而言，这项研究致力于通过深入建模和优化策略来实现绿氢和蓝氢的协调利用，以在“双碳”环境下提高氢能的经济效益和降低碳排放。

关键词:氢能利用电解横天然气巨低碳度翰能源系统

解读关键词：

1. 氢能利用： 指的是利用氢作为能源的过程，可能包括氢气的生产、储存、转换和利用等方面。

2. 电解： 指的是通过电解水的过程来产生氢气，这是一种制备绿氢（绿色氢气，通过可再生能源电力生成的氢气）的方法。

3. 横天然气： 这个词组可能指的是天然气在能源系统中的一种角色或使用方式。可能包括天然气的生产、储存、转换等方面。

4. 巨低碳度： 意味着非常低的碳含量。可能指的是一种能源系统或工艺，其产生的能源具有非常低的碳排放水平，符合低碳经济或气候友好的要求。

5. 翰能源系统： 这个词组可能指的是一种能源系统或体系，其中包括了利用氢能、电解、天然气和低碳度的关键组成部分。"翰"可能是一个特定领域、公司或项目的名称，具体含义可能需要根据上下文来解释。

综合而言，这些关键词可能描述了一个以氢能为基础，通过电解水和天然气的方式生产氢气，同时具有巨低碳度特性的能源系统，可能涉及到某种名为"翰能源系统"的项目或技术。

仿真算例：为验证所建模型的有效性，采用算例进行计 算分析。系统电、热、氢负荷以及风电出力预测曲 线见附录图 C1，EL 设备的相关参数及功率-效率 关系的分段线性化参数见附录表 A1，分时电价、 天然气价格及水价见附录表 C1，储能设备的容量 和参数见附录表 C2，其余设备的容量和运行参数 见附录表 C3， w c 取 0.4 元/(kW·h)， EL c 取 1 元 /(kW·h)， PSA c 取 0.623 元/ Nm3，碳交易基价  取 0.26 元/ kg，取 0.581 kg/(kW·h)， max Pgrid 取 600 kW。

仿真程序复现思路：

为了复现该仿真并验证所建模型的有效性，你可以采用以下步骤，并使用Python作为编程语言：

1. 数据准备： 从提供的附录中获取系统电、热、氢负荷以及风电出力预测曲线（附录图C1）、EL设备的相关参数及功率-效率关系的分段线性化参数（附录表A1）、分时电价、天然气价格及水价（附录表C1）、储能设备的容量和参数（附录表C2）以及其他设备的容量和运行参数（附录表C3）等数据。

2. 建立模型： 根据所提供的参数和曲线，建立系统模型。这可能涉及到能源平衡方程、设备运行模型等。考虑到EL设备的功率-效率关系的分段线性化参数，需要特别关注该设备的建模。

3. 编写仿真代码： 使用Python编写仿真代码。以下是一个简化的示例代码，仅供参考，实际代码需要根据具体模型和参数进行调整：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 仿真参数
wc = 0.4  # 元/(kW·h)
EL_c = 1  # 元/(kW·h)
PSA_c = 0.623  # 元/Nm3
delta = 0.26  # 元/kg
theta = 0.581  # kg/(kW·h)
max_Pgrid = 600  # kW

# 数据读取，这里假设数据以数组形式存储，实际情况可能需要使用文件读取或其他方式
load_curve = np.loadtxt('附录图C1.csv', delimiter=',')
EL_params = np.loadtxt('附录表A1.csv', delimiter=',')
electricity_price = np.loadtxt('附录表C1.csv', delimiter=',')
storage_params = np.loadtxt('附录表C2.csv', delimiter=',')
other_params = np.loadtxt('附录表C3.csv', delimiter=',')

# 仿真模型
def simulate(load_curve, EL_params, electricity_price, storage_params, other_params):
    # 在这里实现仿真逻辑，考虑电、热、氢负荷、风电出力、EL设备、储能设备等因素
    # ...

# 运行仿真
results = simulate(load_curve, EL_params, electricity_price, storage_params, other_params)

# 结果分析，可视化等
# ...

# 示例：绘制电负荷曲线和储能设备充放电曲线
plt.plot(load_curve, label='Electric Load')
plt.plot(results['storage_charge'], label='Storage Charge')
plt.plot(results['storage_discharge'], label='Storage Discharge')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Power (kW)')
plt.legend()
plt.show()