中国氢能新突破：多电解槽系统冷热启动集成控制策略
作者:
Suliang Ma 华北理工大学
Zeqing Meng 华北理工大学
Yang Mei 华北理工大学
Mingxuan Chen 三峡科技
Baoping Zhang 三峡科技
Jie Ren 华北理工大学
华北理工大学电气与控制工程学院，北京市石景山区
三峡科技有限公司，西城区，北京，
文献链接:
doi.org/10.1016/j.ijhydene.2025.151872
铂道摘其主要内容如下
研究亮点
开发综合电热模型:涵盖冷/热启动动态、热传递和降解过程。
提出混合冷/热启动优化控制策略: 权衡待机能量损失与电解槽寿命。
集成运行轮换机制:平衡电解槽之间的负载分配。
建立多维性能评估框架。
摘要
在离网风电制氢系统中, 制氢过程受到高度波动的风力发电严重影响, 对多电解槽的协调运行控制提出了严峻挑战。
为解决这一问题, 中国科研人员提出了一种集成冷启动和热启动过程的多电解槽轮换优化控制策略。
首先, 建立了离网风电制氢系统和电热耦合模型。
随后,在S1(简单链式控制策略)和S2(基于滚动优化的策略)分析的基础上, 研究提出了一种多电解槽系统的协调状态转换控制方法, 集成了冷启动/热启动特性和电解槽寿命。
最后,通过仿真案例研究全面展示了不同控制策略下多电解槽制氢系统的多维性能比较。
与S1和S2相比,所提策略不仅分别减少了21.6%和4.8%的电解槽降解, 而且在能源性能方面优于两种策略, 单位体积制氢能耗比S1提高3.05%, 启动预热能耗比S2降低2.7%。轮换机制的引入显著增强了碱性电解槽(ALK)集群的运行平衡性。
引言
可再生能源驱动的电解制氢作为一项清洁技术具有重大前景,正吸引全球关注,其能够减少二氧化碳排放并生产绿色氢能[1,2]。为应对风力发电波动性对稳定制氢带来的挑战,多电解槽配置结合灵活控制策略得到广泛应用[3,4]。
全球研究人员在多电解槽制氢系统控制策略方面投入了大量精力[5,6]。现有研究已建立了传统策略, 如链式控制、基于滚动优化的策略和均匀分配方案,这些策略都旨在适应可再生能源发电的不确定性和间歇性[[7], [8], [9]]。
文献[10]为包含碱性电解槽(ALK)和质子交换膜电解槽(PEM)单元的并网混合电解槽系统设计了分布式协同功率分配方案,专门针对一次调频应用。该方法采用仅基于本地实时测量的去中心化范式,因此提高了对集中控制固有单点故障的韧性。
文献[11]设计了网络接口快速响应切换策略和基于粒子群优化(PSO)的自适应控制模型。该框架使制氢系统能够快速应对电网频率扰动,从而提高电网频率稳定性。
文献[12]提出了一种针对离网系统的标准化融合方法,通过分析多个目标函数值的演化,减轻调度过程中维度不一致的影响。采用这种方法,系统的经济性能和能效指标提高了2-3倍。
文献[13]提出了一种考虑ALK启动特性的离网光伏制氢策略。制定了以最大化系统整体效率为目标的优化函数。与传统的链式和均匀分配策略相比,所提策略分别提高了45.37%和11.38%的制氢量。
控制策略对电解槽寿命的影响已成为限制系统可靠性提升的关键因素之一。现有研究发现,长时间运行、频繁启停或功率分配不均衡容易导致电解槽非均匀老化[14]。
因此, 文献[15]提出了一种考虑电解槽降解的调度策略。通过调节不同优先级电解槽的运行和启停循环,该策略实现了约50%的电解槽利用率提升。
文献[16]提出了基于多线性建模的PEM集群仿真框架。该框架应用张量分解提高多堆栈仿真效率,并评估控制策略对系统寿命的影响。
文献[17]提出的寿命降解模型纳入了关键运行参数——包括电流密度、热循环和启停频率——以估算电解槽的等效寿命损失,最终实现控制优化。
近期文献强调, 启停频率显著影响设备寿命和运行能耗, 推动相关研究成为该领域的焦点[18]。如文献[19]所强调,PEM的动态运行, 特别是在频繁启停循环下,会加速关键部件的降解, 同时导致效率损失并提高平准化制氢成本(LCOH)。
文献[20]展示了一个集成光伏阵列、电池储能和ALK的制氢系统,通过预测控制策略优化功率流分配。该方法有效防止频繁启停循环,从而减轻电解槽部件的降解。
文献[21]研究了冷启动、热启动和过渡阶段的降解动态,强调优化预定预处理可显著降低寄生功率消耗。
研究[22,23]量化了冷/热启动持续时间和瞬态运行对电解槽降解的影响,采用二元变量数学表征状态转换。
在间歇性供电条件下,电解槽的热管理是另一个关键方面[24,25]。研究[26,27]构建了多物理场模型,这些模型集成了电化学动力学、热行为、等效电路和功率控制机制。这些耦合模型构成了自适应热管理单元,动态监测和调节电解槽温度场,从而缩短启动时间并降低预热能耗。
文献[28]提出了一种基于混合整数线性规划的模型预测控制算法,动态更新电解效率以优化温度。此外,基于利用稳态电化学特性和氢氧比的三阶动态模型,文献[29]开发了分钟级优化策略。这使ALK能够调节冷却水流量以跟踪风力波动。采用所提策略,ALK功率范围扩大13.8%,弃风率降低15.06%。
现有研究缺乏对电解槽运行策略的综合性能评估指标。例如,虽然文献[30]证明频繁启停循环显著加速降解, 但这一关键因素很少被纳入现有评估框架。根据文献[31],当运行期间的降解机制被纳入建模时, 平准化制氢成本LCOH从4.56美元/千克增加到6.60美元/千克,突显了忽视寿命因素的局限性。
虽然这些指标提供了一些参考价值, 但在表征多电解槽系统内的耦合关系方面存在局限性。例如,追求最大制氢量可能导致频繁启停循环和加速降解, 而仅关注能源效率可能忽视运行平衡。然而,狭隘地关注经济指标, 如LCOH[32], 虽然对长期经济评估有意义, 但未能充分捕捉短期电热动态。
控制策略的评估框架需要进一步完善, 必须建立多维性能指标集。为解决这些局限性, 本文提出了一个多维评估框架, 将制氢量、能耗、降解、预热、系统平衡和经济性能集成为统一的指标集。
研究总结
综上所述, 多电解槽控制策略在该领域受到相当关注并取得了有价值的成果。然而,现有策略未充分解决电解槽的电热动态, 特别是在结合冷/热启动和平衡多电解槽运行方面。此外,电解槽控制策略的评估框架需要通过建立多维指标来完善。
为解决这些问题, 本研究提出了一种用于多电解槽系统的冷/热启动集成轮换优化控制策略。基于ALK的电热动态模型, 所提方法集成了互补的冷/热启动特性(响应时间和预热能量), 并纳入轮换机制以全面提升系统性能。
本研究的主要贡献
1)开发了多电解槽系统的电热模型,纳入了冷/热启动过程、热能交换、电解槽寿命模型和平准化成本计算模型。这种集成方法更全面地描绘了系统运行条件和特性。
2)开发了多电解槽系统的混合冷/热启动运行策略,减轻了传统热备用相关的能源浪费。通过基于优化的风力发电功率调度,显著提高了系统整体寿命制氢产量。
3)将运行轮换方案集成到多电解槽控制中,改善了堆栈间的运行平衡,延长了整体系统寿命。
4)开发了用于评估多电解槽控制策略的多维评估指标,纳入制氢产量、寿命降解、能耗、预热需求、运行平衡和经济性能,以全面捕捉系统性能。
图1展示了采用碱性电解槽(ALK)集群的离网风力制氢系统结构。该系统主要由风力发电单元、控制策略模块、碱性电解槽集群和集成热管理单元组成。首先, 风力涡轮机输出的交流电经过整流转换为直流电, 随后接入直流母线为多个碱性电解槽供电。控制策略模块通过调节各个电解槽来分配功率。
状态转换模式
在运行过程中, 电解槽可能在四种状态之间切换:关闭、启动、待机和制氢。这些状态转换增加了系统描述和仿真的复杂性。因此, 本研究定义了两个离散状态变量Hi,t和Ci,t, 用于表征电解槽i在时刻t的运行状态。在本研究中,控制策略根据图4所示的流程为状态变量赋值。Hi,t和Ci,t均为...（详见原文）
参数描述
基于所提出的模型和控制策略, 本节建立了一个采用碱性电解槽集群的离网风力制氢仿真案例。在该仿真案例中,分析了不同控制策略对碱性电解槽集群运行性能的影响。列出了碱性电解槽的关键参数, 包括电流密度、最小启动功率、冷启动和热启动持续时间。列出了热模型的相关参数。（详见原文）
结论
针对包含多个碱性电解槽的离网风氢系统,本研究首创了一种结合冷/热启动协调的轮换优化控制策略。该方案全面考虑了运行状态转换、热瞬态、能耗指标、制氢能力、设备平衡和使用寿命退化机制。该策略将冷/热启动协议与动态轮换相结合,实现了功率的实时优化...
术语表
| 缩写 | 英文全称 | 中文释义 |
|---|---|---|
| ALK | Alkaline electrolyzer | 碱性电解槽 |
| M | The weight of the electrolyzer | 电解槽重量 |
| RTC | Required time steps for cold start | 冷启动所需时间步数 |
| m | Hydrogen production rate | 制氢速率 |
| RTH | Required time steps for hot start | 热启动所需时间步数 |
| Qgen,t | Heat generation from overvoltage | 过电压产生的热量 |
| i | Index for electrolyzers in a group | 组内电解槽索引 |
| Qliq,t | Heat transferred to lye | 传递给碱液的热量 |
| j | Index for electrolyzers in a group | 组内电解槽索引 |
| Qloss,t | Heat loss to environment | 环境热损失 |
| t | State of Energy | 能量状态 |
| γ | Hydrogen conversion rate | 氢转化率 |
| Pi | Capacity of | ...的容量 |
本研究由北京市教育委员会研发计划资助(KM202410009013)。
参考文献(34篇)
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