西南交通大学电气工程学院（西南交大学术特稿）

作者简介

李奇(1984)，教授/博导，IET Fellow、IEEE Senior Member，IEEE工业电子学会交通电气化技术委员会委员和分委会主席、中国电源学会交通电气化专委会副秘书长。获教育部优秀成果自然科学奖2项、协会/企业奖励4项，以及教育部霍英东高校青年教师基金、四川省杰出青年基金等。研究方向为轨道交通综合能源接入与消纳、混合发电系统优化与控制等。

赵淑丹(1996)，硕士研究生，研究方向为微电网运行与优化。

陈维荣(1965)，教授/博导，西南交通大学电气工程学院院长，磁浮技术与磁浮列车教育部重点实验室主任，国务院政府特殊津贴、茅以升铁道科技奖获得者，四川省学术和技术带头人、四川省教学名师、IET Fellow、IEEE Senior Member，获国家科学技术进步二等奖2项、省部级自然科学奖和科技进步奖10项，以及国家教学成果奖2项。研究方向为轨道交通自动化、氢能技术及应用等。

团队介绍

陈维荣教授作为学术带头人的轨道交通新能源技术与应用研究团队，是一直以基础研究为核心、应用研究为驱动、产业化推广为目标的研究团队，隶属于西南交通大学电气工程学院和国家轨道交通电气化与自动化工程技术研究中心。

团队主要开展轨道交通综合能源接入与消纳、燃料电池发电及储能技术、新能源混合动力技术、交/直微电网运行与控制技术等领域的科研工作。先后主持、主研国家科技支撑计划项目、国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划等国家、省部级科技攻关项目和重大工程项目40余项，并成功研制了世界首列燃料电池混合动力有轨电车和国内首辆燃料电池电动机车。

获国家科学技术进步二等奖2项、省部级科技进步奖11项。出版专著7部，发表学术论文300余篇（其中SCI /EI 200余篇），申请/授权发明专利100余项。

为了提高微电网的运行经济性和能源利用率，同时保证其供电可靠性，提出一种适用于电氢耦合混合储能微电网的多目标容量优化配置方法。该方法通过控制系统内各储能装置的工作状态，来决定各微源的出力顺序，采用PSO优化算法求解了综合指标最优的配置方案，最后通过搭建RT-LAB 半实物仿真平台，验证了系统在实际工作中的经济性与稳定性。

项目背景

微电网内各设备的容量合理配置是微电网规划设计阶段的重要内容，对保证系统安全稳定运行、减少投资成本等方面具有重要的指导意义。目前针对微电网容量优化配置的研究大多以风光发电、柴油发电机和蓄电池间的协调配合为主，针对氢储能系统并入微电网的研究相对薄弱。

但是氢能具有清洁、高效、能量密度大等优势。电能氢能协调配合，能够提高能源利用率，实现能量梯级利用。因此，考虑电氢耦合的混合储能微电网的容量优化配置研究具有重要意义。

论文所解决的问题及意义

本文提出了一种适用于电氢耦合混合储能微电网的多目标容量优化配置方法。该方法将由电解槽-储氢罐-燃料电池组成的氢储能系统应用于孤岛直流微电网的容量优化配置问题中，能实现微电网内电能和氢能的相互转换，提高光伏发电利用率。通过控制系统内各储能装置的工作状态，决定各微源的出力顺序，再使用加权法将多目标问题转化为单目标问题。

通过仿真软件和RT-LAB半实物硬件平台验证了所提策略能够对各设备进行有效的功率分配，所提方法能够得到综合经济性和可靠性最优的容量配置方案。

论文方法及创新点

本文首先建立了微电网内各分布式能源的数学模型，包含电储能系统模型和氢储能系统模型。

图1 微电网结构

然后，提出一种以微电网系统经济性和供电可靠性为目标，以单位电量成本、负载失电率和能量过剩率作为评估指标的微网容量优化配置方法。

通过控制系统内各储能装置的工作状态，决定各微源的出力顺序，当光伏功率大于负荷功率时，多余的能量首先给蓄电池充电，剩余能量通过电解槽转化为化学能并储存在储氢罐中；当光伏功率小于负荷功率时，由蓄电池优先工作，释放电能以补充系统缺额功率，再由燃料电池发电补充缺额功率。

图2 运行控制策略流程图

最后，选取某地区一年内的光照及负荷数据进行算例分析，采用粒子群优化算法求解模型，并对比分析不同优化算法、权重系数对优化结果的影响。采用RT-LAB半实物仿真平台使用配置结果在实际情况下进行了实验验证。仿真平台型号为OP5600HILBOX，运行速度为3.3GHz，本实验中运行步长设为0.1ms，仿真时间设为1天。仿真平台如图3所示。

图3 RT-LAB实时仿真平台

电储能及氢储能系统状态如图4所示。

图4 系统储能状态

结论

微电网的容量优化配置不仅能够充分利用太阳能，减少弃光，还可以提高微电网系统的经济性和供电可靠性。本文建立了考虑电氢耦合的混合储能孤岛微电网的微源容量优化配置模型，在不同优化算法和不同权重系数下进行了仿真，并通过RT-LAB在线运行对本文所提运行控制策略进行验证，具体结论如下：

（1）采用两种优化算法对本文所建微电网容量优化配置模型进行求解，由结果分析可得，两种优化算法均能够进行容量配置，得到最小目标函数值下的最优配置方案，且能满足用户需求。但粒子群优化算法在系统稳定性和工作效率方面均优于回溯搜索算法。

（2）负载失电率和能量过剩率在目标函数中所占比重越高，孤岛微电网的单位电量成本越高，即高供电可靠性是以高投资成本为代价的。因此，合理设置可靠性指标是减少孤岛微电网冗余投资的有效方法。

引用本文

李奇， 赵淑丹， 蒲雨辰， 陈维荣， 于瑾. 考虑电氢耦合的混合储能微电网容量配置优化[J]. 电工技术学报， 2021, 36(3): 486-495. Li Qi, Zhao Shudan, Pu Yuchen, Chen Weirong, Yu Jin. Capacity Optimization of Hybrid Energy Storage Microgrid Considering Electricity-Hydrogen Coupling. Transactions of China Electrotechnical Society, 2021, 36(3): 486-495.