一種用于復雜多工況的氫儲能系統電解槽選型方法技術方案

本發明專利技術公開了一種用于復雜多工況的氫儲能系統電解槽選型方法，包括步驟：根據現有大數平臺數據統計結果，確定各個地區不同可再生能源制氫場景概率分布、多類型電解槽使用概率以及不同場景下多類型電解槽使用概率，將這些數據作為電解槽選型決策系統的輸入(先驗概率矩陣)，再根據前述已知的先驗概率通過貝葉斯估計方法計算得到不同應用服務工況下的電解槽使用概率矩陣(后驗概率矩陣)。根據貝葉斯公式的動態修正不同類型電解槽在不同制氫場景下的使用概率，有效的保證了可再生能源制氫儲能系統的多主體匹配特性，解決了可再生能源制氫系統中資源最大化利用及經濟效益最大化的分配問題，可有效保障未來氫儲能系統應用于多類型場景下的經濟性建設。類型場景下的經濟性建設。類型場景下的經濟性建設。

【技術實現步驟摘要】
一種用于復雜多工況的氫儲能系統電解槽選型方法


[0001]本專利技術涉及一種可再生能源制氫儲能系統經濟性運行管理技術，尤其涉及一種用于復雜多工況的氫儲能系統電解槽選型方法，基于數據融合理論的電解槽經濟性決策選型。

技術介紹

[0002]在“碳達峰
·
碳中和”目標下，能源清潔化轉型是大勢所趨，可再生能源的裝機容量正在迅猛增加，而對于可再生能源的消納及解決其間歇性、波動性問題，最佳解決方案無疑是大力發展大規模儲能技術。
[0003]由于發電在負荷上的地理分布不均，遠距離外送的技術制約加上可再生能源發電所固有的隨機性、季節性和反調峰特性進一步增加了可再生能源調峰難度，加之風力和太陽能存在很大程度的不可預測性，這使得風電和光伏發電存在分布不均和發電量不穩定的特點，對其并網造成了一定困難，導致棄風棄水棄光嚴重。因此，如何解決大規模可再生能源消納成為實現雙碳目標必須解決的問題。基于可再生能源發展不平衡的矛盾，及風電、光伏等可再生能源波動性和間歇性特點，配置儲能系統是解決當前大規模棄風棄光問題的有效手段，開發新型高效的儲能方式不僅可以進一步提高電力系統靈活性，也是解決可再生能源發電量過剩最根本的辦法。
[0004]氫能作為一種未來能源界極具發展潛力的能源之一，因其熱值高、來源多樣、儲量豐富及適于大容量、長時間存儲的特性，被認為是21世紀的“終極能源”，也為大規模儲能技術提供了一種新思路。因此，對于具有不均勻性、間斷特性的大量“棄風、棄光、棄水”資源，氫能是一種理想的能量儲存介質，采用富電制氫儲能技術可有效解決可再生能源消納及并網穩定性問題。通過棄風棄光電力電解水制氫技術實現電
?
氫轉換，合理利用棄風、棄光能源，同時平抑可再生能源并網波動，實現能源的時空平移。
[0005]可再生能源制氫當前主流技術是采用電解水制氫，即將棄風棄光能源所發電力接入電解槽開始電解制氫，并通過儲氫罐等設備存儲為后續氫燃料電池發電做備用。其中，電解槽根據電解質的不同主要可以分為堿性電解槽、質子交換膜電解槽、固體氧化物電解槽三種。
[0006]考慮到電解槽類型及其應用服務工況數量眾多，且不同地區可再生能源分布不同多類型電解槽使用概率及其應用場景具有較強的不確定性，因此，在可在生能源分布區域內選擇合適的電解槽制氫使得整個可再生能源電解制氫技術系統經濟效益最大化非常關鍵，這將會直接影響到可再生能源系統的經濟性和并網穩定性以及電解槽的使用壽命。
[0007]不同地區可再生能源分布及使用率不同，因此可再生能源電解制氫系統應用工況復雜，且新能源與氫能組合多樣，現有可再生能源制氫系統難以綜合考慮地區資源分布差異以及不同制氫場景下采用不同種類電解槽經濟效益最大化的問題，導致資源浪費嚴重，富余可再生能源電力未能最大化利用；而貝葉斯決策方法可以在不完全的現有大數據下，對部分未知數據用主觀概率估計，并通過貝葉斯公式進行后驗概率修正，最后利用期望值
和修正概率做出最優決策，在不斷修正后驗概率的過程中，貝葉斯決策方法就避免了先驗概率過于主觀的判斷結果。
[0008]有鑒于此，特提出本專利技術。

技術實現思路

[0009]本專利技術的目的是提供了一種用于復雜多工況的氫儲能系統電解槽選型方法，以解決現有技術中存在的上述技術問題。
[0010]本專利技術的目的是通過以下技術方案實現的：
[0011]本專利技術的用于復雜多工況的氫儲能系統電解槽選型方法，該方法中采用大數據平臺對不同地區可再生能源分布及可再生能源制氫組合設備使用概率作為決策選型系統的輸入，包含以下步驟：
[0012]1)獲取全國不同地區的可再生能源制氫場景先驗概率分布數據，具體數據包括不同制氫場景出現概率、不同類型電解槽使用概率、特定應用服務工況下多類型電解槽使用概率等數據；
[0013]2)將現有數據輸入決策選型系統中，計算目標對象的后驗使用概率；
[0014]3)采用基于電解制氫系統不同應用場景和考慮不同類型電解槽使用概率P(elec
i
)，1≤i≤n、不同類型可再生能源電解制氫系統使用概率P(con
j
)，1≤j≤m以及特定應用工況下多類型電解槽的使用的條件概率P(elec
i
|con
j
)的貝葉斯估計方法，對可再生能源電解制氫系統的后驗概率進行測算，得出不同電解槽應用于不同制氫場景下的后驗概率分布；
[0015]4)采用基于專家經濟收益測算數據不一致性的不同制氫場景下多類型電解槽選型的經濟效益分析方法，得出不同電解槽應用于不同制氫場景下的經濟收益數據；
[0016]5)針對不同電解槽在不同的制氫場景下應用的后驗概率分布情況，基于不同專家經濟收益測算標準不一致性，采用D
?
S數據融合技術得到符合決策者偏好的最終方案，即z種專家經濟收益測算數據下的最終電解槽最優經濟選型方案。
[0017]與現有技術相比，本專利技術所提供的基于貝葉斯估計的用于復雜多工況的氫儲能系統電解槽選型方法，用于新能源+儲能系統建設經濟評估及管理，充分考慮地區資源分布差異性、可再生能源電解制氫不同場景的復雜性，可有效提高在多應用服務工況下的可在生能源電解制氫系統經濟性，為不同地區可再生能源電解制氫系統的大規模應用技術參考，加快氫能參與可再生能源消納以及平滑可再生能源波動的應用進程，促進“碳達峰碳中和”目標的實現。
附圖說明
[0018]圖1為本專利技術實施例提供的用于復雜多工況的氫儲能系統電解槽選型方法整體流程示意圖；
[0019]圖2為本專利技術所提貝葉斯決策+數據融合綜合評估方法框圖。
[0020]圖3為本專利技術所采用數據融合方法流程圖。
具體實施方式
[0021]下面結合本專利技術實施例中的附圖，對本專利技術實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述；顯然，所描述的實施例僅僅是本專利技術一部分實施例，而不是全部的實施例，這并不構成對本專利技術的限制。基于本專利技術的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本專利技術的保護范圍。
[0022]首先對本文中可能使用的術語進行如下說明：
[0023]術語“和/或”是表示兩者任一或兩者同時均可實現，例如，X和/或Y表示既包括“X”或“Y”的情況也包括“X和Y”的三種情況。
[0024]術語“包括”、“包含”、“含有”、“具有”或其它類似語義的描述，應被解釋為非排它性的包括。例如：包括某技術特征要素(如原料、組分、成分、載體、劑型、材料、尺寸、零件、部件、機構、裝置、步驟、工序、方法、反應條件、加工條件、參數、算法、信號、數據、產品或制品等)，應被解釋為不僅包括明確列出的某技術特征要素，還可以包括未明確列出的本領域公知的其它技術特征要素。
[0025]術語“由
……
組成”表示排除任何未明確列出的技術特征要素。若將該術語用于權利要求中，則該術語將使權利要求成為封閉式，使其不包含除明確列出的技術特征要素以外的本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種用于復雜多工況的氫儲能系統電解槽選型方法，其特征在于，該方法中采用大數據平臺對不同地區可再生能源分布及可再生能源制氫組合設備使用概率作為決策選型系統的輸入，包含以下步驟：1)獲取全國不同地區的可再生能源制氫場景先驗概率分布數據，具體數據包括不同制氫場景出現概率、不同類型電解槽使用概率、特定應用服務工況下多類型電解槽使用概率等數據；2)將現有數據輸入決策選型系統中，計算目標對象的后驗使用概率；3)采用基于電解制氫系統不同應用場景和考慮不同類型電解槽使用概率P(elec
i
)，1≤i≤n、不同類型可再生能源電解制氫系統使用概率P(con
j
)，1≤j≤m以及特定應用工況下多類型電解槽的使用的條件概率P(elec
i
|con
j
)的貝葉斯估計方法，對可再生能源電解制氫系統的后驗概率進行測算，得出不同電解槽應用于不同制氫場景下的后驗概率分布；4)采用基于專家經濟收益測算數據不一致性的不同制氫場景下多類型電解槽選型的經濟效益分析方法，得出不同電解槽應用于不同制氫場景下的經濟收益數據；5)針對不同電解槽在不同的制氫場景下應用的后驗概率分布情況，基于不同專家經濟收益測算標準不一致性，采用D
?
S數據融合技術得到符合決策者偏好的最終方案，即z種專家經濟收益測算數據下的最終電解槽最優經濟選型方案。2.如權利要求1所述的用于復雜多工況的氫儲能系統電解槽選型方法，其特征在于，通過以下步驟對不同制氫應用場景下對電解槽進行選型：a)設ELEC＝(elec1，elec2，
…
，elec
n
)
T
為不同類型電解槽向量，分別是AWE(堿性電解槽，Alkaline Water Electrolyzer)、PEMEL(質子交換膜電解槽，Proton Exchange Membrane Electrolyzer)、SOEL(固體氧化物電解槽，Solid Oxide Electrolyzer)等；設CON＝(con1，con2，
…
，con
m
)
T
為不同類型可再生能源制氫場景向量；...

【專利技術屬性】
技術研發人員：李建林，梁忠豪，李光輝，肖珂，
申請(專利權)人：北方工業大學，
類型：發明
國別省市：