SSB蓄电池通过可再生能源进行水电解制氢的技术经济分析

2026-11-02 21:06:23

摘要

将光伏发电、电池储能和电解水相结合，为将波动的可再生能源电力转化为可储存的氢气提供了一条充满前景的途径。本研究评估了一个集成的实验室规模光伏-电池-氢气系统，该系统包含可再生能源发电、锂离子电池储能、负荷相关功率转换装备、阴离子交换膜电解槽、氢气储存和监控系统。光伏性能根据实测运行数据进行了评估，同时使用分析损耗模型来表征转换器和逆变器的行为。电解槽的运行在电堆功率、氢气流量、压力和能量效率方面进行了实验表征。基于年金的经济评估结合了三个已安装光伏子阵列的典型年份模型与理想化的额定运行氢气场景。在假设的转换、电池和备用损耗之后，该场景得出的数值为4939。电解槽交流输入端年耗电量为9 kWh，氢气输出上限为92.52 kg/年。在10年经济周期、1%实际贴现率及指定更换计划下，初步LCOE为0.40 €/kWh，初步LCOH为52.07 €/kg。所选日期的光伏对比重现了多种发电特性，各子阵列间的一致性有所差异，而功率转换测量显示，随着装备负载增加，效率有所提升。电解槽在初始暂态期后，电力需求与氢气产量之间表现出稳定的关系，同时成功演示了光伏阵列、电池、电解槽和电网备用的协调运行。初步LCOH评估确定，氢气生产与储能子系统的年化资本成本是主要的成本构成因素。总体而言，实验证明了实验室规模架构的协同运行，并表明氢气生产成本受装备利用率、操作策略和系统规模的强烈影响。

关键词：
光伏电池系统; 阴离子交换膜电解槽; 氢气; 混合可再生能源系统; 电转气; 平准化能源成本; 平准化氢成本; 技术经济分析

1. 引言

向低碳和可持续能源的转型加剧了对综合可再生能源系统（RESs）的需求，这些系统能够解决发电间歇性、储能需求和系统灵活性问题[1]。通过电解水生产的绿氢已成为将可再生电力转化为可储存和可调度能源载体的一种极具前景的途径[2]。然而，可再生氢能路径的性能应在整个生产链中进行评估，包括可再生能源发电、能量转换、制氢和储氢，而非仅在最终转换阶段[3]。从电力系统的角度来看，氢能可以提供灵活性，支持可再生能源的整合，并有助于长时储能[4]。现有综述已探讨了氢能技术、应用、集成策略以及剩余的技术和经济挑战，证实了其在未来脱碳能源系统中的潜在作用[5,6].
]。氢能集成微电网在统一的局部能源架构中结合了分布式可再生能源发电、制氢、电能和氢能储存以及能源管理[7]。它们的有效运行取决于具有显著不同动态特性和储能时间尺度的组件之间的协调。太阳能-氢能微电网可以受益于协调的能源管理策略，这些策略决定了何时应利用可再生电力满足用电需求、为电池充电或将其转化为氢气[8]. 先前的独立光伏-氢能-电池系统研究表明，应综合考虑组件容量设计、动态建模和能量管理，以真实反映系统的运行行为 [9]。电解槽的启动和部分负荷动态特性也会影响光伏供电系统的效率和氢气产量，因此应将其纳入运行评估中 [10]。在大规模应用方面，已研究了多台碱性电解槽的协调运行，作为提高系统灵活性和可再生能源利用率的一种手段 [11]。此外，技术经济性能在很大程度上取决于光伏发电、电解槽运行、电价以及所选系统配置之间的时序关系[12,13].
虽然水电解可以与包括风能和光伏发电在内的不同可再生能源相结合，但合适的能源取决于系统规模、场地特征和预期用途。本研究重点关注光伏发电，因为其模块化、屋顶兼容性、相对较低的维护要求以及部署简便的特点，使其特别适合在建筑或半工业环境中部署小型分布式设施。风能系统通常需要合适的当地风能资源，以及额外的选址、结构和许可方面的考量。此外，所研究的实验室平台旨在支持本地化的电转气应用，包括在农业或废水处理设施中使用氢气进行生物气提纯。因此，光伏的选用应被视为与该设施的规模和预期用途相匹配，而非证明光伏在所有情况下都优于风能发电。
利用原本会被弃用的可再生电力生产氢气，可以提高可再生能源的利用率，并提供一种额外的储能形式[14]。生产的氢气随后可被储存、重新转化为电能，或用于电转气应用。特别是，电解氢可通过直接生物气甲烷化支持生物甲烷生产，从而将可再生电力与燃气部门的脱碳联系起来[15]。因此，电解水不仅作为一种制氢技术被研究，还作为实现能源存储、电网平衡以及通过电转气和电转液路径实现部门耦合的关键组件被研究[16,17]。然而，氢气对深度脱碳的贡献取决于其生产成本、转化效率、运行策略以及预期的系统角色[18]。氢气储存仍是核心工程考量因素，因为储存压力、基础设施要求和输送配置会影响整个系统的灵活性和可扩展性[19]。从环境角度来看，电解氢的效益取决于评估中所采用的电力来源、生产路径和系统边界假设[20].
近期关于可再生氢微电网的综述强调了其在支持分布式制氢以及加强本地可再生能源发电与电网耦合方面的潜力[21]。专门的能源管理策略可以通过协调可再生能源生产、电力储能、制氢以及本地需求，来提高氢能支持的微电网的效率和可靠性[22]。分层能源管理已被提出用于结合电池和氢能存储的微电网，允许根据其运行特性和时间尺度协调不同的存储技术[23]。模型预测控制框架也已被开发用于协调光伏发电、制氢和储氢，同时兼顾运行和经济目标[24].
]。案例研究证据证实，光伏-氢能系统的技术经济性能受太阳能资源可用性、装备成本、电解槽利用率以及氢气需求假设的强烈影响[25]。在混合氢电池微电网中，无需预测的协调优化也被作为一种减少对不确定长期预测依赖的手段进行了研究[26].
尽管关于可再生氢能系统的文献非常丰富，但对于结合了光伏发电、电池储能、负荷相关功率转换、阴离子交换膜电解、氢气储存和监督式能源管理的微型装置，其综合实验证据仍然有限。造成这一差距的原因之一是，小型系统的技术和经济性能对特定项目的边界条件高度敏感，这些条件包括当地太阳能资源、组件配比、控制策略、装备成本、电价以及氢气需求。因此，不能假设从单一安装中获得的数值结果可以直接推广到所有应用场景。本研究更广泛的贡献在于其透明的工作流程，将测量的组件行为和集成系统运行与典型年份的光伏模拟以及基于年金的经济评估联系起来。这种方法论可以推广到其他分布式系统，而报告的效率、年产量和平准化成本应被视为在所述假设下的特定案例结果。
为满足这一研究需求，本研究调查了一种集成的实验室规模光伏（PV）、电池（BAT）、阴离子交换膜（AEM）氢（H₂）生产系统安装于希腊桑西的色雷斯德谟克利特大学（DUTH）。该研究结合了实验测量、组件级数学建模、集成燃料费运行以及基于年金的经济评估。特别强调将测量的光伏、功率转换、电池和电解槽行为与初步的平准化电力和氢气成本联系起来。

贡献摘要

本研究提出了一种基于实验的集成实验室规模（光伏-电池-氢）技术经济评估₂）系统。首先，对已安装的光伏阵列进行建模，并根据不同辐照条件下的实测发电数据进行评估。其次，针对直流-直流转换和逆变器阶段开发了与负载相关的损耗模型，并与实验测量值进行对比，以体现运行功率对转换效率的影响。第三，对AEM电解槽进行实验表征，涵盖堆栈功率、氢气流量、储氢压力，以及在所考察运行范围内的指示高位发热值（HHV）和低位发热值（LHV）堆栈效率。第四，通过代表性的电转气（Power-to-Gas）序列，考察光伏阵列、电池储能系统（BAT）、电解槽和电网备用电源的协同运行，阐明电能存储与氢能存储的互补作用。最后，将实验评估与三个已安装光伏子阵列的独立典型年模拟以及限制级年度能量平衡相结合，以计算理想额定运行场景下的LCOE和初步LCOH。该综合框架为评估旨在随后与生物气提纯工艺集成的中小型可再生氢设施的技术运行和主要经济驱动因素提供了特定案例的基准。

2. 材料与方法

2.1. 实验室系统与实验范围

实验平台安装于DUTH环境工程系非传统能源生产技术实验室，旨在为AEM水电解系统提供可再生电力，从而为下游生物气提纯应用提供氢气。
该实验室规模的PV–BAT–H₂被配置为一个集成的、混合的、可再生能源系统（HRES），而非一组孤立的组件。其设计能够对光伏发电、短期储能、可控制氢生产以及电网备份运行之间的时空耦合进行实验评估。该系统结合了3.615 kWp的屋顶光伏、LiFePO₄电池组，标称能量容量约为10.3 kWh，专用直流/直流最大功率点跟踪（MPPT）太阳能充电控制器，逆变器/充电器系统，AEM电解槽，以及氢气储罐。该实验室设施的主要特征总结在表1.
表1。实验室光伏-电池储能-制氢系统₂的主要特征。

基于Victron Cerbo GX环境的监视控制与数据采集系统（SCADA）被用于监控和协调电气子系统。记录的变量包括光伏发电、直流母线运行、电池荷电状态、电池充放电功率、交流侧负载以及电网备份运行。电解槽运行变量（包括电力需求和氢气产量测量值）在实验运行期间被同步记录。本节仅报告制造商额定值，以界定所安装装备的能力。第3节这些数据源自实测运行数据。子系统的转换效率通过同步的输入和输出功率测量来评估，而电解槽的运行情况则根据电堆功率、氢气流量和压力数据进行评估。

2.2. 系统架构与运行逻辑

图1展示了PV–BAT–H₂实验室系统的拓扑结构。每个光伏子阵列通过独立的MPPT充电控制器连接到公共直流母线。LiFePO₄电池连接到同一直流母线，而逆变器/充电器则建立与交流母线的接口。交流侧为电气负载和电解槽供电，同时电解槽产生的氢气被输送到储氢罐中。
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图1。光伏-电池-氢能系统的布局与主要能量流₂实验室系统。绿色箭头表示电能流，紫色箭头表示氢气流。
运行策略优先使用太阳能电力。光伏发电满足主动用电需求（电解槽）并为电池充电。当发电量超过总用电需求且电池接近其充电状态上限时，可将电解槽作为可控负载启用，将原本会被削减的太阳能电力转化为氢气。在太阳能发电不足期间，电池在电池管理系统设定的限制范围内供应缺口电力；配电网仅作为备用电源。因此，电池是应对短时间能量不匹配的主要缓冲器，而电解槽则吸收电池无法容纳的长期光伏盈余。这种互补的功能分配使实验室系统能够更有效地利用太阳能电力，同时将电池维持在规定的运行范围内。

2.3. 光伏子系统

屋顶光伏发电机组由12块单晶硅组件组成，分为三个电气独立的子阵列。阵列A（图1) 由六块SolarWatt Blue60P-265组件组成，排列为两组并联的串联组件（每组三块），额定容量为1.590 kWp。阵列B由三块串联的SolarWatt Blue60P-265组件组成，额定容量为0.795 kWp。阵列C由三块串联的JA Solar JAM72S10-410组件组成，额定容量为1.230 kWp。后者采用钝化发射极和背面电池（PERC）技术。因此，总装机光伏容量为3.615 kWp。有效组件面积为20.72 m²(14.70 m²用于SolarWatt组件，以及6.02 m²（针对JA Solar组件），标准测试条件下的平均组件效率约为19.0%。三个子阵列的朝向基本相同，倾角为20°，方位角为178°（从北向顺时针测量）。每个子阵列都有独立的MPPT充电控制器，而电池组和逆变器/充电器则是共用的。制造商的PV数据表组件特性列于附录 A, 表A4.

2.4. 电力转换与能量管理

每个光伏子阵列通过一台Victron Energy BlueSolar MPPT 150/35 直流/直流充电控制器（150 V，35 A）与公共直流母线连接。这些控制器追踪最大可用光伏功率，并提供制造商指定的最高达98%的峰值转换效率。一台Victron Energy MultiPlus II 48/5000/70 逆变/充电器（5 kVA）提供了直流和交流母线之间的双向接口。它执行直流/交流逆变、交流/直流电池充电以及电网备份管理。
MultiPlus-II 48/5000/70属于5 kVA视在功率等级，而其制造商指定的25 °C下连续有功功率额定值为4 kW。因此，后一个数值被用作额定功率，，在对逆变器效率模型进行归一化处理时。实验室系统报告的约3 kW数值代表了实验装置所采用的连续运行极限，而非独立的装备额定功率。_r, when normalizing the inverter-efficiency model. The approximately 3 kW value reported for the laboratory system represents the continuous operational limit adopted for the experimental installation rather than a separate nominal equipment rating.

2.5. 电池储能子系统

电池组由两组Victron Energy Smart LiFePO组成₄电池单元串联，提供51.2 V的标称电压、200 Ah的标称容量和10.24 kWh的标称能量容量。在实验运行期间，Victron VE. Bus电池管理系统强制执行20%至100%的荷电状态限制，对应80%的最大放电深度和约8.192 kWh的可利用能量容量。电池子系统的制造商指定直流回合效率约为92%。电池直接连接到直流母线，缓冲光伏发电与系统需求之间的短期不匹配，支持光伏自发自用，并在电网备用电源启动前提供临时电力缺口。

2.6. AEM制氢子系统与氢气储存

氢气是使用基于阴离子交换膜（AEM）电解技术的Enapter EL 4.0电解槽生产的。电解槽、水管理单元和控制电子设备构成了一个集成的制氢子系统。根据制造商的规格，该装置的电力需求约为2.4 kW，制氢能力高达500 NL h⁻¹，耗水量约为0.4 L h⁻¹，下游干燥前的氢气纯度为99.9%，出口压力高达35 bar。在AEM电解中，水在阴极被还原生成氢气和氢氧根离子；氢氧根离子通过阴离子交换膜迁移并在阳极被氧化生成氧气。报告的装备额定值定义了运行包络线，而实测的产氢性能则展示在第3节。氢气储运系统包括两个50升不锈钢阀门的钢瓶、一个带有200巴高压和4巴低压表氢气减压阀、1/4英寸不锈钢管以及兼容的双卡套式压缩接头。由AEM电解槽生产的纯度为99.9%的氢气通过相应的管道输送至储氢罐。

2.7. 监视控制与数据采集系统

数据采集系统结合了Victron Cerbo GX监控环境与集中式PC应用程序。直流电信号通过配备两个7701型多路复用模块的Keithley 2701数字万用表进行采集，而交流侧测量则使用Janitza UMG604功率分析仪进行。气象测量数据包括全球水平辐照度（GHI）、空气温度（T）和风速（WS）。总体而言，约50个信号通过以太网采集。仪器及可用的采集和测试信息汇总在表A1和表A2中，在附录 A.
不同数据集的采集间隔有所不同。集成系统数据以15分钟为间隔记录。用于光伏比较的Keithley记录名义间隔为5分钟，并被平均划分为左闭左标的10分钟区间，以匹配气象测量数据以及最终基于天气的模型输出。在平均之前，从每对电压-电流值计算出电功率，并保留通道正负号约定。这些光伏比较记录并非通过插值15分钟监控记录获得。包含至少一个有效电功率读数的区间被保留，而缺失的区间则不进行填充。在GHI ≥ 20 Wm的共同有效时间戳下计算日照统计数据。⁻².

2.8. 方法论框架与年度能源评估

年度评估采用了第2.3节中描述的三个已安装光伏子阵列。每个子阵列均根据其组件参数和组件数量分别建模，然后将三个输出结果相加。所有子阵列均采用相同的屋顶几何形状。这些模拟代表了3.615 kWp的已安装容量。. Each subarray was modeled separately using its module parameters and module count, and the three outputs were then summed. The common roof geometry was applied to all subarrays. The simulations represent the installed capacity of 3.615 kWp.
由于缺乏覆盖完整日历年的连续测量数据，因此使用PVGIS典型气象年（TMY）的8760小时记录（针对Xanthi，41.0470° N, 24.8543° E；海拔29米）以及PVLIB建模框架[来估算年度发电量27PVLIB计算采用了基于Erbs模型的辐照度分解、基于Hay–Davies模型的平面阵列转换、基于SAPM开放式支架玻璃/聚合物参数化的电池温度估算，以及De Soto单二极管模型。组件最大功率输出按每个子阵列的组件数量进行缩放。在实测天气对比和典型年模拟中，使用了相同的组件参数集和几何假设。计算采用了20°倾角、178°方位角和0.25的反照率。未对单个MPPT电压/电流约束和控制器调度进行模拟。
每个子阵列均应用了12%的通用综合损失余量。这一工程假设涵盖了积尘、布线以及MPPT直流/直流转换损失。最终的年发电量是在太阳能充电控制器之后、电池循环和直流/交流转换之前的公共直流母线上定义的。该损失余量并不代表实测的年效率，也不代表控制器限电的模拟。
经济情景假设一部分= 0.50 的 MPPT 后直流能量通过电池，直流往返效率为 92%。因此，最终的电池阶段乘数，为 0.96。完整的电解槽单元在额定交流输入下运行，= ~2.4 kW，其逆变器效率，_batη假设为94%。该值基于已发布的MultiPlus-II 48/5000社区测量数据[_EL]。这是2.4 kW的外部场景输入，而非当前装置的测量值。η_inv of 94% is assumed. This value is based on published community measurements for the MultiPlus-II 48/5000 [28]. It is an external scenario input at 2.4 kW, not a measurement of the present installation.
假设逆变器全年保持通电状态。当电解槽关闭时，其直流功耗由假设的24 W待机读档表示，P_idle。运行效率已包含逆变器在产生交流电时的损耗，因此待机项仅适用于剩余的闲置小时。此简化场景中未包含额外的辅助读档。
η_bat = (1 − f) + f · η_bat = 0.96
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