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通过构建双层优化框架（内层调度优化与外层容量优化）和采用2023年高分辨率实际运行数据，研究验证了风-光-氢-甲醇系统的技术经济可行性，实现年净利润1790万元，综合电价降至0.16元/kWh（较基准下降55.6%），氢储罐支持46.57小时满负荷运行。研究揭示了电力现货市场对系统经济性的关键影响机制，为新能源制氢-甲醇规模化应用提供决策支持。
王睿|吴卓瑞|王博文|王伟佳|鲍志明|孙国明|焦奎
国家储能产教平台，天津大学，天津300350，中国
摘要
受中国碳达峰和碳中和目标的驱动，风能-太阳能-氢能制甲醇技术的工业化仍受到多个核心瓶颈的制约。本研究采用全年高分辨率实际数据，并采用双层框架来降低解决方案的复杂性，这与大多数现有建模研究中使用的模拟数据不同。结果表明，所提出的系统在9.51%的弃电率下实现了每年1790万元人民币的净利润，优于直接售电和基于文献的基准情景。协调调度策略将综合电价降低至0.16元人民币/千瓦时，降幅达55.6%；该系统在极端工作条件下仍能保持稳定运行，氢储能系统能够支持甲醇合成单元满负荷运行46.57小时。敏感性分析明确了甲醇价格等关键因素对系统收入的影响机制，并验证了电力现货市场对系统经济可行性的重要性。基于实际测量数据，本研究构建的模型有效验证了风能-太阳能制氢制甲醇系统的技术经济可行性，为其实际工业应用提供了坚实的技术支持。
引言
为了实现碳达峰和碳中和的目标[1]，中国正在推进清洁能源转型，风能-光伏（wind-PV）在电力领域的装机容量占比不断增加[2]、[3]。然而，由于风速和太阳辐射的依赖性[4]，风能-光伏发电具有高度的波动性，导致电网稳定性受到严重影响，需要大量的弃电。这一问题阻碍了新能源的发展，凸显了储能作为关键解决方案的重要性[5]、[6]。与地理受限的抽水蓄能[7]、[8]、[9]和短时储能相比，氢储能具有地理独立性、大容量和长储存时间[10]的优势，但其面临储存和运输压力。作为氢的载体，甲醇易于液化，其体积能量密度高于液态氢，运输成本也更低[11]。作为一种重要的化工原料，甲醇具有广泛的用途[12]，具有作为低成本替代燃料的潜力[13]。甲醇发动机的高压缩比提高了燃烧效率，同时减少了NOx和颗粒物的排放[14]。因此，本文构建了一个集成的风能-光伏-氢能-甲醇系统，通过绿色甲醇生产促进能源结构转型。
目前，关于绿色甲醇相关低碳能源系统的研究已与多个领域的尖端技术深度融合，形成了相对完善的技术体系和研究框架。在多阶段优化和系统能效提升方面，韩等人[10]提出了一种基于离网风能-太阳能-氧燃料发电的新型甲醇生产过程，并结合氧燃料联合循环能源补充模式，使系统的总能效提高到63.5%。在风能预测和不确定性建模方面，顾等人[15]利用权威的GMAO MERRA-2数据集获取了内蒙古鄂尔多斯的每小时风速和太阳辐射数据，并结合风力涡轮机功率曲线和光伏输出温度校正模型，实现了对风能和太阳能资源的准确量化。在设备容量配置和运行调度优化方面，张等人[16]采用MILP算法，对120个典型日场景进行了模拟，确定了电解槽、氢储存罐和储能电池的最佳容量比，使系统能源利用率达到59.29%，弃电率控制在8.73%。在低碳能源系统的全球潜力评估方面，Fasihi M.等人[17]模拟了2020年至2050年全球绿色甲醇生产和成本的演变，提出光伏发电将逐渐成为主导的发电技术。在复杂场景系统集成方面，徐等人[18]关注了海上风电消费和航运业的低碳转型，并设计了一个具有电力-碳-氢-甲醇协同效应的海上综合能源岛。在区域电力-氢能协同的经济性方面，李等人[19]提出了优化谷电价格机制和引入容量租赁模式等策略，以提高项目回报率。在系统优化的技术支持方面，周等人[20]对设备运行约束和能量流耦合匹配进行了研究，重点关注电力-氢能协同系统的多阶段优化需求。在绿色氢生产过程方面，水电解被广泛认为是当前研究中的成熟技术路线[21]。Akbari等人[22]、[23]指出，用于甲醇合成的绿色氢是通过太阳能驱动的铜-氯（Cu-Cl）热化学循环产生的，该循环在适中温度下通过水解、热解、电解和干燥过程分解水。作为一种经济的低碳方法，该循环与氧燃料联合循环发电厂相结合，形成了可持续的电力-甲醇系统。此外，绿色氢生产与生物质气化[24]的结合也体现了绿色氢制备技术的多样性。
现有的风能-太阳能制氢制甲醇系统的优化研究通常基于模拟数据或简化的场景进行建模和求解。构建的优化问题规模较小，整数变量、连续变量和约束方程的数量有限，可以使用MILP或基本的粒子群优化（PSO）算法直接求解。然而，在实际工程场景中，风能-太阳能制氢制甲醇系统的运行受到多维真实数据耦合效应的影响。如果基于全年高分辨率真实数据进行建模，优化问题中的变量和约束规模将呈指数级增长，使得传统求解器难以在合理时间内有效收敛。因此，本研究的核心创新和贡献体现在两个方面：在数据层面，使用了山东省烟台市福山区经济开发区2023年的全年高分辨率真实运行数据来优化风能-太阳能制氢制甲醇系统；在方法论层面，提出了一个双层优化框架来应对由真实数据驱动的大规模优化问题，将PSO算法与Pyomo建模工具相结合，并采用年度时间序列分解求解策略。
部分内容摘录
系统建模
本文对风能-太阳能制氢制甲醇系统进行了模块化建模（见图1）。综合考虑系统内的物质和能量流动路径，系统边界明确定义为：
它涵盖了核心组件，包括风力发电（WP）系统、光伏（PV）发电系统、碱性电解槽（AEL）系统、氢储存罐系统和甲醇合成单元（MSU）。
系统输入
研究概述
本文选取了山东省烟台市福山区经济开发区2023年的风能和太阳能资源作为分析案例（经度121.3度，纬度37.6度）。选择山东作为案例研究区域是因为其风能-太阳能资源、设备成本、使用寿命和电价机制与国内主流情况一致，具有很强的代表性。系统的总装机容量为
结论
本文通过构建由内层调度优化和外层容量优化组成的双层框架，解决了风能-太阳能制氢制甲醇系统的经济优化问题。鉴于由实际数据驱动的优化问题规模远大于模拟场景中的规模，传统MILP算法难以收敛，本文采用了Pyomo和PSO的协同解决方案
CRediT作者贡献声明
王睿：撰写——初稿、验证、软件、方法论、形式分析、概念化。吴卓瑞：撰写——初稿、验证、软件、方法论、形式分析、概念化。王博文：撰写——初稿、验证、软件、方法论、形式分析、概念化。王伟佳：撰写——审阅与编辑、可视化、数据整理。鲍志明：撰写——审阅与编辑、资源整理。孙国明：撰写——审阅与编辑
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的财务利益或个人关系。
