阿曼10 MW燃气电站中太阳能-风能-城市生物质废料制氢替代天然气的技术经济分析与深度学习优化研究

本研究针对阿曼10 MW燃气电站的脱碳需求，创新性地结合生物质废弃物(BEG)、太阳能光伏(SPV)和风力发电(WT)的混合系统，通过HOMER软件优化氢能生产成本(LCOH低至3.51 $/kg)，并采用RNN/GRU深度学习模型预测其他地区的经济性。成果为中东地区可再生能源制氢替代天然气提供了技术路径和数据支撑。

　　

随着全球气候危机加剧，燃气电站的脱碳成为能源转型的关键挑战。阿曼作为中东地区典型的油气资源国，其10 MW级燃气电站的CO₂减排需求尤为迫切。国际研究表明，用可持续氢能替代25%天然气(NG)可显著提升电站能效，但现有研究多聚焦太阳能光伏(SPV)和风力(WT)制氢，忽视了城市生物质废料的潜在价值。更棘手的是，不同地区可再生能源禀赋差异导致氢能平准化成本(LCOH)预测困难，传统建模方法难以满足精准规划需求。

为此，Joseph Sekhar Santhappan团队在《International Journal of Hydrogen Energy》发表研究，首次系统评估了阿曼六地区SPV-WT-生物质电气发电机(BEG)混合系统的制氢经济性。研究通过HOMER软件优化设备组合，并创新性地采用循环神经网络(RNN)和门控循环单元(GRU)深度学习模型预测LCOH。关键技术包括：基于10 MW电站负荷曲线计算小时级氢需求(600 Nm³/h)；利用HOMER Pro优化BEG-SPV-WT配比；采用Python构建RNN/GRU模型，输入参数含天气数据、设备成本等；通过R²和MAE等指标验证模型精度。

材料与方法
研究分三阶段：首先根据电站电负荷确定25% NG替代的氢需求，再通过HOMER优化BEG(32%)-SPV(15.3%)-WT(52.7%)组合，最后用优化数据集训练RNN/GRU模型。关键创新在于整合城市废水生化转化产生的沼气发电，与常规风光系统形成互补。

结果与讨论

1. 技术经济分析显示，最优混合系统的LCOH为3.56 /kg，显著低于纯风光系统(5.6/kg)。生物质能的引入使系统过剩电力减少37%，提升能源利用率。
2. RNN模型预测精度达R²=0.99，MAE仅0.005 $/kg，在Buraimi和Ibra地区的验证中保持0.9884的R²，证明模型泛化能力。
3. 对比显示，生物质能占比超过30%时，LCOH降幅达21%，凸显城市废物资源化对成本控制的贡献。

结论
该研究首次证实阿曼城市生物质废料可与风光能源协同生产平价绿氢(LCOH<4 $/kg)，RNN深度学习模型为区域氢能规划提供可靠工具。成果不仅为燃气电站脱碳提供可量化方案，更开创了"废物-能源-AI预测"三位一体的研究范式，对中东地区实现2050净零目标具有战略意义。值得注意的是，32%生物质能占比的优化结果，为全球类似气候区废弃物能源化利用提供了重要参考值。