申请/专利权人：淮阴工学院

申请日：2023-12-01

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117748730A

主分类号：H02J13/00

分类号：H02J13/00;H02J3/14;H02J3/28;H02J3/32;H02J3/46;H02J15/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种氢能全链条云平台智能调控装置，包括化石能源发电模块、绿色能源发电模块、电解槽、固体氧化物燃料电池、储氢罐、云平台智能柔性预测调控中心、氢运输模块、电负荷、气负荷。化石能源发电模块、绿色能源发电模块均与电解槽、云平台智能柔性预测调控中心连接，电解槽与储氢罐连接，储氢罐经过转换后转化为电负荷；储氢罐还通过氢运输模块转为气负荷。本发明加入云平台智能柔性预测调控中心，利用智能调控算法对化石能源、可再生能源发电效率、发电量以及负载端的供需情况进行灵活的计算，在满足负载的需求同时能够高效率的利用可再生能源从而有效的减少化石能源的使用和二氧化碳的排放。

主权项：1.一种氢能全链条云平台智能调控装置，其特征在于，包括化石能源发电模块、绿色能源发电模块、电解槽、固体氧化物燃料电池、储氢罐、超级电容模块、DCDC变换器、云平台智能柔性预测调控中心、氢运输模块、电负荷、气负荷；所述化石能源发电模块、绿色能源发电模块均与电解槽、云平台智能柔性预测调控中心连接，所述电解槽与储氢罐连接，所述储氢罐经过固体氧化物燃料电池、超级电容模块、DCDC变换器后转化为电负荷；所述储氢罐还通过氢运输模块转为气负荷；在白天用电高峰期消耗化石能源发电模块以及绿色能源发电模块的光伏产生电能；夜晚时风电处于出力高峰期而电负荷处于低谷期，将绿色能源发电模块的风电产生的冗余电力通过电转气技术分解将产生氢气储备到储氢罐中，在可再生能源出力高峰期进行转化存储，在电力短缺时将储备在储氢罐中的氢气通过固体氧化物燃料电池、通过超级电容以及DCDC变换器输送到负载端；同时结合氢能制储运输技术，将阶段性的高峰风光发电带来的电力冗余通过电转技术存储到储氢罐中，根据地区性的碳排放要求将氢气进行运输进而满足地区电量供给；所述云平台智能算法柔性预测调控模块接收化石能源发电模块、绿色能源发电模块以及电负荷、气负荷的数据，根据资源紧缺地区所需的氢气量、需要运输的路程以及根据智能碳排放调控模块对当前市场碳排放情况和系统的剩余碳排放量进行综合计算使得碳价值达到最优；所述云平台智能算法柔性预测调控模块中获取的参数包括化石能源发电模块数据、绿色能源发电模块数据、储氢量、电负荷、汽油量、柴油量、碳排放总量、剩余碳排放量、当前市场碳排放单价、运输氢气总量、氢气单位路程单价、路程、氢气单价；针对目标函数利用海鸥算法进行优化，最终匹配两种能源的发电量，使得能源利用率达到最优最大化的最佳消纳调控策略；目标函数和约束条件具体为：第一个为满足电力系统发电的约束条件；第二在满足电力系统发电的情况下剩余碳排放以及冗余清洁能源售卖获益的目标函数，具体如下：第一，满足电力系统发电的约束条件Let：Let＝β*Het+Fet+Get Get＝Wet×w×η+Iq×Lqt×ξ第二，在满足电力系统发电的情况下售卖冗余能源的目标函数Edmax：Crt＝Cst-Fc*XtEc＝Cr*Cp Edmax＝Ec+He其中，Let为某时刻负载端电负荷的需求量，β为固体氧化物燃料电池的氢转电效率，Het为某时刻转电需要的氢气量，Fet为某时刻化石能源发电量，Get为某时刻绿色能源发电量；Wet为某时刻风能；w为风电机组装机功率；η为发电系数；Iq为光伏装机量；Lqt为某时刻光照辐照量；ξ为光照综合效率；Gt为某时刻使用汽油量；Dt为某时刻使用柴油量；Cst总的碳排放量；Fc单位化石能源产碳量；Xt当前化石能源燃烧量；Ec剩余碳排放量卖出的收益；Cr剩余碳排放量；Cp单位量碳排放单价；He氢气收益；Hst运输氢气总量；氢气单位路程单价；Hpt氢气售卖市场单价；Edmax为将冗余能源进行售卖收益最大化目标函数。

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