一种综合制氢系统的配置优化方法、装置和设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种综合制氢系统的配置优化方法、装置和系统，属于制氢技术领域，本发明专利技术提供的综合制氢系统的配置优化方法，建立计及光伏出力和生物质含水量不确定性的综合制氢系统的两阶段配置模型，将其目标函数设置为投资成本和不确定性集对应的最差场景下运行费用的最小化；求解上述两阶段配置模型得到优化配置方案，从而提高配置的鲁棒性以保证平稳制氢。本方案能够在光伏、生物质接入下保证平稳氢气供应的同时满足系统碳排放要求，减少系统元件投资。此外，其中的技术参数涉及制氢元件和储能元件，能够对影响系统制氢及储能配置结果的关键参数进行灵敏度分析。果的关键参数进行灵敏度分析。果的关键参数进行灵敏度分析。

【技术实现步骤摘要】
一种综合制氢系统的配置优化方法、装置和设备


[0001]本专利技术属于制氢
，更具体地，涉及一种综合制氢系统的配置优化方法、装置和设备。

技术介绍

[0002]氢能被认为是最具发展潜力的绿色二次能源。为保证炼油过程安全、平稳，无法储存氢气，产氢和耗氢量应保持平衡。当前炼油工业中的氢气主要来源于副产氢、煤和天然气制氢，每年产生近亿吨碳排放。利用可再生能源制氢是降低碳排放的重要手段，但可再生能源波动性大、不确定性强，这与石油石化行业稳定氢气需求相背离。因此，如何合理配置综合制氢系统以同时满足平稳的氢气需求和减碳要求，值得深入研究。
[0003]将不同制氢技术整合是满足稳定氢气需求的有效解决方案，耦合可再生能源和化石燃料制氢的综合制氢系统能够同时发挥可再生能源制氢和化石燃料制氢的优势。但是可再生能源不确定性为平稳氢气供应带来了巨大挑战，在综合制氢系统优化配置模型和算法的研究中考虑可再生能源不确定性的重要性进一步凸显。
[0004]随机规划方法和鲁棒优化方法是当前在决策过程中考虑风电、光伏特性的主要方法。相比于随机规划，鲁棒优化采用确定性集合描述风电、光伏不确定性，不受风电、光伏概率密度分布限制。但在配置优化问题中生物质不确定性对配置优化结果影响鲜有涉及，而生物质不确定性会导致综合制氢系统配置鲁棒性差。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种综合制氢系统的配置优化方法、装置和设备，其目的在于，建立计及光伏出力和生物质含水量不确定性的综合制氢系统的两阶段配置模型，将其目标函数设置为投资成本和不确定性集对应的最差场景下运行费用的最小化；求解上述两阶段配置模型得到优化配置方案，从而提高配置的鲁棒性以保证平稳制氢，由此解决生物质不确定性会导致综合制氢系统配置鲁棒性差的技术问题。
[0006]为实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，提供了一种综合制氢系统的配置优化方法，包括：
[0007]S1：获取综合制氢系统各元件的技术参数，所述元件包括：光伏电解水装置、生物质气化装置、天然气重整装置、储电装置、储氧装置和储气装置；
[0008]S2：构建考虑所述光伏电解水装置对应的光伏出力和所述生物质气化装置对应的生物质含水量的不确定集；
[0009]S3：利用所述各元件的技术参数构建综合制氢系统的两阶段配置模型，其目标函数为一阶段目标函数和二阶段目标函数之和；所述一阶段目标函数为：投资成本最小化；所述二阶段目标函数为：所述不确定性集对应的最差场景下运行费用的最小化；
[0010]S4：对所述综合制氢系统的两阶段配置模型进行求解，得到一阶段的投资策略和二阶段的最差场景及其对应的运行决策；利用所述投资策略和所述最差场景及其运行决
策，对所述综合制氢系统进行配置优化。
[0011]在其中一个实施例中，所述一阶段的目标函数为：minF
inv
，其中的投资成本F
inv
为：
[0012][0013]其中，z
X
为是否安装元件X的0
‑
1变量，元件X单位容量投资成本，c
X
为装置X的规划容量，X∈{光伏装置PV、电解水装置WE、生物质气化装置BG、天然气重整装置NGR、储电装置ES、储氧装置OS、储气装置GS}；κ为成本年折算系数，r为利率，κ＝r(1+r)
n
/((1+r)
n
‑
1)，n为投资回收年限。
[0014]在其中一个实施例中，所述一阶段的投资约束包括：各所述元件的配置容量约束。
[0015]在其中一个实施例中，所述二阶段的目标函数为：其中的运行费用F
ope
为：F
ope
＝F
main
+F
raw
+F
pe
；其中，F
main
为运维成本，F
raw
为原料成本，F
pe
为惩罚成本，Φ为所述不确定性。
[0016]在其中一个实施例中，所述二阶段的运行约束包括：物质互补利用约束、能量互补利用约束和系统平稳制氢约束；
[0017]所述物质互补利用约束包括：
[0018]氧气互补利用关系约束表示为：
[0019]碳氢燃料互补利用关系约束表示为：其中，是进入所述储氧装置的氧气量；分别是电制氢产生后直接供给到所述生物质气化装置和所述天然气重整装置的氧气量；分别是所述储氧装置供给所述生物质气化装置和所述天然气重整装置的氧气量；是所述生物质气化装置产生供给到所述天然气重整装置的碳氢燃料；为进入所述储气装置的碳氢燃料；为由所述储气装置供给到所述天然气重整装置的碳氢燃料；
[0020]所述能量互补利用约束包括：所述生物质气化装置提供热量大于所述然气重整装置获取热量和进料温度处于预设变化范围；
[0021]所述系统平稳制氢约束为：各所述元件的制氢量之和应满足平稳氢气需求
[0022]在其中一个实施例中，所述系统平稳制氢约束表示为：其中，k2为单位转换因子(mol/s
→
Nm3/s)；为所述光伏电解水装置的制氢量；为所述生物质气化装置的制氢量；为所述天然气重整装置的制氢量。
[0023]在其中一个实施例中，所述二阶段的运行约束还包括：光伏电解水制氢产出约束、生物质气化制氢产出约束、天然气重整制氢产出约束、三种制氢装置运行约束、三种制氢装置最小启停时间约束、储能装置运行约束和碳排放约束。
[0024]在其中一个实施例中，所述S2包括：
[0025]将光伏出力的预测值与真实值的误差控制在区间[
‑
Δpv
t
,Δpv
t
]内；将生物质含水量的预测值与真实值的误差控制在区间[
‑
Δmc
t
,Δmc
t
]内；利用光伏可调鲁棒参数Γ
PV
和生物质可调鲁棒参数Γ
MC
调整鲁棒规划保守程度；将所述不确定性集表示为：
[0026][0027]其中，和分别为光伏随机波动取上限、下限的0
‑
1变量；pv
t
为单位容量的光伏出力随机变量；和分别为生物质含水量随机波动取上限、下限的0
‑
1变量；mc
t
为生物质含水量随机变量。
[0028]在其中一个实施例中，所述S4包括：
[0029]对所述综合制氢系统的两阶段配置模型中的非线性约束进行分段线性化，以将所述综合制氢系统的两阶段配置模型的求解问题转化为混合整数线性规划问题；
[0030]采用嵌套列和约束生成算法对所述混合整数线性规划问题求解，得到一阶段的投资策略和二阶段的最差场景及其运行决策，从而进行配置优化。
[0031]按照本专利技术的另一方面，提供了一种综合制氢系统的配置优化装置，包括：
[0032本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种综合制氢系统的配置优化方法，其特征在于，包括：S1：获取综合制氢系统各元件的技术参数，所述元件包括：光伏电解水装置、生物质气化装置、天然气重整装置、储电装置、储氧装置和储气装置；S2：构建考虑所述光伏电解水装置对应的光伏出力和所述生物质气化装置对应的生物质含水量的不确定集；S3：利用所述各元件的技术参数构建综合制氢系统的两阶段配置模型，其目标函数为一阶段目标函数和二阶段目标函数之和；所述一阶段目标函数为：投资成本最小化；所述二阶段目标函数为：所述不确定性集对应的最差场景下运行费用的最小化；S4：对所述综合制氢系统的两阶段配置模型进行求解，得到一阶段的投资策略和二阶段的最差场景及其对应的运行决策；利用所述投资策略和所述最差场景及其运行决策，对所述综合制氢系统进行配置优化。2.如权利要求1所述的综合制氢系统的配置优化方法，其特征在于，所述一阶段的目标函数为：minF
inv
，其中的投资成本F
inv
为：其中，z
X
为是否安装元件X的0
‑
1变量，元件X单位容量投资成本，c
X
为装置X的规划容量，X∈{光伏装置PV、电解水装置WE、生物质气化装置BG、天然气重整装置NGR、储电装置ES、储氧装置OS、储气装置GS}；κ为成本年折算系数，r为利率，κ＝r(1+r)
n
/((1+r)
n
‑
1)，n为投资回收年限。3.如权利要求2所述的综合制氢系统的配置优化方法，其特征在于，所述一阶段的投资约束包括：各所述元件的配置容量约束。4.如权利要求1所述的综合制氢系统的配置优化方法，其特征在于，所述二阶段的目标函数为：其中的运行费用F
ope
为：F
ope
＝_F
main
+F
raw
+F
pe
；其中，F
main
为运维成本，F
raw
为原料成本，F
pe
为惩罚成本，Φ为所述不确定性。5.如权利要求4所述的综合制氢系统的配置优化方法，其特征在于，所述二阶段的运行约束包括：物质互补利用约束、能量互补利用约束和系统平稳制氢约束；所述物质互补利用约束包括：氧气互补利用关系约束表示为：碳氢燃料互补利用关系约束表示为：其中，是进入所述储氧装置的氧气量；分别是电制氢产生后直接供给到所述生物质气化装置和所述天然气重整装置的氧气量；分别是所述储氧装置供给所述生物质气化装置和所述天然气重整装置的氧气量；
是所述生物质气化装置产生供给到所述天然气重整装置的碳氢燃料；为进入所述储气装置的碳氢燃料；为由所述储气装置供给到所述天然气重整装置的碳氢燃料；所述能量互补利用约束包括：所述生物质气化装置提供热量大于所述然...

【专利技术属性】
技术研发人员：艾小猛，朱梦姝，方家琨，姚伟，文劲宇，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：