風電—氫儲能與煤化工多能耦合系統(tǒng)設備投資規(guī)劃優(yōu)化建模

袁鐵江　李國軍　張增強　張　龍　蔡高雷　梅生偉

（1. 新疆大學電氣工程學院　烏魯木齊　830047 2. 國網(wǎng)新疆電力公司經(jīng)濟技術研究院　烏魯木齊　830013 3. 國網(wǎng)新疆電力公司電力科學研究院　烏魯木齊　830011 4. 電力系統(tǒng)國家重點實驗室（清華大學）　北京　100084）

風電—氫儲能與煤化工多能耦合系統(tǒng)設備投資規(guī)劃優(yōu)化建模

袁鐵江1，4李國軍1張增強2張龍3蔡高雷1梅生偉1，4

（1. 新疆大學電氣工程學院烏魯木齊830047 2. 國網(wǎng)新疆電力公司經(jīng)濟技術研究院烏魯木齊830013 3. 國網(wǎng)新疆電力公司電力科學研究院烏魯木齊830011 4. 電力系統(tǒng)國家重點實驗室（清華大學）北京100084）

以氫儲能為媒介將風電與煤化工進行有機整合，是提升風電消納能力、降低煤化工耗能與污染的有效技術路線。提出以風電全額消納和煤化工低耗能、低污染的風電—氫儲能與煤化工多能耦合系統(tǒng)（W-HES&CC）集成架構設計方案；以多能耦合系統(tǒng)設備一次性投資最小為目標，以風電全額消納與 W-HES&CC穩(wěn)定運行為約束，構建多能耦合系統(tǒng)設備投資規(guī)劃數(shù)學模型，進而使用遺傳算法對上述模型求解；基于新疆某地區(qū)風電場與煤化工企業(yè)為算例背景，仿真結(jié)果表明提出的多能耦合系統(tǒng)設備投資優(yōu)化規(guī)劃數(shù)學模型的正確性，并進一步基于規(guī)定應用場景分析了不同風電并網(wǎng)比例與風電非電形態(tài)消納比例條件下系統(tǒng)的投資成本變化規(guī)律。

風力發(fā)電氫儲能煤化工設備投資規(guī)劃遺傳算法

0　引言

我國西部擁有豐富的煤炭資源及充裕的可再生能源，不僅可以大力發(fā)展以風電為首的清潔能源，亦可以推廣以制甲醇為基礎的大型煤化工產(chǎn)業(yè)。風電作為大規(guī)模清潔能源主要利用形式，憑借其取之不盡、用之不竭、無污染等優(yōu)點得到迅猛發(fā)展［1，2］，但其隨機性、波動性及不可控等特性使風電棄風量居高不下，并給電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行帶來巨大挑戰(zhàn)［3-6］，使得風電高水平消納成為關鍵技術性問題；大型傳統(tǒng)煤化工產(chǎn)業(yè)用煤炭深加工的附屬品來緩解現(xiàn)有化石燃料與社會需求間的矛盾，但此過程中存在高能耗、高污染［7］等問題，因此如何使煤化工盡可能低碳、低能耗生產(chǎn)是破解目前產(chǎn)業(yè)困局的關鍵問題。綜合風電與煤化工產(chǎn)業(yè)所面臨問題，以電解水制氫為橋梁，將風電“嫁接”到現(xiàn)代煤化工產(chǎn)業(yè)，構建一個以能源、環(huán)境、經(jīng)濟及社會綜合效益最大化的多能耦合系統(tǒng)。然而國內(nèi)外對此多能耦合系統(tǒng)規(guī)劃優(yōu)化研究較少，因此，對基于氫儲能的風電與煤化工多能耦合系統(tǒng)設備投資規(guī)劃優(yōu)化研究是非常必要的。

文獻［8］提出用可再生能源與電解水系統(tǒng)相結(jié)合制氫能并與煤化工產(chǎn)業(yè)聯(lián)合制取甲醇等二次能源的系統(tǒng)構架。文獻［9］闡述了目前風電制氫系統(tǒng)與煤化工產(chǎn)業(yè)相結(jié)合制取甲醇還處于初級理論研究階段，要進行工業(yè)化生產(chǎn)還需要各個方面的深入研究。文獻［10，11］指出歐洲為提高可再生能源對電網(wǎng)的滲透率及利用效率，提出基于純凈的規(guī)?；茪浼皟浼夹g的第五框架計劃。文獻［12］闡述了風—氫耦合發(fā)電的概念和結(jié)構，并在總結(jié)相關國際研究動態(tài)和成果基礎上，為中國風—氫耦合發(fā)電技術的發(fā)展提供了建議。文獻［13］根據(jù)中國大規(guī)模非并網(wǎng)型風力發(fā)電發(fā)展狀況、前景及可行性，計及相關技術約束，探討利用風能進行海水淡化制氫的經(jīng)濟、技術可行性。文獻［14］基于實際非并網(wǎng)風電電解制氫系統(tǒng)示范工程，揭示了風電與電解水制氫工藝之間的耦合關系。文獻［15］在風電并網(wǎng)情況下，將風電與電解水制氫系統(tǒng)進行耦合并分析了該系統(tǒng)的收入、支出及現(xiàn)金流量。文獻［16］采用電網(wǎng)不能并網(wǎng)消納的電量進行電解水制氫，將四種氫氣消納途徑進行經(jīng)濟性評估。文獻［17，18］采用非并網(wǎng)條件下的風電與煤化工耦合生產(chǎn)的技術路線，從煤化工生產(chǎn)角度對污染物排放進行計算與評估。文獻［19］指出傳統(tǒng)煤化工生產(chǎn)工藝與社會需求之間的矛盾。但上述文獻并沒有涉及并網(wǎng)型風電與煤化工耦合生產(chǎn)架構，亦沒有針對此類型耦合系統(tǒng)的設備投資、優(yōu)化構建方面進行研究。

針對以上問題，本文提出一種基于氫儲能的風電與煤化工多能耦合系統(tǒng)設備投資規(guī)劃優(yōu)化方法。首先，提出以風電全額消納與煤化工盡可能低碳的風電—氫儲能與煤化工多能耦合系統(tǒng)集成架構設計方案；其次，以系統(tǒng)設備一次性投資最小為目標，慮及風電完全消納與耦合系統(tǒng)穩(wěn)定性約束，進而建立多能耦合系統(tǒng)設備匹配優(yōu)化模型；最后以新疆某地區(qū)風電場與煤化工企業(yè)對模型進行驗證，結(jié)果表明了該投資規(guī)劃方法的正確性與有效性。

1　風電—氫儲能與煤化工多能耦合系統(tǒng)優(yōu)化構建

圖1所示為風電—氫儲能煤化工多能耦合系統(tǒng)架構，包括風電系統(tǒng)、電能分配系統(tǒng)、電解水制氫裝置、壓力儲氫和儲氧設備、氫能分配系統(tǒng)、氫氧燃料內(nèi)燃機發(fā)電機組、煤化工制甲醇設備。以風電電解水為樞紐，風力發(fā)電機組所發(fā)電量既可以通過電能分配系統(tǒng)直接并網(wǎng)消納，亦可以電解水制氫氣，電解水產(chǎn)生的氫氣和氧氣存儲在壓力儲存設備中；當電網(wǎng)負荷過重或風電并網(wǎng)引起電網(wǎng)波動時，可通過氫儲分配系統(tǒng)將 “富?！憋L電電解水儲存的氫能帶動氫氧燃料發(fā)電機組發(fā)電并網(wǎng)，對風電進行“削峰填谷”，保證電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行。傳統(tǒng)煤化工的高污染、高能耗主要體現(xiàn)在煤氣化“需氧”過程和合成甲醇“需氫”過程［17］，而通過風電電解水產(chǎn)生的氧氣與氫氣可有效解決在甲醇合成過程中的氫、氧高能耗、高污染的問題，使二者聯(lián)合生產(chǎn)達到“雙贏”局面。風電與煤化工結(jié)合的優(yōu)勢如下：

（1）不同于目前非并網(wǎng)型風電—煤化工聯(lián)合運行方式［17，18］，本文在風電并網(wǎng)情況下將風電通過電能分配系統(tǒng)調(diào)節(jié)風電上網(wǎng)與電解水制氫比例，克服了風電由于間歇性、波動性等問題所引起的風電“棄風”，以減緩規(guī)?；L電并網(wǎng)消納“瓶頸”。

（2）不同于傳統(tǒng)制氫、制氧過程中的能耗高、流程復雜、污染大等劣勢，風電電解水制氫工藝過程簡單，產(chǎn)品純度高，有助于多種污染物如CO2的減排，具有較為廣闊的發(fā)展前景。

（3）以低成本氫氣和氧氣克服傳統(tǒng)煤化工高能耗、高污染等問題，有大幅度降低甲醇制造成本、提高甲醇生產(chǎn)規(guī)模等優(yōu)勢，實現(xiàn)了可再生能源多元化輸出利用。

圖1　風電—氫儲能與煤化工多能耦合系統(tǒng)架構Fig.1　The architecture of wind power-hydrogen energy storage and coal chemical pluripotent coupling system

2　系統(tǒng)數(shù)學模型

2.1優(yōu)化建?；舅枷?/p>

鑒于風電場區(qū)域風資源分布穩(wěn)定，在此不涉及風電功率預測方面的研究，以基于實際風能利用率的等值風電容量為輸入，運用“等效函數(shù)”思想和“統(tǒng)一量綱”方法，將子系統(tǒng)（包括電解水、氫存儲、煤化工系統(tǒng)）參數(shù)用等值風電容量表示。在圖2中風電“非電形式消納”的比例為fwf，比例為1-wff的風電量進行“電形式消納”，若電網(wǎng)在風電發(fā)電量驟增時，可通過電能分配系統(tǒng)將此時間段風力發(fā)電量用來電解水制氫，進而提高風電消納能力。煤化工消耗氫氣量比例為fjc，若某時間段內(nèi)氫氣儲存量大于消耗量，則可通過氫儲能分配系統(tǒng)調(diào)整氫氣存儲量，在保證煤化工不間斷生產(chǎn)情況下，使風電“非電形式消納”多元化。鑒于篇幅原因，此過程中涉及到的電能分配系統(tǒng)及氫儲分配系統(tǒng)方面，在此不再贅述。

圖2　風電—氫儲能與煤化工多能耦合系統(tǒng)建模思想Fig.2　Modeling idea of wind power-hydrogen energy storage and coal chemical pluripotent coupling system

以多能耦合系統(tǒng)設備一次性投資最小為目標，以風電完全消納與多能耦合系統(tǒng)穩(wěn)定運行為約束，構建了多能耦合系統(tǒng)優(yōu)化構建數(shù)學模型，并使用遺傳算法（Genetic Algorithm， GA）對模型求解，得到風電—氫儲能與煤化工多能耦合系統(tǒng)各組成部件的理論技術參數(shù)，以便從經(jīng)濟角度對現(xiàn)有各設備的實際技術參數(shù)進行篩選，風電—氫儲能與煤化工多能耦合系統(tǒng)投資規(guī)劃建模流程如圖3所示。

圖3　風電—氫儲能與煤化工多能耦合系統(tǒng)投資規(guī)劃建模流程Fig.3　Investment plan of modeling flow chart of wind power-hydrogen energy storage and coalchemical pluripotent coupling system

2.2多能耦合系統(tǒng)設備投資規(guī)劃優(yōu)化建模

2.2.1各子系統(tǒng)投資建模

風電投資數(shù)學建模分為等值風電裝機容量的風力發(fā)電機組一次性投資和運行維護費用，分別用式（1）和式（2）表示。

式中，Wwt為風電機組投資金額（萬元）；i為風力發(fā)電機編號；a為風力發(fā)電機組臺數(shù)。Pi為對應編號風力發(fā)電機組裝機總?cè)萘浚∕W）；ωi為對應編號風電機組單位容量價格（萬元/MW）。

式中，VRtw為風力發(fā)電機組全壽命周期內(nèi)的設備運行維護費用（萬元）；CRw為風電機組年運行維護費用系數(shù)；Λit為風電機組在第t年的運行維護費用（萬元）。

電解水制氫設備投資數(shù)學建模分為電解水制氫設備的一次性投資和運行維護費用，可用式（3）和式（4）表示。

式中，Wet為電解槽投資金額（萬元）；j為電解槽編號，b為電解槽的總臺數(shù)；Pj為對應電解槽總功率（kW）；ψj為對應電解水設備單位功率價格（萬元/kW）。

式中，VRte為電解水制氫氣設備全壽命周期內(nèi)的設備運行維護費用（萬元）；CRe為電解槽年運行維護費用系數(shù)；Mjt為電解槽在第t年的運行費用（萬元）。

壓力存儲設備投資數(shù)學建模分為壓力存儲設備的一次性投資和運行維護費用，分別用式（5）和式（6）表示。

式中，Wst為壓力儲氣設備投資金額（萬元）；l、k分別為氫氣、氧氣壓力儲氣設備編號；c、d分別為氫氣罐、氧化罐總個數(shù)；Sl、Sk分別為對應該編號的氫氣、氧氣壓力儲氣設備體積（m3）；Vshp、Vsop分別為對應型號氫氣、氧氣壓力儲氣設備的單位體積單價（萬元/m3）。

式中，VRts為壓力存儲設備全壽命周期內(nèi)的設備運行維護費用（萬元）；CRs為壓力存儲設備年運行維護費用系數(shù)；Γct為壓力儲氣設備在第t年的運行費用（萬元）。

煤化工投資數(shù)學建模分為煤化工制甲醇整套設備的一次性投資和運行維護費用，分別用式（7）和式（8）表示。

式中，Wmt為煤化工投資金額（萬元）；Smv為甲醇年產(chǎn)量（t/年）；Vmp為制甲醇設備投資單位價格（萬元/t）。

式中，VRtm為煤化工制甲醇設備全壽命周期內(nèi)的設備運行維護費用（萬元）為甲醇設備總臺數(shù)為煤化工設備年運行維護費用系數(shù)；為煤化工設備在第t年的運行費用。

2.2.2一次性投資目標函數(shù)

多能耦合系統(tǒng)設備一次性投資目標函數(shù)為

式中，不討論電能分配系統(tǒng)與氫能分配系統(tǒng)投資，且將購買各設備成本與運行維護費用統(tǒng)稱為設備一次性投資費用計算。

2.2.3一次性投資約束條件

風力發(fā)電機組約束條件為

式中， Pi為單臺風電發(fā)電機組出力（MW）；fwf為電解廠產(chǎn)能占等值風電裝機容量的百分數(shù)。

電解水制氫系統(tǒng)約束條件為

壓力存儲設備約束條件為

式中，Vmin、Vmax分別為儲氣罐最小、最大容量（m3）。

煤化工制甲醇系統(tǒng)約束條件為

式中，fjc為煤化工需氫氣比例；MCH3OH為甲醇每小時氣體產(chǎn)量（t/h）；Vm為氣體摩爾體積，25℃、標準大氣壓下Vm=24.5L/mol。

2.3基于GA模型求解

求多能耦合系統(tǒng)的設備技術參數(shù)以及最優(yōu)技術參數(shù)下的單價參數(shù)，實則是求取的優(yōu)化問題。因此，基于GA算法的多能耦合系統(tǒng)中設備技術參數(shù)與價格參數(shù)優(yōu)化配比模型的求解過程如下。

（1）初始化變量k、λ的值。

（2）以變量 k、λ 的初始化種群為基礎，以市場調(diào)研大數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，優(yōu)化計算獲取多能耦合系統(tǒng)中各子系統(tǒng)設備的技術參數(shù)與價格參數(shù)，同時保證多能耦合系統(tǒng)一次性投資最小與風電網(wǎng)完全消納要求，如式（9）～式（13）所示。

（3）采用交叉與變異方法，獲取變量 k、λ 的新生優(yōu)化種群。

（4）將由步驟（3）獲取的變量k、λ 的新生優(yōu)化種群替代步驟（2）中的變量k、λ 的初始化種群，并重復步驟（2）的操作，優(yōu)化計算各子系統(tǒng)設備技術參數(shù)與價格參數(shù)。

（5）重復步驟（3）的操作，直至獲取較優(yōu)的多能耦合系統(tǒng)中設備技術參數(shù)與價格參數(shù)。

3　算例仿真與分析

3.1算例介紹與仿真

新疆某風電場面積約 40km2。附近有豐富的水資源，風電場可就近建設電解水制氫場；距此地不遠處，有豐富的煤資源，符合開發(fā)建設條件。

取風力發(fā)電機組發(fā)電效率為90%，風電并網(wǎng)消納比例為0.5，煤化工需氫氣比例為0.7，在無風或其他不可抗力導致風力發(fā)電機組停止發(fā)電時，儲氣罐內(nèi)富余氫氣全部用來維持煤化工不間斷生產(chǎn)，而不進行其他用途，風力發(fā)電機組參數(shù)見表1。

表1　風力發(fā)電機組參數(shù)Tab.1　Wind turbine parameters

電解槽選擇外送壓力為5kPa，電解溫度為25℃，單個電解槽的電壓為 2V，電解水制氫設備參數(shù)見表2。

壓力存儲設備采用安全系數(shù)較高的壓力存儲罐，國內(nèi)目前比較成熟技術的單個存儲容積為超過200m3，鑒于系統(tǒng)主要考慮氫儲能，在此僅給出氫氣壓力存儲設備參數(shù)，見表3。

表2　電解水制氫設備參數(shù)Tab.2　Equipment parameters of hydrogen production electrolysis of water

表3　氫氣壓力存儲設備參數(shù)Tab.3　Device parameters of hydrogen pressure storage

在煤化工制甲醇系統(tǒng)中，投資價格以設備一次性投資總額來計算，該系統(tǒng)年工作330天，每天24h不間斷工作，詳細參數(shù)見表4。

表4　煤化工制甲醇系統(tǒng)設備參數(shù)Tab.4　Device parameters of gasification methanol synthesis system

通過遺傳算法求解得出多能耦合系統(tǒng)在輸入風電為 200MW時，各子系統(tǒng)得到的技術參數(shù)優(yōu)化匹配結(jié)果見表5；各設備單價優(yōu)化匹配結(jié)果見表6。

表5　技術參數(shù)優(yōu)化匹配結(jié)果Tab.5　Optimal matching results of technical parameters

表6　單價優(yōu)化匹配結(jié)果Tab.6　Optimal matching results of unit price

通過智能算法，在等值風電輸入為200MW情況下，得到的電解槽功率、儲氫罐容積、煤化工制甲醇年產(chǎn)量。進一步，在已有廠家報價中，對比技術指標符合要求的廠商報價，以便于選擇合適價格區(qū)間且產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)異的廠家。由規(guī)劃結(jié)果可知，該模型在一定程度上有益于企業(yè)投資生產(chǎn)規(guī)劃。

3.2風電場容量對設備優(yōu)化選型的影響

表7為四種不同風電容量下的技術參數(shù)優(yōu)化匹配結(jié)果，表8為不同風電容量下的單價優(yōu)化匹配結(jié)果。從仿真結(jié)果看，風電輸入的容量越大，其對應的各子系統(tǒng)匹配的容量、容積和產(chǎn)量越大；從表 7和表8中得出各子系統(tǒng)在一次性投資最小的約束條件下的最優(yōu)容量及產(chǎn)量匹配和最優(yōu)單價匹配，對投資者規(guī)劃設備技術參數(shù)以及經(jīng)濟參數(shù)具有一定的指導作用，決策者通過風電輸入容量即可選擇設備穩(wěn)定運行最優(yōu)容量以及最優(yōu)容量下的投資成本最小的設備廠家。但是在規(guī)劃中，多能耦合系統(tǒng)的選型需要針對實地考察及資金情況具體分析。

表7　不同風電容量下的技術參數(shù)優(yōu)化匹配結(jié)果Tab.7　Optimal matching results of technical parameter under different wind power capacity

表8　不同風電容量下的單價優(yōu)化匹配結(jié)果Tab.8　Optimal matching results of unit price under different wind power capacity

本文模型只闡述了系統(tǒng)設備規(guī)劃問題，并沒有針對電能分配系統(tǒng)以及氫能分配系統(tǒng)涉及的控制問題進行深入研究，這是本文需要進一步研究的地方，將另文詳細探索。

3.3設備優(yōu)化選型結(jié)果對風電電解水制氫氣比例以及煤化工需氫氣比例變化的敏感性

3.3.1風電電解水制氫氣比例對設備選型的影響

風電電解水制氫氣比例在整個多能耦合系統(tǒng)中是一個非常重要的參數(shù)。圖4為風電電解水制氫比例變化對設備選型與一次性投資影響的變化曲線。通過分析可得：風電電解水制氫比例與電解水制氫功率、儲氣罐容積與煤化工產(chǎn)量的優(yōu)化選型存在明顯的顯性關系。在風電電解水制氫比例相同情況下，不同容量對應不同增長幅度的設備選型結(jié)果。風電輸入容量越大，設備選型參數(shù)幅度增長越明顯；多能耦合系統(tǒng)設備的一次性投資成本對風電輸入容量、風電電解水制氫比例比較敏感?？傮w分析得出：在風電輸入容量不同時，設備一次性投資也不同，風電輸入容量越大一次性投資越多，在具體系統(tǒng)投資時要避免在一次性投資增長幅度較大的比例點規(guī)劃系統(tǒng)。也就是說，多能耦合系統(tǒng)不能盲目地追求系統(tǒng)某個具體參數(shù)作為規(guī)劃的主要選擇條件，要綜合考慮不同情況下的參數(shù)指標來規(guī)劃系統(tǒng)。

圖4　風電電解水制氫氣比例變化對設備選型以及一次性投資影響的變化曲線Fig.4　Changing curves of equipment selection results and one-time investment with the changing of hydrogen generation rate via water electrolysis

3.3.2煤化工需氫氣比例對設備選型的影響

圖5為在不同風電容量輸入下的煤化工需氫氣比例對煤化工年產(chǎn)量與一次性投資影響的變化曲線，其中，實線和虛線分別對應年產(chǎn)量和投資。由式（10）和式（11）可得：電解水制氫氣系統(tǒng)功率、壓力儲氣系統(tǒng)容量與風電輸入容量呈線性關系，在圖4中也能體現(xiàn)，因此在圖5中沒有具體描述。由圖5分析可知：鑒于煤化工制甲醇設備的高投資、高回報性，煤化工需氫氣比例變化對煤化工年產(chǎn)量與系統(tǒng)設備一次性投資費用影響較大：煤化工年產(chǎn)量隨煤化工需氫氣比例fjc的增大而增大；在風電輸入容量越大時，系統(tǒng)設備一次性投資費用與煤化工需氫氣比例fjc的變化整體呈正相關趨勢，但在風電輸入容量一定時，可以發(fā)現(xiàn)在圖5中所示該容量下的系統(tǒng)設備一次性投資費用在煤化工需氫氣比例fjc逐漸變化過程中總有一個投資費用最低點，也就是說，在實際規(guī)劃選型中要考慮整個系統(tǒng)的經(jīng)濟性，盡量選取系統(tǒng)投資費用最低點的區(qū)間，進而以性價比最高的參數(shù)取值。

3.3.3風電電解水制氫氣比例與煤化工需氫氣比例同時變化對設備優(yōu)化選型的影響

圖5　不同風電容量下的煤化工需氫氣比例對煤化工年產(chǎn)量以及一次性投資影響的變化曲線Fig.5　Changing curves of coal chemical production and one-time investment under different wind power capacity with the changing of hydrogen requirement rate of coal chemical

圖6　兩個比例變量同時變化對系統(tǒng)優(yōu)化選型以及一次性投資影響的變化曲線Fig.6　Changing curves of equipment selection results and one-time investment with the changing of two ratio variable

圖6為兩個比例變量同時變化對系統(tǒng)優(yōu)化選型以及一次性投資影響的變化曲線。分析可知：①風電電解水制氫氣比例變化與電解槽制氫氣系統(tǒng)以及壓力儲氣系統(tǒng)之間存在明顯的線性關聯(lián)，但在風電電解水制氫氣比例 fwf位于 0.8～1區(qū)域和煤化工需氫氣比例 fjc位于 0.8～1的區(qū)域內(nèi)明顯存在一個弧度，即在這個區(qū)域電解水制氫氣功率和壓力存儲設備容積應有一個最佳的性價比值；②由于風電—氫儲能與煤化工多能耦合系統(tǒng)的一次性投資費用對煤化工年產(chǎn)量十分敏感，因此隨煤化工需氫氣比例變化的多能耦合系統(tǒng)的設備一次性投資費用變化曲線與煤化工年產(chǎn)量變化曲線基本一致，但在風電電解水制氫氣比例fwf位于0.6～0.8區(qū)域和煤化工需氫氣比例fjc位于0.6～0.8的區(qū)域內(nèi)，煤化工年產(chǎn)量和系統(tǒng)設備一次性投資費用變化之間存在一個凹陷效應區(qū)域，說明在此區(qū)域內(nèi)存在一個最優(yōu)比例選擇值，使系統(tǒng)設備一次性投資最小；③在風電電解水制氫氣比例 fwf位于 0.8～1區(qū)域和煤化工需氫氣比例 fjc位于0.8～1的區(qū)域內(nèi)時，煤化工年產(chǎn)量和系統(tǒng)設備一次性投資費用變化之間存在一個較明顯的陡增效應區(qū)域，其煤化工需氫氣比例fjc逐漸增大，煤化工年產(chǎn)量亦逐漸增大，進而顯著地影響這個區(qū)域內(nèi)的多能耦合系統(tǒng)設備一次性投資費用，也就是說若所選擇的煤化工需氫氣比例fjc剛好在該區(qū)域中，那么得到的規(guī)劃結(jié)果將不具有很高性價比，因此在實際規(guī)劃中應避開此區(qū)域。

4　結(jié)論

1）建立了兼顧風電高水平消納與設備一次性投資最小的風電—氫儲能與煤化工多能耦合系統(tǒng)的投資規(guī)劃模型，并運用遺傳算法進行優(yōu)化求解。研究結(jié)論為多能耦合系統(tǒng)的設備選型以及投資規(guī)劃提供了新思路。

2）本文僅考慮了系統(tǒng)設備的一次性投資費用，并沒有涉及系統(tǒng)全壽命周期的綜合經(jīng)濟效益以及節(jié)能減排帶來的社會效益，在進一步的研究中需要考慮風電—氫儲能與煤化工多能耦合系統(tǒng)系統(tǒng)的運行效益，以更加全面地考察此系統(tǒng)的綜合效益。

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Optimal Modeling on Equipment Investment Planning of Wind Power-Hydrogen Energy Storage and Coal Chemical Pluripotent Coupling System

Yuan Tiejiang1，4Li Guojun1Zhang Zengqiang2Zhang Long3Cai Gaolei1Mei Shengwei1，4
（1. School of Electrical EngineeringXinjiang UniversityUrumqi830047China 2. The National Network of Xinjiang Electrical Power Economy and Technology Research Institute Urumqi830013China 3. The National Network of Xinjiang Electric Power Research InstituteUrumqi830011China 4. State Key Laboratory of Power SystemTsinghua UniversityBeijing100084China）

Organically combining the wind power and coal chemical via the hydrogen energy storage system is one of the effective measures to increase the consumption capacity of wind farm and reduce energy consumption and emission of hydrogen production. A highly absorptive and low carbon integrated architecture design of wind power-hydrogen energy storage and coal chemical pluripotent coupling system was put forward. The optimized mathematical model of pluripotent coupling system was established， to minimize the one off investment， where the fully consumption of wind power and stable operation of coupling system were taken as constraint conditions. The above model was solved by genetic algorithm （GA）. At last， taken a wind farm and coal enterprises in Xinjiang as examples， the validity of the proposed integrated architecture and its optimal mathematical model were verified. The changing rules of system investment costs were analyzed under the different wind power grid scalesand wind power non-electric consumption scales according to prescriptive application scenarios.

Wind power， hydrogen energy storage， coal chemical， equipment investment plan，genetic algorithm

TK91

袁鐵江男，1975年生，博士，副教授，碩士生導師，研究方向為新能源發(fā)電及其并網(wǎng)技術和風電—氫儲能與煤化工多能耦合技術。

E-mail： xjuytj@163.com

李國軍男，1990年生，碩士研究生，研究方向為風電—氫儲能與煤化工多能耦合技術。

E-mail： 1353106613@qq.com（通信作者）

新疆杰出青年自然科學基金（2014711005），國家自然科學基金（51577163）和國家自然科學基金創(chuàng)新群體（51321005）資助項目。

2015-12-30改稿日期 2016-04-19