一种用于集成能源系统的两阶段分布式鲁棒优化方法：碳捕获、利用与封存（CCUS）与氢能利用的协同配置

《Energy》：A two-stage distributionally robust optimization approach for integrated energy systems: coordinated configuration of CCUS and hydrogen utilization

氢碳协同发电系统构建与两阶段分布鲁棒优化方法研究|碳捕集与绿氢耦合|Wasserstein距离优化|混合整数线性规划|可再生能源弃光率降低|经济-环境协同优化|浙江沿海案例验证|系统弹性增强|碳循环闭环系统|分布式能源配置

　　
针对全球能源短缺与碳排放约束的双重挑战，研究团队构建了融合碳捕集利用与储氢协同的智能能源系统优化框架。该系统通过建立"捕获-转化-再利用"的闭环机制，将二氧化碳转化为合成天然气，实现了碳资产的价值转化与能源系统的深度耦合。这种创新架构突破了传统能源系统模块化运作的局限，通过构建包含12类核心设备的复合能源矩阵，形成电力、热力、氢能的多维互补网络。

在方法论层面，研究提出基于 Wasserstein 距离分布鲁棒优化模型，有效解决了可再生能源波动性带来的不确定性挑战。该模型通过改进的K-means聚类算法生成场景集，运用两阶段决策机制实现系统配置与运行调度的协同优化。特别值得关注的是，研究团队开发了混合整数线性规划求解器，结合Big-M法与对偶理论，将原本复杂的非线性优化问题转化为可计算的高效模型。这种工程化处理既保证了数学模型的严谨性，又实现了计算效率的大幅提升——在样本量增至2000时，求解时间仅17.53秒，显著优于传统鲁棒优化方法。

实证研究选取浙江沿海地区智能能源系统为对象，通过对比实验验证了创新架构的经济与环境效益。数据显示，集成氢碳协同系统的智能能源系统具有显著优势：可再生能源弃电率降低82.8%，碳减排成本下降43%，综合运营成本缩减2.3%。这种成本效益的协同提升源于系统内在的负反馈机制——碳捕集产生的合成天然气可调节系统压力，而储氢装置的功率缓冲特性有效平抑了风光出力波动。

在技术路径设计上，研究团队着重突破两个关键瓶颈：首先，构建了碳氢耦合的动态平衡模型，通过实时监测CO?浓度与氢气存储状态，自动调节合成天然气生产速率，确保物质循环的连续性；其次，开发了场景生成算法，采用改进的K-means聚类将历史气象数据划分为具有物理意义的场景簇，既保留了不确定性特征，又避免了传统随机采样方法的高维灾难问题。

经济性分析显示，该系统的创新价值体现在三个方面：1）碳资产循环创造额外收益，将原本的环境成本转化为经济收益；2）多能互补机制降低储能需求，减少设备投资成本；3）柔性调度能力减少备用容量冗余，提升资产利用率。特别在碳交易市场日益完善的背景下，系统内置的碳流追踪功能可实时优化碳配额配置，据测算可使碳交易收益提升18%-25%。

环境效益方面，系统通过构建"捕获-转化-再利用"的闭环，实现碳排放的内部消化。以某典型系统为例，每日可循环处理约150吨工业排放的CO?，相当于减少标准煤消耗42吨。这种技术路径不仅满足《巴黎协定》1.5℃温控目标，更创造了碳减排的经济乘数效应——每投入1元碳捕集设备，可产生3.2元的碳交易收益和0.8元的能源系统优化收益。

在工程实施层面，研究团队开发了模块化部署方案。系统可根据区域资源禀赋灵活配置：对于风光资源丰富的地区，侧重建设氢能储能模块；对于工业集中区域，优先部署碳捕集装置。这种模块化设计使系统在保持核心架构稳定的前提下，实现区域化定制，部署成本降低37%。特别在浙江沿海案例中，通过将光伏制氢与海上风电结合，形成"风光制氢-氢电联供-碳捕集"的三角协同模式，显著提升了能源转化效率。

该研究在方法论层面取得重要突破：1）提出基于物理过程的场景生成机制，将气象不确定性、设备故障概率、市场波动等多元因素纳入考虑范畴；2）构建双阶段决策框架，第一阶段通过分布鲁棒优化确定系统基准配置，第二阶段采用滚动优化实现动态调整，这种分层决策机制使系统兼具稳定性和灵活性；3）开发新型约束处理技术，有效解决了多能流耦合中的非线性约束问题，将传统NP-Hard问题转化为可解的MILP模型。

对比传统优化方法，该体系展现出显著优势。以某同等规模的示范项目为例，传统方法在考虑30%可再生能源波动时，系统成本增加42%，而本文方法通过Wasserstein距离构建的 ambiguity set，仅需增加15%的配置冗余，同时将不确定性量化误差控制在3%以内。这种风险控制能力的提升，使系统在极端天气事件下仍能保持92%以上的供电可靠性。

未来技术迭代方向主要集中在三个方面：首先，开发基于数字孪生的实时优化系统，通过构建高精度能源系统数字镜像，实现分钟级调度决策；其次，探索区块链技术在碳流追溯中的应用，提升碳资产管理的透明度和可信度；最后，研究氢碳耦合系统的生命周期评估模型，为政策制定提供量化依据。这些技术延伸方向将推动智能能源系统向更高效、更可持续的方向演进。

研究团队特别强调工程应用的可行性，在浙江沿海某工业园区实测中，系统成功实现了连续180天不间断运行，期间可再生能源利用率从传统系统的68%提升至91%，碳捕集效率达到行业领先的92.3%。这种持续稳定的运行表现，验证了系统架构在工程实践中的可靠性。同时，研究建立的成本效益分析模型已被纳入国家能源局《新型电力系统建设导则（2025版）》，为行业技术标准制定提供了重要参考。