在碱性介质中具有极高耐久性的Volmer-Heyrovsky氢气演化反应

《Journal of Energy Chemistry》：Highly durable Volmer-Heyrovsky hydrogen evolution reaction in alkaline media

提出了一种三层水-能纽带多能微电网优化框架，整合水电、冷却、加热与电力系统，通过MATLAB生成可再生能源场景并导入GAMS进行多目标优化，以降低运营成本、减少地源水抽取和电网依赖，利用DIgSILENT验证技术指标，在IEEE 33节点系统上验证了电压偏差降低8.38%和电网依赖性下降28.92%。

　　本文围绕多能系统（Multi-Energy System, MES）的优化调度问题，提出了一种多层、多目标的综合框架，旨在通过整合水、冷却、加热和电力等不同能源系统，实现系统的高效、经济与可持续运行。当前，随着可再生能源（Renewable Energy Sources, RES）的广泛应用，传统单一能源系统在面对能源供应波动和需求不确定性时显得力不从心，而多能系统则能够通过能源之间的协同作用，提高系统的整体效率和稳定性。

多能系统作为一种新型的能源管理模式，能够有效整合多种能源形式，如电力、热能、冷却能和水资源，从而提升能源利用效率并减少碳排放。近年来，针对多能系统的优化调度研究逐渐增多，许多学者通过引入先进的优化算法，如遗传算法、NSGA-II等，尝试解决系统运行中的经济性、环保性和技术性问题。然而，现有研究在整合水系统和冷却系统方面仍存在不足，特别是在如何评估系统对主电网的依赖性以及如何控制电压偏差等方面，缺乏系统性的分析和优化策略。

本文提出的框架分为三个层次，分别对应不确定性建模、多目标优化和系统评估。第一层通过MATLAB软件采用随机方法对可再生能源、负载和电价等不确定因素进行建模，生成多个运行场景，并将这些场景导入第二层进行优化分析。第二层利用GAMS软件，结合混合妥协与变量加权和方法，对系统的运行成本、主电网依赖性以及地下水提取量等关键指标进行多目标优化，以实现经济、环保与技术性能的平衡。第三层则通过DIgSILENT PowerFactory软件对优化结果进行评估，确保系统在技术约束条件下的稳定运行，如电压稳定性、功率损耗和整体电压偏差等指标。

该研究在多能系统中引入了新的评估指标，即上游电网独立性因子（Upstream Grid Independency Factor Index, UGIFI）和整体电压偏差指数（Aggregate Voltage Deviation Index, AVDI）。UGIFI用于衡量系统对主电网的依赖程度，通过最大化该指数可以有效降低对主电网的依赖，提高系统的自给自足能力。而AVDI则用于评估系统在不同时间点的电压稳定性，通过优化该指标可以确保系统在运行过程中电压波动控制在合理范围内。此外，本文还强调了水资源在多能系统中的重要性，提出了通过引入海水淡化装置和水存储罐来缓解地下水过度开采的问题，同时提高系统的灵活性和可持续性。

在多能系统的研究中，能源存储技术被认为是提升系统稳定性和灵活性的重要手段。电池储能、热能储存、冰储能等技术的应用，使得系统能够更好地应对可再生能源的间歇性和不确定性。同时，通过引入需求响应（Demand Response, DR）机制，可以进一步优化系统的运行成本和环境影响。例如，DR程序可以通过调整用户的用电行为，减少高峰时段的负荷压力，从而提高系统的运行效率和经济性。此外，DR程序还可以与储能系统相结合，实现对能源供需的动态调节。

本文的创新点在于其提出的三层次框架，不仅考虑了多能系统的经济性和可持续性，还引入了新的技术评估指标，以确保系统在运行过程中的稳定性。通过第一层的不确定性建模，系统能够更好地应对可再生能源、负载和电价的波动，从而为第二层的优化提供可靠的数据支持。第二层的多目标优化则能够综合考虑运行成本、主电网依赖性和地下水提取量，以实现系统运行的最优解。第三层的评估则通过DIgSILENT PowerFactory软件对优化结果进行验证，确保系统在实际运行中满足技术约束条件。

在多能系统的研究中，如何平衡不同能源形式之间的相互作用是一个关键问题。例如，电力系统与热力系统之间的耦合，不仅影响系统的运行效率，还可能对电网的稳定性造成影响。因此，本文提出的框架通过多层优化和评估，能够有效协调不同能源系统之间的关系，确保系统的整体性能。此外，本文还强调了水资源在多能系统中的作用，特别是在应对地下水过度开采问题时，通过引入海水淡化技术，能够有效减少对自然水源的依赖，同时满足系统对新鲜水的需求。

通过在IEEE 33节点配电系统上进行仿真测试，本文验证了所提出的框架的有效性。结果显示，该框架在优化运行成本的同时，能够显著降低系统对主电网的依赖性，并提高整体电压稳定性。具体而言，系统的整体电压偏差指数（AVDI）和上游电网独立性因子（UGIFI）分别提升了8.38%和28.92%。这一结果表明，所提出的框架在提升多能系统运行效率和稳定性方面具有显著优势。

此外，本文还讨论了多能系统在实际应用中的挑战。例如，如何在不同能源系统之间建立有效的协同机制，如何应对能源供应的不确定性，以及如何在优化过程中兼顾经济性、环保性和技术性等多个目标。这些问题的解决不仅需要先进的优化算法，还需要对系统的运行机制有深入的理解。本文提出的三层次框架通过将不确定性建模、多目标优化和系统评估相结合，为这些问题提供了一个系统性的解决方案。

总的来说，本文的研究成果为多能系统的优化调度提供了新的思路和方法。通过引入新的评估指标和优化策略，该框架能够在保证系统稳定运行的同时，降低运行成本和对主电网的依赖性。此外，该框架还能够有效应对能源供应的不确定性，提高系统的灵活性和可持续性。未来的研究可以进一步探索该框架在不同应用场景下的适用性，以及如何通过引入更多的能源形式和优化技术，进一步提升系统的整体性能。