EI顶刊复现：基于氨储能技术的电转氨耦合风–光–火综合能源系统双层优化调度（Matlab代码实现）-平芜编程栈

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💥1 概述

文献来源：

作为一种零碳能源，氨具有与普通燃煤相当的热值(18.72MJ/kg)，且与氢气相比，氨气液化条件

更低(0.9MPa 或-33℃)，运输和储存经济性、安全性更优[12]。电转氨技术(power-to-ammonia，P2A)在电制氢后通过合成氨反应实现电能到氨气的转化，是解决氢气储运难题、实现可再生能源大规模存储的有效途径。目前此方面研究主要集中在电转氨技术和氨的利用方面。电转氨方面，文献[13]分析了电转氨技术的能耗水平；文献[14]比较了以“绿氢”为原料的氢、氨和甲醇的生产和储存成本进行，并指出氨的成本最低，较氢和甲醇分别低 31%和18%。在氨利用方面，近年来研究者们提出燃煤锅炉掺氨燃烧以降低碳排放的思路，这对促进我国以煤为主能源系统的减碳极具潜力。本文作者[15]通过热力计算验证了大型燃煤锅炉掺氨燃烧降低碳排放的可行性；文献[16-17]的分析表明，氨–煤混燃技术促进我国电力系统减碳目标的达成。

电转氨耦合风–光–火综合能源系统的基本结构如图 1 所示。在本文所述的系统中，电负荷由风

机、光伏、火电机组和热电联产机组提供；热负荷由热电联产机组和制氨工厂提供。电转氨系统包含电解池、变压吸附(pressure swing adsorption，PSA)制氮设备和制氨工厂。

针对电转氨耦合风–光–火综合能源系统电力网络中各元件的协调运行，以及系统的电–热调度

优化，本文构建了电转氨耦合风–光–火综合能源系统的双层优化调度模型，其结构如图 2 所示。

基于氨储能技术的电–氨耦合风–光–火综合能源系统双层优化调度研究综述

一、氨储能技术的基本原理与核心优势

基本原理
氨储能技术基于氨的可逆分解与合成反应（N₂ + 3H₂ ↔ 2NH₃），通过电解水制氢与空气分离制氮，结合哈伯-博施法合成绿氨，实现电能到化学能的转化。具体流程包括：
- 储能阶段：利用风光等可再生能源的富余电力电解水制氢（H₂），并通过变压吸附（PSA）制氮（N₂），在高温高压下合成氨（NH₃）储存。
- 释能阶段：储存的氨可通过燃烧发电、燃料电池或分解为氢气再供能。例如，在燃煤机组中掺氨燃烧（掺氨比例可达20%以上），或通过氨燃料电池直接发电。
技术优势
- 高能量密度：液氨体积能量密度达13.6 MJ/L，1 L液氨相当于4.9 L高压氢（35 MPa），储运成本仅为氢气的1%。
- 低储运门槛：氨在-33℃或0.9 MPa下即可液化，储罐载氨量可达30吨，单次运氢量提高10倍以上，运输成本低至0.001元/kg·km。
- 零碳特性：绿氨全生命周期无碳排放，可作为煤电掺烧燃料，减少CO₂排放。
- 安全性高：氨的爆炸极限（15%~28%）较氢气更窄，储存和运输风险更低。

二、电转氨耦合系统的架构与运行机制

系统组成
- 电源侧：风电、光伏、火电（含热电联产机组）提供基础电力。
- 电转氨（P2A）系统：包括电解池、PSA制氮设备、合成氨反应器，用于将富余电力转化为氨能。
- 储能与用能侧：液氨储罐、掺氨燃烧锅炉、氨燃料电池，实现跨季节储能与灵活供能。
运行流程
- 电力分配：风光发电优先满足电负荷需求，富余电力通过P2A系统合成氨储存。
- 热力协同：合成氨反应释放的热量（350~550℃）可部分用于供热，提高能源综合利用效率。
- 调峰与应急：在用电高峰期或风光出力不足时，通过氨燃料电池发电或掺氨燃烧补充电力缺口。

三、风–光–火综合能源系统的多能互补架构

核心组件
- 风力与光伏发电：承担基荷与调峰功能，出力波动通过储能系统平抑。
- 火电与热电联产：提供稳定电力与热力，深度调峰时掺氨燃烧降低煤耗。
- 储能设备：包括电池储能、抽水蓄能及氨储能，实现跨时间尺度能量平衡。
智能控制机制
- 动态调度：基于风光出力预测、负荷需求及氨储能状态，实时优化电力分配路径。
- 协调运行指标：综合燃煤机组利用率、风光消纳率、氨能转化效率，评估系统经济性与稳定性。

四、双层优化调度模型的构建与求解

模型结构
- 上层目标：最大化协调运行指标（如风光消纳率、燃煤机组稳定性）。
- 下层目标：最小化系统总成本，包括风光运行成本、火电燃料成本、氨合成成本及碳排放惩罚。
数学建模
- 约束条件：

电力平衡：∑（风光出力 + 火电出力 + 氨能发电）= 电负荷 + 电解制氢功耗。
氨能转化：m₃(t) = η_P2A × P_P2A(t) / σ，其中σ为合成单位氨的能耗（约10~12 kWh/kg）。
碳排放限制：火电掺氨后CO₂排放量 ≤ 基准排放 × (1 - 掺氨比例)。
- 求解方法：采用遗传算法、粒子群优化等智能算法处理双层非线性规划问题。

案例验证
- 新疆某地场景：引入P2A后，风光消纳率提升15%~20%，系统总成本降低1.06%~1.74%，碳排放减少2.11%~2.81%。

五、应用场景与协同运行机制

典型场景
- 夜间低谷期：富余风电通过P2A合成氨储存，同时释放热量供热。
- 日间波动期：光伏出力波动由氨能平抑，降低火电调峰压力。
- 高峰负荷期：储存的氨通过燃料电池或掺烧补充电力缺口，减少火电煤耗。
协同机制
- 经济性优化：通过双层模型动态分配风光电力至电网或P2A系统，平衡短期成本与长期储能收益。
- 环保性提升：掺氨燃烧使火电机组碳排放强度降低10%~30%，助力“双碳”目标。

六、技术挑战与发展方向

现存问题
- 高能耗：传统哈伯-博施法合成氨能耗高（约30~40 GJ/t），需开发低温低压催化剂。
- 系统集成：风光出力波动与P2A设备启停的动态匹配仍需优化。
未来趋势
- 绿氨规模化：结合风光制氢–合成氨一体化项目，实现年产百万吨级绿氨。
- 多能联储：将氨储能与电池、氢能互补，构建“风–光–火–氨–氢”综合能源网络。

七、现有研究案例

华北电力大学模型：通过双层优化调度，实现风光消纳率提升20%，火电掺氨比例达15%。
清华大学研究：提出电–氨–热协同调度策略，系统能效提升至50%以上。
国际实践：丹麦H2RES项目验证了氨储能在风光波动平抑中的可行性，储能效率达65%。

总结

氨储能技术在风–光–火综合能源系统中展现出显著的调峰、降碳与经济性优势。通过电转氨耦合与双层优化调度，不仅能提高可再生能源渗透率，还可推动传统火电低碳转型。未来需进一步突破合成氨催化剂技术、优化多能协同控制策略，以实现大规模商业化应用。

📚2 运行结果

部分代码：

%% 风机Ewind = sdpvar(1,24);Ewindcur = sdpvar(1,24);%% 电制氢nP2H = 0.85; %电制氢效率 电能J转氢气热能JEP2Hmax = 1000*350;%kW 电转气耗电功率上限EP2H = sdpvar(1,24); %耗电kWmh2P2H =sdpvar(1,24); %制氢kg%% 燃气轮机ECHPmax = 1000*350; %燃气轮机电出力上限kWHCHPmax = 1000*300; %燃气轮机热出力上限kWditaEHCHPmax = 1000*100; %燃气轮机总功率爬坡上限kWvch4CHP = sdpvar(1,24);%体积：标准立方米% 合成氨工厂ENH3max=1000*100;ENH3min=0;nE2NH3=1.6;nH22NHE=0.5;ditaENH3max = 1000*50;%% 火电机组EMmax = 1000*200;%kW %火电机组最大发电功率 kWEMmin = 1000*25;%kW %火电机组最小发电功率 kWditaEMmax = 1000*100;%kW %爬坡ditaEMmin =-1000*100;%kW %爬坡mEM = sdpvar(1,24); %煤耗 kg%% 天然气管网VGgrid = sdpvar(1,24);%% C02封存mco2Storage = sdpvar(1,24); M =1e8;%电制氢EP2Hmin<=EP2H,EP2H<=EP2Hmax,m2qH2*mh2P2H==nP2H*EP2H*3.6e6, ];% 合成氨工厂C=[C, ENH3min<=ENH3 ,ENH3 <=ENH3max,ditaENH3min<=ENH3(2:24)-ENH3(1:23),