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风光储氢多能流协同优化控制算法开发1

风光储氢多能流协同优化控制算法开发

摘要

随着全球能源转型加速推进，风光储氢多能流协同系统已成为可再生能源高效利

用的重要技术路径。本报告系统阐述了风光储氢多能流协同优化控制算法的开发方案，

旨在解决可再生能源波动性、间歇性与能源需求刚性之间的矛盾。报告首先分析了国内

外风光储氢技术发展现状及政策环境，指出了当前多能流协同控制中存在的关键问题；

然后构建了基于预测控制、博弈论和人工智能的协同优化理论框架；提出了包含数据采

集层、优化计算层、控制执行层的三层技术架构；设计了包含短期调度、中期规划和长

期战略的多时间尺度优化模型。通过仿真验证，该算法可使系统综合能效提升1520%，

弃风弃光率降低30%以上，同时延长储能设备寿命1015%。报告还详细分析了技术实

施路径、经济效益及风险管控措施，为风光储氢多能流系统的工程应用提供了系统性解

决方案。

引言与背景

全球能源转型趋势

当前全球正经历第三次能源革命，可再生能源逐步成为能源体系主体。根据国际能

源署(IEA)《2023年可再生能源报告》数据，2022年全球可再生能源发电量占比已达

28%，预计2030年将突破40%。风能和太阳能作为最具开发潜力的可再生能源，其装

机容量持续快速增长，但其间歇性和波动性给电网稳定运行带来严峻挑战。美国国家可

再生能源实验室(NREL)研究表明，当可再生能源渗透率超过30%时，传统调度方法

将难以维持系统平衡。因此，开发高效的多能流协同优化控制算法成为解决这一问题的

关键。

国内能源政策导向

我国高度重视可再生能源发展，《“十四五”可再生能源发展规划》明确提出要推动

可再生能源与储能、氢能等协同发展。国家能源局数据显示，2022年我国风电、光伏装

机容量分别达3.65亿千瓦和3.93亿千瓦，连续多年位居全球首位。然而，弃风弃光问

题依然存在，2022年全国平均弃风率3.2%，弃光率1.9%，部分高比例可再生能源地区

弃电率超过10%。国务院《关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的指导意见》

强调要”提升可再生能源消纳和存储能力”，为风光储氢多能流协同技术发展提供了政策

保障。

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技术发展必要性

风光储氢多能流系统通过风电、光伏、储能和氢能的有机组合，可实现能源时空平

移和梯级利用。欧洲能源研究联盟(ERA)研究表明，配置储能和氢能的可再生能源系

统，其能源利用率可从40%提升至75%以上。然而，多能流系统的复杂性对控制算法

提出了更高要求，传统单一能源调度方法已无法满足需求。开发先进的协同优化控制算

法，对于提高可再生能源消纳比例、保障能源安全、实现”双碳”目标具有重要战略意义。

研究概述

研究目标定位

本研究旨在开发一套完整的风光储氢多能流协同优化控制算法体系，实现以下核

心目标：第一，建立多时间尺度、多能流耦合的优化模型，提升系统综合能效1520%；

第二，开发基于深度学习的功率预测模块，将风光预测精度提高至90%以上；第三，设

计自适应协同控制策略，使系统响应时间缩短至毫秒级；第四，构建全生命周期经济性

评估模型，验证系统投资回收期控制在8年以内。这些目标相互支撑，共同构成多能流

协同优化的完整技术体系。

核心科学问题

研究需解决四个关键科学问题：一是多能流耦合机理问题，揭示风光储氢各子系统

间的能量转换和约束关系；二是不确定性优化问题，应对风光出力和负荷需求的随机波

动；三是多目标协调问题，平衡经济性、环保性和可靠性等多元目标；四是实时性问题，

满足大规模系统在线优化的计算效率要求。这些问题相互关联，构成了多能流协同控制

的理论基础和技术难点。

研究范围界定

本研究聚焦于100MW级风光储氢一体化电站的协同优化控制，涵盖以下技术范

围：风光发电功率预测、储能系统充放电优化、电解槽制氢控制、燃料电池发电调度、

多能流能量管理等方面。研究不考虑电网层面的潮流优化，假设多能流系统与电网连接

点功率可控。时间尺度上，研究覆盖秒级到年度的不同时间维度，形成完整的优化控制

体系。

技术创新点

本研究的主要创新包括：提出基于联邦学习的分布式优化架构，解决多主体数据隐

私问题；开