新型区域氢系统空间分辨模型框架：优化氢供应链的创新突破

为解决区域氢系统建模难题，研究人员构建 HYSCOPE 模型，优化氢供应链，助力全球氢经济发展。

　　### 氢能源发展的挑战与机遇：新型模型带来新曙光
在全球能源转型的浪潮中，氢能源被视为实现能源系统全面脱碳的关键角色。它就像一把万能钥匙，有望打开可持续能源未来的大门。然而，当前氢经济的发展却面临着重重困境。（绿色）氢生产的不足、氢基础设施的匮乏，以及愿意为氢支付高于化石氢价格的消费者寥寥无几，这些问题如同一个个路障，阻碍着氢能源的广泛应用。

为了打破这些困境，“氢谷（hydrogen valleys）” 这一区域倡议应运而生。它致力于协调氢供应链（Hydrogen Supply Chain，HSC）各环节的发展，在全球范围内掀起了一股氢能源发展的热潮。从欧洲到美洲，从澳洲到亚洲，氢谷项目如雨后春笋般涌现，成为各国氢战略的重要组成部分。

但每个区域的氢供应链都面临着独特的挑战，其最优设计取决于众多当地因素，如主要产业的位置和类型、政治支持与地方资金、现有基础设施以及地理条件等。其中，区域氢运输和储存成本高昂，尤其是在中小规模的实施中，成为了氢谷发展的主要障碍。因此，开发一个具有高空间分辨率和现实空间关系的模型框架迫在眉睫，这不仅能帮助我们深入理解氢供应链的复杂动态，还能为优化其设计提供有力支持。

在这样的背景下，来自国外的研究人员积极开展研究，旨在填补现有研究的空白。他们构建了 “氢供应链优化引擎（Hydrogen Supply Chain OPtimization Engine，HYSCOPE）” 这一创新模型框架，并将其研究成果发表在《Advances in Applied Energy》上。这一研究成果为区域氢系统的发展带来了新的希望，有望推动氢能源在全球范围内的广泛应用和可持续发展。

研究方法：创新融合，精准建模

研究人员为实现氢供应链的优化，采用了一系列关键技术方法。首先，基于 Fraunhofer ISE 的模拟和优化环境 H₂ProSim 进行拓展，赋予其空间维度，从而构建出 HYSCOPE 模型框架。该模型框架能够对从电力生产到氢应用的整个氢供应链进行动态、非线性和模块化模拟。

在空间分辨率方面，运用 “区域化动态约束凝聚聚类与分区（regionalization with dynamically constrained agglomerative clustering and partitioning，REDCAP）” 和空间约束层次聚类（spatially constrained hierarchical clustering，SCHC）算法进行空间聚类，将研究区域划分为多个节点，每个节点代表一个聚类，以此实现对氢供应链的空间优化。

此外，采用协方差矩阵自适应进化策略（Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy，CMA - ES）进行非线性模拟优化。通过设置决策变量、边界条件和优化算法，对氢供应链中的光伏容量、风电场容量、电解槽容量等进行优化，以实现最小化平准化制氢成本（Levelized Cost of Hydrogen，LCOH）的目标。同时，通过独特的控制算法来模拟电力和氢的流动，确保模型能够准确反映实际运行情况。

研究结果：多维度解析，探寻最优方案

1. 空间分辨率的影响：研究通过设置不同的空间分辨率场景，分析其对优化结果的影响。结果发现，粗分辨率会因错误聚合导致成本低估，如忽略集群内电力传输成本、高估规模经济等；同时也可能因平均化效应导致成本高估，如无法充分利用优质可再生能源（Renewable Energy，RE）位点。模拟时间会随集群数量增加而显著增长，综合考虑计算时间和优化结果稳定性，确定 CL40（40 个集群）为后续研究的空间分辨率。
2. 空间聚类算法的比较：对比 REDCAP 和 SCHC 两种空间聚类算法，发现它们在优化效果上相似，但 SCHC 在不同分辨率下的差异更大，尤其是在风电场所选址和运输基础设施方面。REDCAP 在不同分辨率下表现更为稳定，更适合用于氢供应链的优化。
3. 氢交换算法的作用：对不同氢交换算法（BHC、Push、Pull）的组合进行测试，结果表明，每种算法都有其独特优势。BHC 可实现管道运输的集中化和规模经济，Push 能防止氢气生产过剩时的损失，Pull 则提供灵活的需求供应。综合使用所有算法可降低成本，而仅使用双边合同（BHC）会导致系统灵活性降低，成本显著增加。
4. 进出口选项的影响：评估电力和氢气进出口选项对优化结果的影响，发现进口电力或氢气能显著降低 LCOH。进口氢气虽仅占总需求的约五分之一，但能有效填补生产低谷，减少氢气存储需求，使 LCOH 降低约 15%。出口氢气在当前价格下吸引力较低，但可作为灵活性选项，若同时存在进出口选项，出口通常不会被使用。

研究结论与意义：突破困境，引领未来

本研究成功构建了 HYSCOPE 这一空间分辨、动态优化的区域氢供应链模型框架。通过对不同建模场景的分析，量化了空间分辨率、聚类算法、氢交换算法以及进出口选项对氢供应链的影响。该模型框架能够有效帮助解决区域氢系统中的关键问题，如确定集中化或分散化的系统布局、选择最优的运输技术、找到本地生产与进口的平衡点等。

尽管研究成果具有重要意义，但也存在一定局限性。例如，非线性优化算法可能只能找到局部最优解，氢气运输的模拟较为简化，模型依赖高质量的输入数据等。未来研究可进一步改进这些方面，如更真实地模拟不同运输技术、纳入 Power - to - X 合成、开发特定位置的 LCOH 算法等。

总体而言，HYSCOPE 模型框架为区域氢系统的规划和优化提供了有力工具，其研究成果对全球氢能源战略的制定和实施具有重要的参考价值，有望推动氢经济朝着更加高效、可持续的方向发展。