重型货运通道氢能基础设施的系统间优化：以10号州际公路为案例研究

《International Journal of Hydrogen Energy》：System-of-systems optimization of hydrogen infrastructure for heavy-duty freight corridors: The interstate 10 case study

　　维韦克·A·苏詹|孙瑞晓|内森·古莱特|范俊川|古尔尼什·S·贾塔纳|马克·梅莱纳
美国田纳西州橡树岭市橡树岭国家实验室，37931

**摘要**
中重型货物运输需要具备成本效益高、运行可靠、空间布局合理且能应对主要运输线路需求波动的氢能基础设施。本文提出了一个综合性的氢能走廊规划框架，该框架基于橡树岭国家实验室的OR-AGENT模型，将基于货物运输需求的氢能需求建模与站点选址优化、规模确定以及站点层面的技术经济分析相结合。该框架已在10号州际公路货运走廊以及休斯顿至洛杉矶地区得到应用。氢能需求是通过高分辨率的货物起讫点数据、车辆工作周期特征以及基于物理原理的能耗模型来确定的。候选加氢站从现有的重型柴油加注站中筛选出来，并根据车载储氢容量和站点容量限制进行优化。最终站点的处理能力则是通过已有的电解水制氢及加氢基础设施的技术经济模型来评估的。研究结果表明，目前在区域层面进行综合核算时，电解水制氢的平均加注成本为6.87至7.26美元/千克，这一成本水平受需求密度和利用程度的显著影响。

**引言**
可靠的能源供应链是美国货运运输系统效率、竞争力和抗风险能力的重要保障。中重型车辆是国内商业物流的支柱，承担着全国约60%到70%的货物运输量，连接着港口、工业枢纽以及区域配送网络[1]。由于该行业几乎完全依赖柴油燃料，因此容易受到价格波动、供应中断以及区域容量限制的影响。因此，提升货运运输的能源多样性对于确保长期生产力、运营韧性以及能源安全至关重要。

氢能逐渐被视为货运运输领域一种极具前景的燃料多样化选择，尤其是在那些对能量需求大、加注时间要求高、载货限制严格且运营灵活性要求高的长途重载卡车运输中，电池电动车在这些场景下的应用面临诸多挑战[2]。氢能可通过多种途径生产，包括天然气、电解法、生物质转化以及工业副产品，这些特性使其成为一种具有战略价值的灵活能源载体[3]。然而，要在更大范围内推广氢能应用，就必须确保加氢基础设施的可用性、可靠性及成本效益，同时还要在需求不均、路线选择不确定以及技术和市场条件不断变化的情况下，统筹规划站点的选址、间距、规模以及供应路径[4]。近期，美国联邦政府推出了多项相关计划，如能源部与交通部的“国家零排放货运走廊战略”[5]、“区域清洁氢能枢纽计划”[6]以及“国家电动汽车基础设施计划”[7]，这些举措都表明机构层面越来越支持基于走廊的基础设施规划与建设。此外，沃尔沃LIGHTS[8]、戴姆勒eCascadia[9]以及现代XCIENT[10]等企业和公共部门的示范项目也证明了电池电动车和氢动力卡车在区域尺度上的技术可行性。不过，这些成果仍未解决氢能站点应选址何处、规模应多大，以及如何在保障走廊连续性的同时兼顾使用效率与成本等问题。

关于氢能货运基础设施的研究已取得显著进展，但仍存在一些重要的整合缺口。一部分研究聚焦于氢能加氢站的技术、布局及运营模式，有助于更好地理解重载应用场景下加氢站的架构设计及建设要求[11,12]。更为广泛的综述研究表明，氢能基础设施的规划深受车辆普及程度、站点规模、生产与输送路径以及站点利用率的影响，不同的供应配置会导致成本和性能出现显著差异[13]。另一部分研究则开发了适用于走廊尺度或高速公路网络的氢能卡车基础设施选址方法，其中包括考虑间距限制、路线可达性以及站点容量约束的优化算法[4,[14], [15], [16]]。相关的货运需求与高速公路网络规划研究进一步强调了基于路线的卡车活动在站点选址和网络设计中的重要性[17]，而最近的一些研究则开始将站点选址与氢能输送成本及物流决策相结合[18]。还有研究着重于需求特征分析及空间分解，发现货运活动在空间上分布极不均匀，主要集中在物流枢纽和重要交通节点周围[19]。那些同时考虑车辆、基础设施和能源系统的研究，大多是在整体空间尺度上进行分析，或仅针对局部应用场景展开研究[20,21]，因此未能充分探讨路线层面的货运差异以及走廊尺度上的部署动态。此外，一些技术经济方面的研究指出，加氢成本极易受到站点规模、利用率、输送方式以及运营假设的影响，尤其是对于那些为维持走廊连续性而需要的早期建设或低处理量的站点而言[22]。总体来看，这些研究虽然分别推动了基础设施规划问题的各个组成部分的发展，但尚未将其整合到一个统一的规划框架之中。

与此同时，关于站点选址的现有研究也发展出了多种用于加氢和充电基础设施规划的优化模型。早期的基于节点的模型，如p-中位数问题[23,24]、最大覆盖位置模型[MCLM][25]以及集合覆盖位置模型[SCLM][26]，是将需求表现为节点权重或覆盖要求，通常依据距离或服务半径阈值来优化设施位置。而基于流量的模型则通过模拟沿网络路径的货物起讫点行程，更能反映途中的加氢行为。流量捕获位置模型[FCLM][27]旨在最大化被捕获的交通流量，而流量加氢位置模型[FRLM][28]则考虑了车辆的续航里程限制以及多站加氢的可能性。后续的扩展模型，如带容量限制的FRLM[CFRLM][29]、偏差流量FRLM[30]、针对重载卡车走廊的带节点容量限制的FRLM[NC-FRLM][31]以及基于车辆行驶轨迹的带容量限制的FRLM[32]，进一步纳入了站点容量限制、路径偏差或实际车辆行驶轨迹等因素。此外，还有一些互补的方法，如基于地理信息系统[GIS]的适宜性分析[33]以及以供应为导向的全生命周期成本[LCC]选址优化[34]。这些模型为加氢站选址提供了方法论基础，但由于存在一定的结构简化，其在应用于走廊尺度的重载氢能规划时存在局限性，这一点将在后续的差距分析中详细阐述。

尽管在基础设施规划及选址模型方面已取得一定进展，但仍存在若干限制。首先，许多基础设施规划研究主要集中在车辆充电、城市内短途运输或局部货运应用上，往往采用总体交通数据或简化的需求假设，无法将区域内密集的货运活动与长途运输走廊的规划统一起来，形成一个完整的氢能规划框架[35]。其次，针对氢能卡车的走廊及高速公路网络选址研究虽然已经发展出考虑间距和站点容量限制的约束型优化模型，但氢能的生产与输送仍常被视为简化的或外生的上游条件，这导致站点选址往往偏向于在假定氢能价格较低时的有利位置，而忽视了生产、电力供应及物流等方面的限制[14,16]。第三，关于氢能供应和加注的成本分析虽然能为站点层面提供有价值的成本信息，但这些成本往往并未与基于路线分解的货运需求、走廊连续性要求以及分阶段建设的基础设施规划紧密结合起来[12,19,22]。第四，在选址模型方面，现有的公式通常无法同时综合考虑基于物理原理的各路段能源需求、基于储氢状态触发的加氢逻辑、加注容量饱和问题、取决于路径的分阶段建设方案，以及不同利用程度站点之间的成本汇总。因此，目前还没有任何现有框架能够将基于路线分解的货运氢能需求、受约束的走廊尺度站点部署以及站点层面的成本分析整合到一个统一的重载基础设施规划流程之中。

正是出于上述种种不足，本研究提出了一种具有区域适应能力的系统间系统（SoS）框架，用于规划重载货运走廊的氢能加氢基础设施。该框架基于OR-AGENT模型[16,21]，整合了货运活动数据、基于路线分解的车辆能耗数据、候选站点筛选结果、走廊尺度下的站点选址与规模确定，以及站点层面的技术经济评估。研究还采用了实验设计方法，系统地分析了站点容量（5–20吨/天及无容量限制）、车载氢储存量（每辆车50–100千克氢气）以及空间密度限制等不同边界条件下的规划效果。该框架在休斯顿至洛杉矶这一大型区域进行了验证，该区域包括10号州际公路走廊、德克萨斯三角洲地区以及I-5/CA-99走廊，这些地方拥有众多港口、石化产业中心、物流基地，同时也有不少新兴的氢能开发项目，因此为走廊尺度的货运基础设施规划提供了极具价值的测试环境[36,37]。

本文的贡献主要有三点：
(1) 在系统集成层面，本研究构建了一个统一的走廊规划流程，将该流程与基于高分辨率货物起讫点数据及物理原理计算的氢能需求相结合，同时考虑了车载储氢容量和加注容量限制，进而确定站点的选址与规模；此外，该流程还将基础设施建设决策与分散式电解水制氢、加氢基础设施以及整个网络层面的成本汇总相衔接，形成了一个完整的成本体系。
(2) 在选址模型层面，相较于现有的加氢站选址模型，本研究提出了四项创新方法：基于物理原理的各路段能源需求分析；基于油箱初始状态及剩余20%氢气量阈值触发的加氢逻辑；考虑加注容量饱和情况并明确加注装置数量优化方案的站点级加注容量管理；以及基于路径特征的分阶段建设策略，即在后续规划阶段仍将早期建设的站点作为固定输入条件。
(3) 在技术经济整合层面，本研究建立了一个站点层面的成本汇总框架，能够将不同利用程度站点上的氢气输送成本和加注成本进行整合，从而实现走廊尺度的成本评估，而非仅对单个站点进行单独分析。

为明确本研究与以往研究的区别，本文提供了两个对比表格。表1对比了各类氢能货运基础设施研究在需求表达方式、走廊选址、站点容量处理方式、能源模型验证、能源经济性分析、供应条件处理以及分阶段建设策略等方面的差异。表2则聚焦于选址模型领域，比较了OR-AGENT模型与现有其他加氢站选址模型在需求抽象程度、加氢逻辑、站点容量、路线处理方式、分阶段建设策略、行程层面能源表达、系统/系统间系统层面的经济性分析以及解决方案方法等方面的差异。如表1所示，以往的氢能货运基础设施研究通常只深入探讨走廊规划的某一两个方面，而本研究则将基于路线分解的货运需求、带容量限制的选址策略、能源模型验证以及全面的站点层面技术经济分析整合到了同一个走廊规划框架之中。如表2所示，现有的加氢站选址模型虽然在需求抽象、续航能力或容量处理、路线表示以及解决方案方法等方面有所改进，但没有任何一种模型能够同时涵盖本研究提出的五项要素。将这些要素整合到一个统一的规划流程之中，正是OR-AGENT模型相对于现有研究在方法论和整合能力方面的优势所在。

本文的其余部分结构如下：第2节介绍建模框架及数据来源；第3节展示模拟结果；第4节讨论成本影响及敏感性分析；第5节总结主要结论。

**框架概述**
本研究采用了OR-AGENT框架，这是一种由橡树岭国家实验室开发的系统间系统建模环境，旨在协同优化传统燃料及替代燃料货运系统中的车辆能源使用、加氢基础设施以及区域能源供应[16,21]。OR-AGENT框架将全国范围内的货运需求数据[[38], [39], [40]]与高分辨率的交通流动及道路数据[41]相结合，从而生成空间化的分析结果。

**能源需求建模——基础设施规划**
有效的氢能加氢基础设施规划离不开对空间货运动态及需求强度的深入理解。本节通过基于依赖关系的选址方法，分析货运流动模式，从而确定主要运输走廊上站点的规模与位置，该方法体现了分阶段建设基础设施的理念。通过货物起讫点分析，可以识别出那些货运活动较为集中的区域，这些区域非常适合优先进行基础设施建设。图3a展示了这些集中区域的聚类热图。

**能源需求建模**
随着加氢站容量限制的放宽，能源需求建模的结果显示出不同的网络形成模式。在无容量限制的情景下（见图6），优化分析得出两个主要的加氢枢纽，一个位于萨克拉门托附近，日加氢能力约为200吨；另一个位于休斯顿附近，日加氢能力约为300吨。这两个枢纽共同支撑了H2LA走廊内大约5%的货运需求。虽然如此规模的单个站点可能在实际中难以实现，但这些分析结果仍为后续规划提供了重要参考。

**结论**
本文证明了将货运能源需求建模与氢能基础设施成本分析相结合，对于中重型运输系统的走廊尺度规划具有重要价值。通过基于真实的货运流量、车辆特性及运营限制，对氢能需求进行空间和时间维度上的精确分析，该框架为站点的选址、处理能力、利用率及容量设定提供了基于物理原理的明确要求，而这些要求是无法仅通过其他方法得出的。

**作者贡献说明**
维韦克·A·苏詹：概念设计、数据整理、定量分析、资金获取、研究实施、方法设计、项目管理、资源协调、软件应用、监督指导、结果验证、可视化处理、论文初稿撰写及修订。
孙瑞晓：数据整理、定量分析、研究实施、方法设计、资源协调、软件应用、结果验证、可视化处理、论文初稿撰写及修订。
内森·古莱特：数据整理、定量分析、方法设计。

**利益冲突声明**
作者声明不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益或个人关系。

**致谢**
本研究成果得到了美国能源部关键矿物与能源创新办公室下属的替代燃料与原料办公室的支持，项目编号为DE-EE0010650，该项目由GTI Energy负责管理，具体工作则委托给橡树岭国家实验室的国家交通研究中心开展。能源部的技术管理团队成员包括本杰明·古尔德、皮特·德夫林和杰西·亚当斯。此外，作者还要感谢GTI公司的巴特·索瓦、贝利·福斯迪克、尼科·布克坎普以及安什·纳斯塔。