风险规避的、具有分布鲁棒性的运营协调机制，适用于集成氢能的动态多能源发电中心及多尺度混合储能系统

《Sustainable Energy Technologies and Assessments》：Risk-averse distributionally robust operation coordination for hydrogen-integrated dynamic polygeneration hubs with multi-scale hybrid storebank

氢能多尺度存储系统通过动态能源枢纽整合生产者、生产消费者和消费者，结合混合存储优化经济与生态效益，利用需求响应和鲁棒优化方法处理可再生能源不确定性，实证显示成本降低12.336%、排放减少14.13%、弃风弃光率下降4.69%和18.31%。

　　氢能驱动的多尺度储能系统在提升可再生能源利用率方面发挥着关键作用，有助于加速电力系统向低碳运行模式的可持续转型。本文提出了一种以氢能为核心的动态能源枢纽模型，该模型融合了生产者、消费者以及能源生产与消费兼具的用户（即“产消者”）枢纽，并结合混合储能技术，以应对每周天气条件的变化，从而优化经济和生态效益。通过该模型，不仅能够提高系统的成本效率和环境可持续性，还能实现更灵活的能量分配，为大规模部署提供保障，推动全球可持续城市化进程。

在当前全球气候变暖和自然灾害频发的背景下，构建以可再生能源为主的低碳能源基础设施已成为促进区域可持续发展的核心议题。多能系统通过整合多种设备和能源载体，提高了可再生能源的采用率，而能源枢纽则优化了多载体网络中不同技术之间的互动，以满足日益增长的可持续能源需求。为了应对不同时间尺度上的波动，系统需要短时储能、长时储备、需求响应机制、能源存储系统以及概率优化模型的支持，这些方法有助于稳定混合能源流动，提升系统效率，并确保对灵活需求的平衡响应。

绿色氢能作为可再生能源系统的重要组成部分，对于实现全球碳减排目标具有重要意义。它能够有效满足氢能需求，并通过集成燃料电池驱动的热电联供系统，实现多种能源输出。将可再生能源与绿色氢能相结合，有助于缓解风能和太阳能过剩时产生的能源浪费问题，但在可再生能源供应不足的时段，仍需额外的电力支持，这可能会增加成本和能源消耗。随着碳减排和碳中和目标的不断推进，可再生能源的采用率和系统负载能力也将逐步提升。因此，氢能存储、生产及分配技术的创新成为推动氢能技术研究的关键因素，使氢能成为电力系统长期脱碳的重要能源载体，并满足工业能源需求。

应对可再生能源发电和负载需求中的极端气候波动，是提升能源枢纽可靠性与资源利用效率的重要课题。通过先进的建模技术和稳健优化方法，可以有效改善能源枢纽的运行表现，从而推动可持续的低碳未来。引入基于条件风险价值（CVaR）的风险评估机制，有助于增强可再生能源模型的稳定性，优化资源利用，减少对传统能源的依赖。同时，当前的研究大多集中在现有网络中的系统集成，以优化效率、混合储能和利用，进一步推动氢能作为低碳能源载体的普及。

近年来，已有大量研究探讨了优化集成能源系统（IES）的多种模型和策略。然而，大多数前期工作主要关注单一维度，如市场运营、氢能存储、需求响应或不确定性建模，缺乏整体性和系统性。例如，参考文献[16]提出了一种统一的矩阵方法，用于在多能枢纽结构中自动化表示不同能源系统，并引入动态性能指标。参考文献[17]则提出了一个多时间尺度的优化模型，通过迭代修正设备效率来适应变化的负载率。在[18]中，作者构建了一个结合“电力转气体”与碳捕获的氢能集成能源框架，并采用分布鲁棒优化（DRO）来应对风能的不确定性。参考文献[19]强调了以价格驱动的需求响应策略，利用两阶段DRO降低运营成本并支持低碳运作。文献[20]提出了一种基于数据的DRO方法，用于风能、光伏和热能存储系统的优化，以提升削峰能力和转换效率。文献[21]则重点探讨了热力学原理，并对灵活能源枢纽进行了建模，以反映IES的响应特性。参考文献[22]结合了条件风险价值（CVaR）、分层碳交易和“电力转气体”与碳存储技术，以管理不确定性并减少排放。文献[23]提出了一种改进的风险理论模型，用于应对可再生能源发电的波动性和转换效率的变化。文献[24]和[25]则研究了基于氢能的能源存储技术，以提升可再生能源的利用率，而文献[26]则探讨了以生物质为基础的集成能源系统，并结合压缩空气储能技术。尽管这些研究在可再生能源与储能技术的整合方面取得了进展，但它们往往缺乏对不确定性的全面处理，或者未能将碳捕集与利用系统有效地纳入模型之中。近期的研究[27]和[28]尝试解决这些问题，通过考虑需求响应和氢能存储的不确定性，但仍未能提供一个统一的优化框架，以全面涵盖动态性和风险因素。

因此，本文旨在填补这一研究空白，提出一种集成氢能储能、碳捕集系统以及分布鲁棒优化与CVaR的多能枢纽框架。该模型基于每周的气候波动数据，结合日前和实时市场机制，对设备进行自适应建模。通过这一方法，我们能够更准确地预测和调度能源，从而提升系统的整体性能。表1对本文的创新点进行了清晰的总结，突出了其在模型设计、优化方法和系统集成方面的独特贡献。

本文的主要创新点包括：首先，我们提出了一种面向工业制造的氢能集成动态能源系统，采用多时间尺度的混合储能技术，其中氢能用于满足日常和周度需求，而电池则用于短时（1-4小时）支持。通过先进的气电转换技术，结合二氧化碳的捕集、利用和存储，我们能够有效应对晴天和阴天等不同天气条件下的能源需求波动。其次，我们的三枢纽模型利用分布鲁棒优化方法，提高了预测和即时调度的准确性，并通过条件风险价值理论、分段线性化、自适应Big M方法以及双范数线性化约束，增强了经济效率。第三，我们提出的基于凸优化的最优负荷调度模型，整合了电能、热能和冷能的需求响应，并引入了CVaR双置信度分析和稳健不确定性管理方法，以确保系统的安全性、灵活性和可持续性，从而在工业层面显著提升了经济、生态和运营表现。

本文的结构安排如下：在“系统模型的结构框架”一节中，我们将详细介绍所提出的模型架构；“系统配置与数学框架”一节将重点阐述问题的建模与优化方法；“建模结果与分析”一节将展示模拟结果和验证过程；最后，“结论”一节将总结研究发现，并展望未来的研究方向。

在“动态能源枢纽与效率修正”部分，我们首先回顾了传统能源枢纽模型的基本假设，即转换效率为常数，简化了输入与输出之间的关系。然而，实际运行中，转换效率会受到负载、温度和压力等多种因素的影响。例如，热泵的效率会随着温度升高而降低，每升高1摄氏度可能损失0.6%的效率，而压力变化则可能导致效率下降高达4%。因此，为了提高模型的准确性，我们将转换效率建模为一个多项式函数，并在运行过程中实时更新，以反映实际环境条件。此外，我们还借鉴了文献[18]中关于灵活能源枢纽模型的研究成果，以确保模型的全面性和实用性。

在“系统配置与数学框架”部分，我们构建了以周为单位的数学模型，用于描述可再生能源发电系统、电解装置和燃料电池单元的运行情况，并考虑了电能、热能、冷能和氢能的储备问题。该模型适用于每日每小时的时间尺度，并结合了分布鲁棒优化、CVaR理论以及自适应设备建模等方法，以应对不同时间段内的能源波动。此外，我们还采用了双范数分布鲁棒优化策略，以增强模型的鲁棒性，确保在不确定环境下仍能实现最优调度。

在“建模结果与分析”部分，我们通过GAMS 24.4.6平台进行了混合整数二次约束规划（MIQCP）的仿真实验，以验证所提出技术的有效性。实验环境配置为一台3.9 GHz的Intel Core i3-7100双核处理器、4 GB DDR4内存和128 GB SSD存储设备。仿真结果表明，该模型在计算性能方面表现出色，其中案例1（不包含需求响应）的求解时间为9.953秒，内存占用为16 MB；案例2（包含需求响应）的求解时间为10.750秒，内存占用为12 MB。这些结果充分证明了所提出模型在处理复杂优化问题方面的高效性与可行性，同时展示了其在实际应用中的潜力。

在“结论”部分，本文提出了一种先进的能源枢纽模型，该模型集成了氢能技术，并优化了多种转换技术的效率。通过两阶段分布鲁棒调度方法，我们能够有效应对每周天气条件的变化，确保系统的可持续运行。此外，模型还考虑了用户需求的灵活性，并结合凸优化方法，以应对太阳能、风能和负载波动带来的不确定性。通过引入风险规避决策和分布鲁棒协调机制，本研究为实现低碳、高效和可持续的能源系统提供了新的思路和方法。未来的研究可以进一步拓展该模型的应用范围，例如将其应用于更大规模的能源系统或与其他低碳技术相结合，以推动全球能源结构的绿色转型。

在“作者贡献声明”部分，本文的四位作者分别在不同方面做出了贡献。Tasawar Abbas主要负责撰写原始稿件、可视化、软件开发、方法论设计、调查研究和数据管理。Sheng Chen则负责论文的审阅与编辑、监督研究进程、软件开发、方法论设计、调查研究和概念设计。Jingtao Zhao在可视化、项目管理、资金获取、形式分析和数据管理方面做出了重要贡献。Shu Zheng则负责项目管理、调查研究、形式分析、数据管理和概念设计。四位作者的协作确保了研究工作的全面性和高质量。

在“竞争利益声明”部分，作者们声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所报告的研究成果。这一声明体现了研究的客观性和公正性，为读者提供了信任的基础。

最后，在“致谢”部分，我们感谢国家自然科学基金（项目编号52377091）对该研究的资助，这为本研究的顺利进行提供了重要支持。通过这一研究，我们希望能够为未来的能源系统设计和优化提供有价值的参考，并推动氢能技术在实现碳中和目标中的应用。