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题名光储氢集成系统的随机模型预测控制方法
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作者
王翰林
赵建立
张沛超
孙烨
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机构
上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室
国网上海市电力公司
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出处
《电力自动化设备》
北大核心
2025年第2期86-93,126,共9页
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基金
国家重点研发计划项目(2021YFB2401200)。
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文摘
光储氢集成系统是提升光伏消纳率、降低电解制氢成本的重要途径之一,但电解槽复杂的非线性模型以及光伏出力的高随机性给系统运行优化带来了困难。提出电解槽的高精度凸拟合模型,该模型能计及电解槽功率和温度对效率的影响,且便于优化问题的建模与求解。将模型预测控制(MPC)与随机优化相结合,提出光储氢集成系统的二阶段随机MPC方法。建立双层求解框架,其中上层用于处理电解槽的非线性模型,下层基于交替方向乘子法实现大规模场景的解耦计算。光储氢集成系统的仿真算例结果表明,配置电池、储氢罐等储能单元显著提升了制氢的经济性和光伏消纳率;相较于常规MPC,考虑光伏和氢负荷分布信息的二阶段随机MPC进一步提升了系统经济性。
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关键词
电解槽
光储氢集成系统
最优调度
凸拟合模型
模型预测控制
随机优化
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Keywords
electrolyzer
PV-storage-hydrogen integrated system
optimal dispatch
convex fitting model
model predictive control
stochastic optimization
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分类号
TK912
[动力工程及工程热物理]
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