《Renewable Energy》：3E assessment of centralized PV-powered green hydrogen polygeneration system: performance enhancing through waste heat recovery
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光伏制氢多能系统废热回收及动态规则策略研究。提出整合光伏、电解水制氢、燃料电池、储氢及热回收的 centralized PV-powered green hydrogen polygeneration system，通过动态规则能量管理策略实现日发电量自适应调控，创新性引入脱碳效率指数（DEI）进行跨项目标准化碳减排效能评估。研究表明废热回收使系统综合能源效率提升11.9%，年CO?减排4,670吨，DEI达0.778 t/kW，较传统静态策略降低成本回收期2.6%-18.4%。
作者：赵宇|张海文|刘泽宽|陈正健|廖梅|张静然|王聪|秦江|王静怡
哈尔滨工业大学能源科学与工程学院，中国哈尔滨 150001
摘要
绿色氢能对于可持续能源转型至关重要，但提高其性能仍面临挑战。集成电力、氢气和热能的多联产系统是一种有前景的途径，其中废热回收对可持续性和经济可行性至关重要。然而，很少有研究对其效果进行过全面评估。本研究对一个集成了废热回收的集中式光伏驱动的绿色氢多联产系统进行了3E（能源-经济-环境）评估。该评估结合了建模、热力学分析、能源管理策略和3E评估方法。提出了一种基于规则的日发电量自适应能源管理策略。同时，研究引入了一个环境指标——脱碳效率指数，以实现跨项目的脱碳基准比较。结果表明，废热回收改善了所有3E方面：尽管由于热价较低，经济效益较为有限（回收期缩短了3.1%），但能源效率提高了11.9%，年度二氧化碳减排量和脱碳效率指数分别增加了9.4%。与传统策略相比，所提出的系统实现了100%的负荷满足率和98.1%的能源效率，回收期缩短了2.6%和18.4%，年度二氧化碳排放量减少了4,670吨，脱碳效率指数达到了0.778吨/千瓦。本研究为高效、脱碳的多联产系统的改进和评估提供了指导。
引言
全球气候变化正在推动能源系统向以可再生能源为中心的低碳框架转型[1]。在此背景下，氢能受到了广泛关注，通过太阳能电解产生的绿色氢能在减排和长时储能方面具有巨大潜力[2]。这促进了全球范围内集中式光伏驱动的绿色氢生产厂的建设。在中国阳光充足的西北地区，已经实施了多个大规模示范项目，如新疆的库车项目（300兆瓦光伏）、内蒙古的纳日松项目（400兆瓦光伏）和宁夏的宁东项目（200兆瓦光伏）[3]。
为了满足工业园区对电力、氢气和热能的多样化需求，出现了集成多联产系统。这类系统通常包括光伏阵列、电解槽、燃料电池和氢储存装置。相关研究在多个维度上取得了进展：Wang等人[4]研究了离网的光伏-燃料电池-电解槽-氢气储能系统，而Li等人[5]分析了其并网变体。为了进一步提高可靠性，Liu等人[6]探索了与风力涡轮机结合的系统，Zhang等人[7]引入了抽水蓄能技术来平衡能源波动。这些研究共同为多能源耦合系统的建设和优化奠定了重要基础。
然而，这类系统的性能评估和优化仍面临重大挑战，主要体现在以下三个方面：
首先，废热回收的综合价值被严重低估。尽管现有研究已经关注了废热回收问题，但关注点不均衡，评估也不完整。Zafar和Dincer[8]设计了一种将燃料电池废热用于住宅用途的光伏/燃料电池系统；Ozawa和Kudoh[9]评估了一种将燃料电池热量回收至水箱以满足家庭热需求的燃料电池热电联产系统；Liu等人[10]开发了一种分布式氢基多能源系统，将燃料电池热量回收为热水；Effatpanah等人[11]提出了一种新型的零碳光伏-风力涡轮机-固体氧化物燃料电池-燃气轮机联合发电系统，用于电力、冷却和供暖。这些研究共同证实了燃料电池废热回收的价值，展示了其在提高效率、节省成本和减少排放方面的作用。然而，尽管有少数研究（如Shi等人[13]和Meril?inen等人[14]）将研究范围扩展到同时回收燃料电池和电解槽热量的系统，但这些研究大多仅限于量化经济效益（如热能销售收入或生命周期成本降低），而没有系统地评估电解槽废热的回收效率、环境协同效应或系统范围内的能源整合效益。因此，量化从电解槽和燃料电池这两种热源回收废热的综合效益对于揭示其实际价值至关重要，这也是一个关键的研究空白。
其次，系统建模与能源管理策略（EMS）之间存在脱节。准确的性能评估需要将深入的热力学分析与灵活的操作控制相结合。热力学建模可以揭示组件在设计和非设计条件下的相互作用机制和性能边界，为系统优化提供基础[15]。然而，在实践中，太阳能和负荷的波动性要求EMS实时协调，以维持系统的稳定性和效率。用于集成型氢能生产系统的EMS包括基于规则的策略、模糊逻辑控制、动态规划、模型预测控制等方法[16]。其中，基于规则的策略因其简单性和可靠性而被广泛采用[17]，例如常见的“燃料电池优先”策略[18]和“电池优先”策略[19]。然而，这些策略往往与底层的动态热力学模型脱节。它们的静态规则难以适应光伏发电量的日内变化，从而限制了整体系统性能的优化潜力。因此，将高保真热力学模型与能够响应运行状态变化的自适应EMS深度集成，对于实现准确的性能评估和系统改进至关重要。
最后，缺乏全面和标准化的环境评估系统。目前对集成型氢能系统的评估存在系统性缺陷。如表1所示，许多研究强调技术和经济方面，却完全忽略了环境维度。即使少数包含环境评估的研究，也主要依赖于绝对二氧化碳减排量或排放量，缺乏标准化的、按容量归一化的指标。这种缺失使得无法在不同规模和技术路径的系统之间进行公平的比较和基准测试，阻碍了该领域的进一步发展。
为解决这些相互关联的空白，本研究做出了以下关键贡献：
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开发了一个集成模拟框架，结合了系统建模、热力学分析、自适应能源管理策略和3E评估方法，用于全面评估多联产系统。
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通过全面的3E评估，量化了双源废热回收的多维价值。
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提出了一种基于规则的日发电量自适应能源管理策略（DGA-EMS），并证明了其相对于传统静态策略的优越性和平衡性。
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引入了脱碳效率指数（DEI），这是一种按容量归一化的环境指标，并将其用于跨项目基准测试，从而建立了评估碳减排效率的标准指标。
系统描述
系统概述
图1展示了该系统的示意图，该系统以新疆库尔勒绿色氢示范项目为模型，关键参数列在表2中。它集成了光伏（PV）阵列、碱性电解槽（AEL）、质子交换膜燃料电池（PEMFC）、电池、电力管理系统、压缩机、氢气储罐、热交换器和热水储罐。该系统实现了能量（电力、氢气和热能）的转换、分配和储存，以及信息交换。
分析框架
图2展示了本研究开发的分析框架。首先对所有组件进行系统建模（详细信息和验证见补充材料的S2部分），以便随后对能量转换过程进行热力学分析，跟踪效率、温度和压力等关键状态变量。为了解决传统策略的局限性，提出了一种新型的日发电量自适应规则基能源管理策略（EMS）。
能源管理策略设计
在集中式光伏驱动的绿色氢多联产系统中，EMS的核心目标是优化系统组件的协调，以最大化太阳能向可控能源产品（电力、氢气和热能）的转换，从而满足最终用户的需求。为了确保运行可靠性和公平比较的一致性起点，本研究对所有三种策略应用了统一的约束条件：氢气储罐的初始状态被设置为
多联产系统内的热力学相互作用
分析了系统中关键能量转换组件之间的热力学相互作用，以表征它们在不同运行条件下的效率行为和输出耦合情况。主要发现见图8和图9。
对于电力到氢气/热能的转换过程，平均电力到氢气的效率达到85.0%，而平均电力到热能的效率为14.5%，从而形成了大约6:1的氢气到热能的输出比例。
讨论
所提出的脱碳效率指数（DEI）将关注点从总减排量转移到了单位容量的碳减排效率上。这一按容量归一化的指标使得系统间的比较更加公平，解决了当前环境评估中的一个关键问题。
如图14所示，采用废热回收的多联产系统（例如本研究及参考文献[29]和[40]）的DEI值始终高于纯电力系统的DEI值（0.6-0.8吨/千瓦）。
结论
本研究开发了一个集成模拟框架，用于对带有废热回收的集中式光伏驱动的绿色氢多联产系统进行全面的3E（能源-经济-环境）评估。
结果表明，从电解槽和燃料电池回收废热具有显著的实际价值：它使系统的年平均能源效率提高了11.9%，年度二氧化碳减排量增加了9.4%。
作者贡献声明
赵宇：撰写——初稿、可视化、调查、形式分析、数据整理、概念构思。
张海文：撰写——初稿。
秦江：监督、项目管理。
王静怡：撰写——审稿与编辑、监督、资源获取、概念构思。
陈正健：资源获取、项目管理、数据整理。
廖梅：资源获取、项目管理、数据整理。
张静然：资源获取、项目管理、数据整理。
未引用参考文献
[36], [39], [41], [42], [43], [44], [45], [46], [47]。
关于写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明
在准备本工作时，作者使用了ChatGPT来改进语言表达。使用该工具后，作者对内容进行了必要的审查和编辑，并对出版物的内容负全责。
利益冲突声明
? 作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系：王静怡报告称获得了国家自然科学基金的支持；王聪报告称获得了国家自然科学基金的支持；王静怡还报告获得了深圳市科技创新委员会的支持。
致谢
作者感谢国家自然科学基金（编号52306236、52406010）、深圳市科技创新委员会（编号GXWD20220811165757005）以及香港理工大学的支持。同时，我们也感谢深圳能源集团有限公司对光伏绿色氢能综合利用系统关键技术研究项目的支持。
