Mitigating business risks from renewable PPA power sourcing uncertainties for European green hydrogen production: Robust system design, regulatory adjustments and offtake flexibility
Leibniz Universität Hannover（汉诺威莱布尼茨大学）
针对欧洲绿氢生产因可再生能源电力采购规则（如附加性和时间相关性）导致的商业风险，本研究通过系统设计优化、监管调整和承购灵活性分析，提出缓解措施并评估成本影响。
2026-06-12 cs.CE cs.SY eess.SY
Reconfiguring flexibility in renewable power-to-ammonia systems using molten-salt thermal energy storage in the ammonia synthesis loop: A coordinated electro-hydrogen-thermal scheduling approach
College of Electrical Engineering, Sichuan University（四川大学电气工程学院）；School of Chemical Engineering, Sichuan University（四川大学化学工程学院）；School of Advanced Engineering, Great Bay University（大湾区大学先进工程学院）
本文提出在氨合成循环中引入熔盐热能存储，以解决风能和太阳能间歇性带来的氢气生产波动及氨合成反应器热不稳定问题，通过协调电-氢-热调度提升系统灵活性和经济性。
2026-04-28 cs.SY eess.SY math.OC
Extended Load Flexibility of Utility-Scale P2H Plants: Optimal Production Scheduling Considering Dynamic Thermal and HTO Impurity Effects
本文提出一种针对公用事业规模P2H电厂的最优生产调度方法，首次利用电解槽动态热效应与HTO杂质交叉过程，构建MILP模型并采用SDM-GS-ALM算法求解，显著提升了绿氢产量与利润。
2023-01-28 cs.SY eess.SY math.OC
Extended Load Flexibility of Industrial P2H Plants: A Process Constraint-Aware Scheduling Approach
工业发电制氢（P2 H）工厂的运营灵活性使不稳定的可再生能源能够进入，并为电网提供辅助监管服务。为了进一步扩展P2 H工厂的灵活性，本文提出了一种考虑碱性电解槽详细工艺约束的调度方法。与现有的工程，假设恒定的负载范围，所提出的调度框架充分利用电解槽的动态过程，包括温度和氢氧（HTO）的交叉，以提高操作的灵活性。还考虑了在不同负载水平和温度下的能量转换效率。调度模型通过适当的数学变换求解为混合整数线性规划（MILP），确定了P2 H工厂日常运行中不同电解槽的开-关-备用状态和功率水平。实验验证的约束条件下，案例研究表明，相比现有的调度方法，改进的灵活性，导致利润增加1.627%时，P2 H工厂直接耦合到光伏发电。
2022-03-06 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal Sizing and Pricing of Renewable Power to Ammonia Systems Considering the Limited Flexibility of Ammonia Synthesis
将可再生能源转化为氨已被公认为是在化工行业实现"绿色氢替代”的一条有前途的途径。然而，可再生能源制氨（RePtA）需要对设施进行必要的投资，以提供对可再生能源强烈波动性和氨合成有限灵活性的缓冲，这涉及三个主要利益相关者，即电力，氢气和氨。因此，RePtA的规模和定价在平衡投资者的利益需求方面发挥着核心作用。本文提出了一种RePtA系统规划的最佳规模和定价方法。首先，将合成氨功率（P2A）建模为柔性负荷，特别是考虑到合成氨的有限灵活性，这已经使用实际动态调节数据进行了验证。其次，建立了考虑外部交易和内部交易两种模式的多投资者经济模型。针对规划、运营和交易的强耦合问题，提出了两阶段分解的规模和定价方法，并利用信息缺口决策理论（IGDT）方法处理可再生能源发电的不确定性。最后，利用内蒙古某实际系统的实际数据对所提方法进行了验证。实验结果表明，该体系的产率为8.15%。
2022-12-09 cs.SY eess.SY
Collaborative planning and optimization for electric-thermal-hydrogen-coupled energy systems with portfolio selection of the complete hydrogen energy chain
本文提出高分辨率电-热-氢耦合系统协同规划模型，结合完整氢能链投资组合，优化中国东北2050年能源布局，实现CO2减排60%、弃电率降低97%，成本低于社会碳成本4%。
2023-11-14 cs.SY eess.SY
Power sector effects of green hydrogen production in Germany
研究使用开源电力部门模型分析2030年德国三种绿色氢气供应链的电力部门效应，发现大规模氢气储存可提供灵活性，且存在以牺牲其他消费者为代价的分配效应。
2023-07-25 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
Scalable multi-agent reinforcement learning for distributed control of residential energy flexibility
本文提出了一种新的可扩展类型的多智能体强化学习为基础的协调分布式住宅能源。合作代理学习控制电动汽车，空间加热和灵活的负载在一个部分可观察的随机环境中提供的灵活性。在标准的独立Q学习方法中，在随机环境中，部分可观测性下的代理协调性能会大规模下降。在这里，从历史数据的离线凸优化学习和隔离奖励信号中对总奖励的边际贡献的新颖组合提高了稳定性和大规模性能。使用固定大小的Q表，产消者能够评估他们对整个系统目标的边际影响，而无需彼此或与中央协调员共享个人数据。案例研究用于评估探索源，奖励定义和多智能体学习框架的不同组合的适应性。它表明，所提出的战略在个人和系统层面上创造价值，由于能源进口，损失，配电网络拥堵，电池折旧和温室气体排放的成本降低。
2022-03-27 cs.SY eess.SY
A Multi-stack Power-to-Hydrogen Load Control Framework for the Power Factor-Constrained Integration in Volatile Peak Shaving Conditions
多电堆组成的大规模发电制氢（P2H）系统是电力系统潜在的强大调峰资源。然而，由于在连接电网侧的性能与固有的运行控制的研究差距，P2H负荷的连续运行是有限的PF评估时，融入电网的波动条件下。本文首先填补了空白，提出了一个典型的功率变换器接口拓扑的P2H负载的有功功率和无功功率的分析模型。在此基础上，捕捉多堆P2H负载的全工况PF特性作为统一的电流和温度控制变量的函数。然后，PF约束的多时标控制框架的构建，以综合评估柔性，PF，生产和安全。为保证控制精度和易处理性，提出了基于模型的小时前鲁棒模型预测控制器和基于规则的实时增量校正算法的两级连接。案例研究验证了一个内在的控制PF和生产之间的权衡，从而在一个不平等的分配策略相比，传统的面向生产的控制。验证了扩展PF和安全维度的意义，以提高灵活性。在此基础上，归纳出了集群级低、中、高负荷下的5种典型运行模式，可供工业应用。
2023-01-14 cs.SY eess.SY
Unlocking Transmission Flexibility under Uncertainty: Getting Dynamic Line Ratings into Electricity Markets
Stanford University（斯坦福大学）
本文提出通过动态线路评级提升电力系统传输灵活性，利用多期直流优化模型和机会约束处理不确定性，实现更高效的调度和低碳排放。
2025-11-25 cs.SY eess.SY
Hot Standby in Ammonia Synthesis Reshapes Market Equilibrium in Renewable P2A Systems: A Potential Game Approach
Sichuan University（四川大学）；National Power Dispatching and Control Center, State Grid Corporation of China（国家电网有限公司电力调度控制中心）；Harvard University（哈佛大学）
本文通过潜在博弈模型研究热备用对可再生能源P2A系统市场均衡的影响，发现热备用可降低氨对氢气的依赖并提升利润，同时推动更互利的市场均衡。
2026-04-08 cs.SY eess.SY math.OC
Chance constrained day-ahead robust flexibility needs assessment for low voltage distribution network
对于基于市场的低压（LV）灵活性采购，DSO确定解决可能的配电网（DN）电压和热拥塞所需的灵活性。需要有一个框架，以避免在存在不确定性的情况下过度或不足地获得灵活性。为此，我们提出了一个基于鲁棒机会约束（CC）日前灵活性需求评估（FNA）框架。CC级别类似于DSO在灵活性计划中愿意承担的风险。多时段最优潮流计算的灵活性，以避免网络问题所需的量。灵活性是根据每个节点一整天的节点功率上升和下降以及累积能量需求来定义的。未来的不确定性被认为是使用多元高斯分布和Cholesky分解生成的多个场景。这些方案被用来解决灵活性需求评估最优潮流（FNA-OPF）的问题。低压馈线的分区聚类使用电气距离作为测量和空间划分。FNA工具可计算斜升和斜降灵活性的功率和能量需求。在许多能源市场中，能源和电力需求的价值往往不同。我们分别确定了与能源和电力需求相关的灵活性的边际价值。从低压馈线的数值结果，可以看出，分区灵活性需求评估是更免疫的不确定性比节点的灵活性需求，使其更有用的DSO评估日前的灵活性采购。我们还提出了一个帕累托最优的机制，选择CC级别，以减少灵活性的需求，同时减少DN拥塞。
2022-07-21 cs.SY eess.SY
Technoeconomic Supplement of P2G Clusters with Hydrogen Pipeline for Coordinated Renewable Energy and HVDC Systems
在可再生能源发电机价格下降和氢气需求上升的趋势下，研究了P2G集群与氢气管道对高压直流输电共同消耗可再生能源的技术经济补充。首先，建立了大容量P2G集群的规划和运营约束。在此基础上，综合考虑可变性和不确定性，建立了可再生能源、HVDC、P2G和氢气管道的多阶段协调规划模型，给出了分布式鲁棒机会约束（DRCC）规划。并以蒙鲁系统为例进行了实证研究。与仅通过高压直流输电的能量传输相比，P2G可以以其运营灵活性和长期经济性提供运营补充，以满足高价值运输部门不断增长的需求，这刺激了额外的24 GW可再生能源勘探。技术和经济因素的敏感性分析进一步验证了P2G在可再生能源的高波动性和可再生能源发电机价格下降趋势下的优势。然而，由于P2G的额外平准化成本（0.04元人民币/千瓦时）约为HVDC（0.02元人民币/千瓦时）的两倍，因此P2G对可再生能源和氢气需求的不确定性更加敏感。
2021-02-02 cs.SY eess.SY
Multi-timescale Trading Strategy for Renewable Power to Ammonia Virtual Power Plant in the Electricity, Hydrogen, and Ammonia Markets
可再生能源制氨（RePtA）是一种重要的零碳脱碳途径。由于可再生能源和生产能源需求之间的不平衡，RePtA系统依赖于与电网的电力交换。作为虚拟电厂参与电力市场可能有助于降低能源成本。然而，当地光伏发电和风力涡轮机的功率分布与市场上的类似，导致传统战略下的能源成本上升。因此，我们为RePtA VPP在电力，氢气和氨市场中制定了多时间尺度的交易策略。通过利用氢气和氨缓冲系统，RePtA VPP可以最佳地协调生产计划。此外，我们发现有可能在一个统一的框架中描述电力，氨和氢的交易。将电力市场两阶段鲁棒优化模型推广到多市场，并采用列约束生成（CC &G）算法进行求解。案例来源于内蒙古自治区的一个实际项目。敏感性分析表明，加入多个市场的RePtA VPP比传统的战略的经济优势，并揭示了氢和氨缓冲和反应器的灵活性的必要性。
2023-02-18 cs.SY eess.SY
Planning of Off-Grid Renewable Power to Ammonia Systems with Heterogeneous Flexibility: A Multistakeholder Equilibrium Perspective
School of Chemical Engineering, Sichuan University（四川大学化学工程学院）
本文针对离网可再生电力制氨系统的多利益相关方规划难题，构建多利益相关方容量配置均衡模型，结合KKT条件与多割广义Benders分解求解，发现需通过利益转移或调整实现互利以推动项目落地。
2025-10-22 cs.SY eess.SY math.OC
Hierarchical Optimal Dispatch of Active Distribution Networks Considering Flexibility Auxiliary Service of Multi-community Integrated Energy Systems
提出考虑多社区综合能源系统灵活性辅助服务的主动配电网分层随机调度方法，通过结合调整成本与灵活性裕度的定价策略及基于灵活性不足风险的交互机制，并采用分析目标级联分布式求解，有效提升了系统消纳可再生能源的能力与多方收益。
2024-08-23 cs.SY eess.SY
Cost and CO2 emissions co-optimisation of green hydrogen production in a grid-connected renewable energy system
针对并网混合可再生能源系统日常运营中缺乏完全预见性导致成本与排放低估的问题，提出一种基于历史数据和短期预测的长期规划器，通过协同优化成本与二氧化碳排放，在满足氢气交付协议的同时实现减排并揭示了实际运营下成本与排放高于理想模型的特征。
2024-04-18 cs.SY eess.SY
Optimal Operation of a Hydrogen-based Building Multi-Energy System Based on Deep Reinforcement Learning
由于氢具有许多优点（例如，无污染、来源广泛、储运方便等优点，氢基多能源系统（HMESs）受到广泛关注。然而，现有的HMES优化运行的工作忽略了建筑热动力学，这意味着建筑热负荷的灵活性不能被用来降低系统的运行成本。在本文中，我们研究的HMES的最佳操作问题，考虑建筑热动力学。具体来说，我们首先制定了一个预期的运营成本最小化问题有关的HMES。由于存在不确定的参数、不明确的建筑热动力学模型、与三种储能系统和室内温度相关的时间耦合的运行约束以及电能子系统和热能子系统之间的耦合，求解该问题具有挑战性。为了克服这一挑战，我们将问题转化为马尔可夫博弈，并提出了一种基于多智能体离散行为者-评论者规则（MADACR）的能量管理算法来解决这个问题。该算法不需要任何不确定参数的先验知识，不需要参数预测，也不需要建立显式的热动力学模型。基于真实轨迹的仿真结果表明了该算法的有效性。
2021-09-22 cs.SY eess.SY
Hydrogen Supply Chain Planning with Flexible Transmission and Storage Scheduling
随着可再生能源发电和水电解的成本不断下降，氢气正成为一种越来越有吸引力的能源载体。为H $_{2}$供应链开发建模和决策工具，充分捕捉各种资源的灵活性，对于理解H $_{2}$使用的整体成本竞争力至关重要。为了满足这一需求，我们开发了H $_{2}$供应链规划模型，该模型确定H $_{2}$发电、存储、传输和压缩设施的最低成本组合，以满足H $_{2}$需求，并通过电价与电力系统相结合。我们为H $_{2}$卡车和管道提供灵活的调度，使它们能够同时充当H $_{2}$传输和存储资源，从而在空间和时间上转移H $_{2}$需求/生产。在美国东北部的案例研究结果表明，H $_{2}$传输和存储资源的灵活调度的拟议框架是至关重要的，不仅成本最小化，而且H $_{2}$生产路径之间的电解槽和集中的天然气为基础的生产设施的选择。卡车作为移动存储可以通过提供额外的时空灵活性来响应电价变化，同时满足H $_{2}$需求，从而使电解槽更具竞争力。该模型还提供了一个合理的权衡建模精度和解决方案的时间。
2020-08-17 cs.SY eess.SP eess.SY
Green Hydrogen Plant: Optimal control strategies for integrated hydrogen storage and power generation with wind energy
风能和太阳能等可再生能源的间歇性导致能源供应的可预测性较低，从而导致电网中可能出现不匹配。为此，氢的生产和储存可以通过增加系统内的灵活性来提供解决方案。储存的氢气可以转化为电能，也可以用作工业原料、建筑环境的供暖以及车辆燃料。本研究探讨了运营由可再生能源生产和储氢组成的综合能源系统的最佳策略。使用马尔可夫决策过程理论，我们构建了最佳的政策，每天的决策，有多少能量存储为氢，或购买或出售给电力市场，以及有多少氢出售作为天然气使用。我们特别重视实际环境，例如具有合同约束力的购电协议、不同的电价、不同的分销渠道、绿色氢气承购协议以及氢气市场价格的不确定性。广泛的实验和分析进行的背景下，荷兰北部，欧洲的第一个氢谷正在形成。结果表明，通过引入储氢装置和具有竞争力的氢气市场价格，可以实现高达51%的运营收入大幅增长。这相当于4.5兆瓦风力涡轮机每年每台涡轮机的收入增加\euro 126，000英镑。此外，我们的研究结果表明，氢气供应协议对于保持能源转型的正常进行至关重要。
2021-08-01 cs.SY eess.SY math.OC
A Review of Hydrogen-Enabled Resilience Enhancement for Multi-Energy Systems
Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学）；Imperial College London（帝国理工学院）；University of Exeter（埃克塞特大学）；Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）
本文综述了氢能赋能多能源系统韧性增强的挑战与方法，提出韧性提升框架，分类规划与运营措施，探讨未来研究方向。
2026-04-12 cs.SY eess.SY
Linear energy storage and flexibility model with ramp rate, ramping, deadline and capacity constraints
本研究针对电网有源组件建模需求，提出考虑爬坡与容量限制、精确建模爬坡速率约束的线性储能及灵活性套利模型，可高效求解，实验验证了慢爬坡资源的套利价值。
2024-09-12 cs.SY eess.SY
Trading off regional and overall energy system design flexibility in the net-zero transition
本研究通过优化模型规划2050年欧洲近最优能源系统，权衡区域规划灵活性与整体系统鲁棒性，发现少数技术不可替代且区域协调能显著影响能源战略，为净零转型政策讨论提供依据。
2025-04-29 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal Configuration of Wind-to-Ammonia with the Electric Network and Hydrogen Supply Chain: A Case Study of Inner Mongolia
将风能转化为氨（WtA）已被认为是提高风力发电利用率的一种有前途的途径。本文提出了一个通用的优化配置模型的WtA在网络层面上，以最大限度地减少氨生产成本，通过优化的能力和位置的WtA设施，包括风力涡轮机，电解槽，氢气罐和优化供应模式之间的区域。具体而言，考虑了风资源的时间波动特性、氨合成反应器的操作灵活性和运输距离。三种典型的供应模式，即，考虑EN最大能源运输能力和HT日运输距离（500 km），分别采用本地WtA、基于EN（电网）的WtA和基于HSC（氢气供应链）的WtA，并结合EN和HT（氢气卡车拖车）两种能源运输方式。以内蒙古为例，验证了模型的有效性和意义。分析了上述重要因素对WtA设施最优规划容量和最优能源运输方式的影响，为WtA设施配置提供了指导。经济分析表明，内蒙古WtA的平均LCOA（氨的平准成本）约为0.57欧元/千克，与CtA（煤制氨，0.41欧元/千克）相当，设施的容量成本降低了30%。
2020-06-26 cs.SY eess.SY
A Risk-Averse Just-In-Time Scheme for Learning-Based Operation of Microgrids with Coupled Electricity-Hydrogen-Ammonia under Uncertainties
针对不确定性下电-氢-氨耦合微电网的运行优化难题，提出数据驱动的风险规避即时方案，通过智能切换两种优化方法及等价重构求解，在保障安全的同时最高降低14.6%的总成本。
2025-02-21 cs.SY eess.SY
Managing the Mismatch: The Role of Flexibility on the Path to a Carbon-Neutral Energy System
Technische Universität Berlin（柏林工业大学）
研究通过高分辨率德国能源系统模型，分析灵活性需求增长及关键技术对成本和能源安全的影响，揭示灵活性技术在实现高效且安全的碳中性能源系统中的关键作用。
2026-04-01 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
Proactive Rolling-Horizon based Scheduling of Hydrogen Systems for Resilient Power Grids
部署分布式能源（DER）和其他智能电网技术增加了电网的复杂性，使其更容易受到自然灾害和网络物理人类（CPH）威胁的影响。为了应对这些极端事件，公用事业公司需要制定积极的计划，以最大限度地减少CPH威胁造成的损失。本文提出了一种积极的滚动时域为基础的计划，在集成的分配和传输网络的氢（H2）系统的连续性为导向的操作。所提出的框架是一个双层模型，其中上层的重点是在正常和紧急操作模式下的配电系统的操作，和较低的水平的问题帐户的传输网络的操作。本文考虑了氢气系统的两个突出方面：1）为了显示氢气系统的灵活性，考虑了电解槽、固定式燃料电池（FC）单元和氢气储罐在正常和紧急操作模式下的基于容量的需求响应信号; 2）与只能基于最大持续时间和额定功率来充电和放电能量的电池不同，H2系统可以被认为是灵活的长期能量存储，通过存储H2数天，并在\textit{N-m}中断持续超过10小时的情况下向FC供电。此外，计算了基于水电解的H2生产成本和储存成本。仿真结果表明，公用事业可以提高系统级的弹性使用H2系统作为长期的备用电源资源。
2021-07-17 cs.SY eess.SY
A Two-Stage Optimization Framework for Validating Electric Vehicle Charging Infrastructure under Grid Constraints
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
本文提出两阶段优化框架，评估成本最优的电动汽车充电基础设施在电网约束下的运行效果，通过一致的最优潮流模型连接规划与运行，展示其可扩展性和实用性。
2026-09-29 cs.SY eess.SY
Cost Optimized Scheduling in Modular Electrolysis Plants
本文提出基于交替方向乘子法的分散式调度模型，用于优化模块化电解厂运行，以平衡产氢与波动需求、最小化边际平准化氢气成本并适应运行扰动。
2024-02-07 cs.AI cs.SY eess.SY
From prosumer to flexumer: Case study on the value of flexibility in decarbonizing the multi-energy system of a manufacturing company
本研究通过优化脱碳多能系统的设计运行并应用数据驱动指标，量化了企业MES的灵活性价值，发现灵活性利用能显著降低脱碳成本与碳排放，并指出多技术组合是实现净零运行的关键。
2023-01-19 cs.SY econ.EM eess.SY
Sustainable and Efficient Renewable-Driven Energy Trading via Neural-Enhanced Time-Adaptive Robust Nash Bargaining between Hydrogen-Enriched Gas and Active Distribution Networks
针对富氢压缩天然气与主动配电网集成中跨部门隐私和高可再生能源不确定性导致的协调不稳定与决策性能下降问题，提出一种神经增强时间自适应鲁棒纳什议价策略，通过隐私保护的ADMM纳什议价、鲁棒调度和神经网络加速，实现可持续交易并提升计算效率。
2026-05-21 cs.SY eess.SY
Online Dynamic Parameter Estimation of an Alkaline Electrolysis System Based on Bayesian Inference
当直接与波动的能源如风能和光伏电源耦合时，电力制氢（P2H）系统中的碱性电解（AEL）需要通过动态调节其制氢速率来灵活运行。挠曲特性，例如，与AEL系统动态过程有关的一些参数对AEL系统的加载范围和上升速率有很大影响。这些参数通常难以直接测量，甚至可能随时间而变化。为了准确评估在线运行的AEL系统的灵活性，本文提出了一种基于贝叶斯推理的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法来估计这些参数。同时，作为副产品，后验联合概率分布的估计参数，这提供了有价值的物理见解的AEL系统。在25 kW电解槽上的实验验证了所提出的参数估计方法的有效性。
2022-03-08 cs.SY eess.SY math.OC
Representation Learning Enhanced Deep Reinforcement Learning for Optimal Operation of Hydrogen-based Multi-Energy Systems
School of Automation Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University（自动化科学与工程学院，西安交通大学）；Center for Intelligent and Networked Systems, Department of Automation, BNRist, Tsinghua University（智能与网络化系统中心，自动化系，清华大学）；Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California（电气工程与计算机科学系，加州大学）
本文提出基于表示学习的深度强化学习框架，用于优化氢基多能源系统的运行，通过增强策略优化提升运行效率和安全性。
2026-01-17 cs.AI cs.LG cs.SY
