一种制氢系统中的制氢装置冷热备用运行状态调控方法与流程

1.本发明涉及电力领域，尤其涉及一种制氢系统中的制氢装置冷热备用运行状态调控方法。


背景技术：

2.氢能是一种二次能源，具有密度小、导热系数高、存在形式广泛、点燃快，储值密度高、无污染、配置灵活、用途广泛等特点。氢能作为一种战略性高效清洁能源，其产业发展受到世界各国的关注和重视。世界各国制定和出台一系列相关的政策及规划，明确氢能产业发展路线图，研发氢能综合利用技术，启动相关示范应用项目，并不断完善配套加氢站等基础设施的建设。荷兰、丹麦与德国等国加强氢能产业合作，不断推进氢能产业的发展。欧、美、日等发达国家不断加大研发投入和政策支持，氢能在固定式发电、通信基站、备用电源等领域发展迅速，逐步加快商业化的进程。
3.制氢装置的状态可以分为工作状态、冷备用状态、热备用状态和停机状态。其中设备处于冷备用状态时，仅维持控制单元、防冻系统部件的供电，处于低功耗状态不制氢，转换至工作状态时间大约需要20min；设备处于热备用状态时，除维持控制单元、防冻系统部件的供电以外，还需保持温度和压力，处于高功耗状态不制氢，转换至工作状态时间很短可忽略不计。针对制氢装置冷热备用判别的研究存在以下共性问题：
4.1)能量管理中单台制氢装置的功率通常由多台制氢装置总功率均分，功率计算偏差大，制氢装置是否处于备用状态判别不准确；
5.2)制氢装置在备用状态下通常采用热备用，长时间热备用会造成制氢系统内电能浪费，影响系统产氢量和经济效益。


技术实现要素：

6.本发明提供一种制氢系统中的制氢装置冷热备用运行状态调控方法，用以合理分配制氢系统内功率，避免电能浪费。
7.为解决上述技术问题，本发明采用的具体技术方案如下：
8.第一方面，本发明提供了一种制氢系统中的制氢装置冷热备用运行状态调控方法，通过预测目标时刻的下一时刻制氢装置的功率，确定目标时刻制氢装置的冷热备用运行状态，所述的冷热备用运行状态包括冷备用状态、热备用状态；制氢装置在冷备用状态下比热备用状态下的设备维持功率小，但由冷备用状态切换至制氢状态所需时间比由热备用状态切换至制氢状态所需时间长。
9.所述运行状态调控方法包括如下具体步骤：
10.步骤1：立制氢系统中风力发电模块、光伏发电模块、储能电池模块的数学模型；
11.步骤2：确定制氢系统运行的约束条件；
12.步骤3：确定制氢系统的能量管理目标函数，所述的目标函数包括新能源消纳率、经济收益中的一种或两种；
13.步骤4：预测t2时刻多台制氢装置总功率，其中，t2时刻为目标时刻的下一时刻；
14.步骤5：根据t2时刻多台制氢装置总功率，预测t2时刻单台制氢装置功率，若计算结果低于制氢装置功率下限，则制氢装置在t2时刻处于备用状态；
15.步骤6：根据t2时刻单台制氢装置功率，预测t1时刻单台制氢装置功率，其中，t1时刻为目标时刻；若计算结果低于制氢装置功率下限，则制氢装置在t1时刻处于备用状态；
16.步骤7：若t1、t2时刻制氢装置均为备用状态，则t1时刻制氢装置为冷备用状态；若t1时刻制氢装置功率为备用状态，t2时刻制氢装置功率不为备用状态，则t1时刻制氢装置为热备用状态。
17.进一步地，步骤1中，风力发电模块的数学模型为：
[0018][0019]
式中，ρ为所处环境的空气密度；r为风叶的半径；v为输入地的实际风速；c
p
为系统对风能利用的系数；θ为桨矩角；λ为叶尖速比；λi为中间变量，p
wi
为风电出力，单位为kw。
[0020]
光伏发电模块的数学模型为：
[0021][0022]
式中，um、im分别为当光伏阵列取得最大功率时对应的输出电压和电流；is为二极管饱和电流；v
oc
为端电压；p
pv
为光伏出力，单位为kw；c1、c2分别为中间变量；u为光伏阵列输出电压，i为光伏阵列输出电流。
[0023]
储能电池模块的数学模型为：
[0024][0025]
式中，soc为储能电池荷电状态，p
bt
为充放电功率，c
bt
表示储能电池容量，v
bt
为充
放电电压；m为使用运行调控方法小时数。
[0026]
进一步地，步骤2中约束条件包括如下：
[0027][0028][0029][0030][0031][0032]
式中，p
ac
为储能电池充放电功率，正值表示充电，负值表示放电，单位为kw；p
el
为制氢装置运行功率，单位为mw，p
el
(i)为第i台制氢装置运行功率，n为制氢装置数量；p
wi
为风电出力，p
pv
为光伏出力，为风力发电出力上限，单位为kw，为光伏发电出力上限，单位为kw，为制氢装置最大功率，单位为kw，为储能电池功率上限，单位为kw。
[0033]
进一步地，步骤3中，新能源消纳率是系统消耗风力发电、光伏发电功率占总发电功率的比例，计算公式如下：
[0034][0035]
式中，xnl为消纳率，单位为％；
[0036]
经济收益是系统售氢收益，计算公式如下：
[0037]
e＝v
elchy
[0038]
式中，e为经济收益，单位为元；c
hy
为售氢单价，单位为元/nm3；v
el
为制氢量，单位为nm3。
[0039]
进一步地，步骤4中具体包括如下步骤：
[0040]
4.1：收集未来t1、t2时刻天气预测数据，包含温度、光照、风速信息，t1时刻为目标时刻，t2时刻为目标时刻的下一时刻，当前时刻和t1时刻之间的时间差、与t1时刻和t2时刻之间的时间差相同；
[0041]
4.2：计算t1时刻储能电池荷电状态；
[0042]
4.3：确定新能源消纳率、经济收益为系统双目标；
[0043]
4.4：制氢装置功率与制氢量关系选择如下公式：
[0044]vel
＝205.31p
el
+17.85
[0045]
式中，v
el
为制氢量，单位为nm3；p
el
为制氢装置运行功率；
[0046]
4.5：采用强度帕雷托进化算法，以步骤4.1得到的t1时刻和t2时刻天气预测数据、步骤4.2得到的t1时刻储能电池荷电状态、步骤4.3得到的目标函数、以及步骤4.4得到的制氢装置功率与制氢量关系作为强度帕雷托进化算法的输入，将t2时刻多台制氢装置总功率作为未知量，计算t2时刻多台制氢装置总功率。
[0047]
进一步地，步骤5中具体包括如下步骤：
[0048]
5.1：确定以经济收益为单目标。
[0049]
5.2：制氢装置功率与制氢量关系选择如下公式：
[0050]vel
＝-11.24p
el2
+232.7p
el
+8.89
[0051]
5.3：采用遗传算法，以步骤5.1得到的目标函数、步骤5.2得到的制氢装置功率与制氢量关系、以及步骤4得到的t2时刻多台制氢装置总功率作为遗传算法的输入，将t2时刻单台制氢装置功率作为未知量，计算t2时刻单台制氢装置功率。
[0052]
进一步地，步骤6中具体包括如下步骤：
[0053]
6.1：收集t1时刻天气预测数据，包含温度、湿度、风速信息；
[0054]
6.2：计算t1时刻储能电池荷电状态；
[0055]
6.3：确定新能源消纳率、经济收益为系统双目标；
[0056]
6.4：制氢装置功率与制氢量关系选择如下公式：
[0057]vel
＝-11.24p
el2
+232.7p
el
+8.89
[0058]
6.5：采用强度帕雷托进化算法，以步骤6.1得到的t1时刻天气预测数据、步骤6.2得到的t1时刻储能电池荷电状态、步骤6.3得到的目标函数、步骤6.3得到的制氢装置功率与制氢量关系、以及步骤5得到的t2时刻单台制氢装置功率作为强度帕雷托进化算法的输入，将t1时刻单台制氢装置功率作为未知量，计算t1时刻单台制氢装置功率。
[0059]
第二方面，本发明提供了一种制氢系统中的制氢装置冷热备用运行状态调控装置，包括：
[0060]
制氢系统数学模型获取模块，其用于建立制氢系统中风力发电模块、光伏发电模块、储能电池模块的数学模型；确定制氢系统运行的约束条件和能量管理目标函数，所述的目标函数包括新能源消纳率、经济收益中的一种或两种；
[0061]
总功率预测模块，其用于预测t2时刻多台制氢装置总功率，其中，t2时刻为目标时刻的下一时刻；
[0062]
t2时刻单功率预测模块，其用于根据t2时刻多台制氢装置总功率，预测t2时刻单台制氢装置功率，若计算结果低于制氢装置功率下限，则制氢装置在t2时刻处于备用状态；
[0063]
t1时刻单功率预测模块，其用于根据t2时刻单台制氢装置功率，预测t1时刻单台制氢装置功率，其中，t1时刻为目标时刻；若计算结果低于制氢装置功率下限，则制氢装置在t1时刻处于备用状态；
[0064]
冷热备用状态识别模块，其用于确定t1时刻制氢装置的冷热备用状态，若t1、t2时刻制氢装置均为备用状态，则t1时刻制氢装置为冷备用状态；若t1时刻制氢装置功率为备用状态，t2时刻制氢装置功率不为备用状态，则t1时刻制氢装置为热备用状态。
[0065]
第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，用于实现上述的一种制氢系统中的制氢装置冷热备用运行状态调控方法。
[0066]
本发明的有益效果：本发明的制氢装置冷热备用运行状态调控方法以单台制氢装置功率为求解对象，计算结果更优，能够精准判断各台制氢装置的运行状态；通过制氢功率识别制氢装置的冷备用状态，可以节省电能损耗，增加制氢系统经济效益。
附图说明
[0067]
图1是本实施例示出的制氢系统的结构示意图；
[0068]
图2是本实施例示出的制氢装置冷、热备用状态的识别流程示意图；
[0069]
图3是风力发电、光伏发电功率曲线；
[0070]
图4是待机采用热备用制氢装置功率曲线；
[0071]
图5是采用冷热识别运行状态调控方法的制氢装置功率曲线；
[0072]
图6是待机采用热备用系统功率曲线；
[0073]
图7是采用冷热识别运行状态调控方法的系统功率曲线；
[0074]
图8是待机采用热备用系统指标曲线；
[0075]
图9是采用冷热识别运行状态调控方法的系统指标曲线。
具体实施方式
[0076]
为了更好地了解本发明的目的、结构及功能，下面结合附图，对本发明一种制氢系统中的制氢装置冷热备用运行状态调控方法做进一步详细的描述。
[0077]
如图1所示，本发明采用的制氢系统，由风力发电模块、光伏发电模块、储能电池模块、制氢装置组成；制氢装置为电能转化为氢能的设备，制氢系统内有多台制氢装置，每台制氢装置均有功率上下限；制氢装置冷热备用指的是制氢装置冷备用、热备用状态，冷备用、热备用状态下制氢装置不制氢，冷备用状态比热备用状态的设备维持功率小，但冷备用状态切换至制氢状态所需时间比热备用状态长；本发明提供的制氢装置冷热备用运行状态调控方法主要为计算制氢装置的功率，确定冷备用状态、热备用状态的方法。通过预测下一时刻制氢装置功率，确定本时刻制氢装置运行状态。
[0078]
运行状态调控方法框图如图2所示，具体为：
[0079]
步骤1：建立制氢系统中风力发电模块、光伏发电模块、储能电池模块的数学模型。
[0080]
其中，风力发电模块的数学模型为：
[0081][0082]
式中，ρ为所处环境的空气密度；r为风叶的半径；v为输入地的实际风速；c
p
为系统对风能利用的系数；θ为桨矩角；λ为叶尖速比；λi为中间变量，p
wi
为风电出力，单位为kw。
[0083]
光伏发电模块的数学模型为：
[0084][0085]
式中，um、im分别为当光伏阵列取得最大功率时对应的输出电压和电流；is为二极管饱和电流；v
oc
为端电压；p
pv
为光伏出力，单位为kw；c1、c2为中间变量；u为光伏阵列输出电压，i为光伏阵列输出电流。
[0086]
储能电池模块的数学模型为：
[0087][0088]
式中，soc为储能电池荷电状态，p
bt
为充放电功率，c
bt
表示储能电池容量，v
bt
为充放电电压；m为采用运行状态调控方法小时数。
[0089]
步骤2：确定制氢系统运行的约束条件。
[0090]
考虑系统功率平衡，电解槽功率总和不超过风力发电、光伏发电、储能电池模块出力总和，即：
[0091][0092]
式中，p
ac
为储能电池充放电功率，正值表示充电，负值表示放电，单位为kw；p
el
为制氢装置运行功率，单位为mw，p
el
(i)为第i台制氢装置运行功率，n为制氢装置数量；p
wi
为风电出力，p
pv
为光伏出力，。
[0093]
考虑风力发电约束，风力发电模块依据容量配置存在最大出力，即：
[0094][0095]
式中，为风力发电出力上限，单位为kw。
[0096]
考虑光伏发电约束，光伏发电模块依据容量配置存在最大出力，即：
[0097][0098]
式中，为光伏发电出力上限，单位为kw。
[0099]
考虑制氢装置运行功率约束，制氢装置依据运行特性存在安全功率限制，即：
[0100][0101]
式中，为制氢装置最大功率，单位为kw。
[0102]
考虑储能电池功率约束，储能电池依据容量配置充放电均存在功率限制，即：
[0103][0104]
式中，为储能电池功率上限，单位为kw。
[0105]
步骤3：确定制氢系统能量管理目标。
[0106]
本实施例中，能量管理目标包括新能源消纳率和经济收益；其中，新能源消纳率是系统消耗风力发电、光伏发电功率占总发电功率的比例，计算公式如下：
[0107][0108]
式中，xnl为消纳率，单位为％。
[0109]
经济收益是系统售氢收益，计算公式如下：
[0110]
e＝v
elchy
[0111]
式中，e为经济收益，单位为元；c
hy
为售氢单价，单位为元/nm3；v
el
为制氢量，单位为nm3。
[0112]
步骤4：预测t2时刻多台制氢装置总功率。
[0113]
4.1：收集未来t1、t2时刻天气预测数据，包含温度、光照、风速信息，t1时刻为目标预测时间点，当前时刻和t1时刻之间的时间差、与t1时刻和t2时刻之间的时间差相同。例如，以小时为单位进行预测时，假设目标预测时间点(t1时刻)为当天的上午9点，当前时刻为上午8点，则t2时刻为当天的上午10点；若以天为单位，假设目标预测时间点(t1时刻)为第二天的上午9点，则当前时刻为上午9点，t2时刻为第三天的上午9点。以此类推。
[0114]
4.2：计算t1时刻储能电池荷电状态。
[0115]
储能电池荷电状态可以根据储能电池模块的数学模型，利用模型直接计算得到。
[0116]
4.3：确定新能源消纳率、经济收益为系统双目标。
[0117]
4.4：制氢装置功率与制氢量关系选择如下公式：
[0118]vel
＝205.31p
el
+17.85
[0119]
式中，v
el
为制氢量，单位为nm3；p
el
为制氢装置运行功率。
[0120]
4.5：采用强度帕雷托进化算法(spea2)，以步骤4.1得到的t1时刻和t2时刻天气预测数据、步骤4.2得到的t1时刻储能电池荷电状态、步骤4.3得到的目标函数、以及步骤4.4得到的制氢装置功率与制氢量关系作为spea2的输入，将t2时刻多台制氢装置总功率作为未知量，计算t2时刻多台制氢装置总功率。
[0121]
步骤5：计算t2时刻单台制氢装置功率。
[0122]
5.1：确定以经济收益为单目标。
[0123]
5.2：制氢装置功率与制氢量关系选择如下公式：
[0124]vel
＝-11.24p
el2
+232.7p
el
+8.89
[0125]
5.3：采用遗传算法(ga)，以步骤5.1得到的目标函数、步骤5.2得到的制氢装置功率与制氢量关系、以及步骤4得到的t2时刻多台制氢装置总功率作为ga的输入，将t2时刻单台制氢装置功率作为未知量，计算t2时刻单台制氢装置功率。
[0126]
若计算结果低于制氢装置功率下限，则制氢装置在t2时刻处于备用状态。
[0127]
步骤6：计算t1时刻单台制氢装置功率。
[0128]
6.1：收集t1时刻天气预测数据，包含温度、湿度、风速信息。
[0129]
6.2：计算t1时刻储能电池荷电状态，与上述步骤4.2的计算结果相同，此处不再赘述。
[0130]
6.3：确定新能源消纳率、经济收益为系统双目标。
[0131]
6.4：制氢装置功率与制氢量关系选择如下公式：
[0132]vel
＝-11.24p
el2
+232.7p
el
+8.89
[0133]
6.5：采用强度帕雷托进化算法(spea2)，以步骤6.1得到的t1时刻天气预测数据、步骤6.2得到的t1时刻储能电池荷电状态、步骤6.3得到的目标函数、步骤6.3得到的制氢装置功率与制氢量关系、以及步骤5得到的t2时刻单台制氢装置功率作为spea2的输入，将t1时刻单台制氢装置功率作为未知量，计算t1时刻单台制氢装置功率。
[0134]
若计算结果低于制氢装置功率下限，则制氢装置在t1时刻处于备用状态。
[0135]
步骤7，结合步骤6和步骤7的结果，判断制氢装置在t1时刻的运行状态。
[0136]
若t1、t2时刻制氢装置均为备用状态，则t1时刻制氢装置为冷备用状态；若t1时刻制氢装置功率为备用状态，t2时刻制氢装置功率不为备用状态，则t1时刻制氢装置为热备用状态。
[0137]
为了验证上述制氢装置冷热备用运行状态调控方法对冷备用、热备用状态判别的有效性，在一项具体实施中，制氢系统如图1所示，系统风力发电功率限额25mw，光伏发电功率限额10mw，设计4台电解槽单台功率为2.5mw，安全功率下限取0.25mw，储能电池荷电初始值0.2。spea2算法中种群数量取100，档案数量取100，迭代次数取200。采用某一地区24小时实际风力、光照、温度为依据。
[0138]
制氢系统在图3中0～9点风力发电、光伏发电不足的情况下，制氢设备处于连续备用状态，通常采用热备用，如图4所示。引入冷热备用识别的运行状态调控方法后，在0～8点制氢装置处于冷备用状态，在9点采用热备用状态，如图5所示。采用运行状态调控方法能明显减少储能单元给予制氢装置备用状态支撑功率，如图6、7中0～9点所示，两者新能源消纳率相差不大，如图8、9所示，证明了本发明所提方法的有效性。
[0139]
在本实施例中还提供了一种制氢系统中的制氢装置冷热备用运行状态调控装置，该装置用于实现上述实施例。以下所使用的术语“模块”、“单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管在以下实施例中所描述的系统较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能的。
[0140]
本实施例提供的一种制氢系统中的制氢装置冷热备用运行状态调控装置，包括：
[0141]
制氢系统数学模型获取模块，其用于建立制氢系统中风力发电模块、光伏发电模块、储能电池模块的数学模型；确定制氢系统运行的约束条件和能量管理目标函数，所述的目标函数包括新能源消纳率、经济收益中的一种或两种；
[0142]
总功率预测模块，其用于预测t2时刻多台制氢装置总功率，其中，t2时刻为目标时刻的下一时刻；
[0143]
t2时刻单功率预测模块，其用于根据t2时刻多台制氢装置总功率，预测t2时刻单台制氢装置功率，若计算结果低于制氢装置功率下限，则制氢装置在t2时刻处于备用状态；
[0144]
t1时刻单功率预测模块，其用于根据t2时刻单台制氢装置功率，预测t1时刻单台制氢装置功率，其中，t1时刻为目标时刻；若计算结果低于制氢装置功率下限，则制氢装置在t1时刻处于备用状态；
[0145]
冷热备用状态识别模块，其用于确定t1时刻制氢装置的冷热备用状态，若t1、t2时刻制氢装置均为备用状态，则t1时刻制氢装置为冷备用状态；若t1时刻制氢装置功率为备用状态，t2时刻制氢装置功率不为备用状态，则t1时刻制氢装置为热备用状态。
[0146]
对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可，其余模块的实现方法此处不再赘述。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0147]
本发明的装置实施例可以应用在任意具备数据处理能力的设备上，该任意具备数据处理能力的设备可以为诸如计算机等设备或装置。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在任意具备数据处理能力的设备的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。
[0148]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，用于实现上述的一种制氢系统中的制氢装置冷热备用运行状态调控方法。
[0149]
所述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例所述的任意具备数据处理能力的设备的内部存储单元，例如硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是任意具备数据处理能力的设备的外部存储设备，例如所述设备上配备的插接式硬盘、智能存储卡(smart media card，smc)、sd卡、闪存卡(flash card)等。
[0150]
可以理解，本发明是通过一些实施例进行描述的，本领域技术人员知悉的，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等效替换。另外，在本发明的教导下，可以对这些特征和实施例进行修改以适应具体的情况及材料而不会脱离本发明的精神和范围。因此，本发明不受此处所公开的具体实施例的限制，所有落入本技术的权利要求范围内的实施例都属于本发明所保护的范围内。