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基于强化学习的氢能供应链动态定价机制1

基于强化学习的氢能供应链动态定价机制

摘要

本报告系统性地探讨了基于强化学习的氢能供应链动态定价机制的设计与实施。随

着全球能源结构转型加速，氢能作为清洁能源的重要组成部分，其供应链优化与定价策

略成为行业发展的关键问题。传统定价方法难以应对氢能供应链中复杂多变的市场环

境和供需关系，而强化学习技术通过智能体与环境的交互学习，能够实现动态、自适应

的定价决策。本报告首先分析了氢能供应链的现状与挑战，阐述了强化学习在动态定价

领域的理论基础与技术优势，提出了完整的技术路线与实施方案。研究结果表明，基于

强化学习的动态定价机制能够显著提升氢能供应链的经济效益和市场响应能力，为氢

能产业的规模化发展提供有力支撑。报告还详细分析了实施过程中的潜在风险与应对

措施，并提出了相应的保障机制，为相关企业和政策制定者提供参考依据。

引言与背景

全球能源转型趋势

当前全球正处于能源结构深度调整的关键时期，根据国际能源署(IEA)发布的《全

球能源回顾2023》报告，可再生能源在全球能源消费中的占比已从2010年的13%提

升至2022年的28%，预计到2030年将达到40%以上。在这一转型过程中，氢能作为

连接可再生能源与终端应用的桥梁，其战略地位日益凸显。欧盟”REPowerEU”计划明

确提出到2030年实现1000万吨本土氢能生产和1000万吨进口目标；美国《通胀削减

法案》为清洁氢生产提供了最高3美元/公斤的税收抵免；中国《氢能产业发展中长期

规划年)》则将氢能定位为国家能源体系的重要组成部分。这些政策信号表

明，氢能产业已进入快速发展阶段。

氢能供应链特点与挑战

氢能供应链具有显著的特殊性和复杂性。从生产环节看，氢气可通过电解水、天然

气重整、工业副产等多种方式制取，不同路径的成本差异巨大；从储运环节看，高压气

态、液态、固态等多种储运方式并存，基础设施投资需求高；从应用环节看，氢能可应

用于交通、工业、建筑等多个领域，需求特性差异明显。这种多环节、多技术路径的特

性使得氢能供应链定价面临诸多挑战：一是成本结构复杂，难以准确核算；二是供需关

系波动大，价格弹性难以预测；三是基础设施不足，区域差异显著；四是政策依赖性强，

补贴政策变化影响大。这些特点使得传统基于成本加成或市场比较的定价方法难以适

应氢能供应链的动态变化需求。

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动态定价在能源领域的应用现状

动态定价机制在电力、天然气等能源领域已有较多应用实践。美国PJM电力市场

采用实时电价机制，通过5分钟一次的价格调整实现供需平衡；欧洲天然气市场则建立

了TTF枢纽定价体系，反映区域供需状况。这些实践表明，动态定价能够有效提升能

源市场效率，但同时也面临价格波动过大、市场操纵风险等问题。在氢能领域，目前主

要采用固定合同价或基于成本加成的定价模式，动态定价尚处于探索阶段。日本”氢能

供应链”项目尝试建立基于供需平衡的定价机制，但受限于市场规模和数据基础，效果

有限。因此，结合先进算法开发适合氢能特点的动态定价机制，成为行业发展的迫切需

求。

研究概述

研究目标与意义

本研究旨在开发一套基于强化学习的氢能供应链动态定价机制，解决传统定价方法

难以适应市场动态变化的问题。具体目标包括：一是构建氢能供应链多环节成本核算模

型，准确反映各环节价值贡献；二是设计基于强化学习的动态定价算法，实现价格与供

需的实时匹配；三是开发定价决策支持系统，为供应链各参与方提供决策依据；四是评

估动态定价机制的经济效益和社会影响，验证其可行性和有效性。本研究的意义在于：

理论上，拓展了强化学习在能源定价领域的应用边界，丰富了氢能经济学的理论体系；

实践上，为氢能企业提供了科学的定价工具，有助于提升供应链整体效率；政策上，为

政府制定氢能产业支持政策提供了量化依据。

研究范围与边界

本研究聚焦于氢能供应链中从生产到终端应用的定价问题，具体范围包括：生产环

节（制氢厂）、储运环节（储氢设施、运输网络）和终端应用环节（加氢站、工业用户）。

研究地域范围以中国长三角地区为样本，该地区氢能产业基础较好，数据可获得性较

高。时间范围覆年，与国家氢能产