基于系统动力学的风氢煤耦合系统容量优化配置模型构建及验证分析

彭生江，杨淑霞

（1.华北电力大学经济与管理学院，北京 102206；2.国网甘肃省电力公司，甘肃兰州 730030）

1 研究背景与问题提出

煤炭作为我国的主体能源，在能源生产和消费结构中占据主导地位，我国能源结构仍未摆脱“一煤独大”的局面。在全球能源转型的大背景下，我国能源消费结构继续优化，2020 年煤炭消费比重降至57.0%以内，天然气和水核风光电等清洁能源的消费量占能源消费总量的比重已提高到24.4%［1］。“双碳”目标背景下，煤炭、煤化工产业作为支撑我国经济发展的重要行业，需要降低碳排放，推动经济结构绿色转型，加快形成绿色生产方式。然而我国油气资源匮乏，而煤炭相对丰富，现代煤化工产业依靠技术革新，实现石油和天然气资源的补充和部分替代，是国家能源生产和消费革命的重要内容。煤化工已成为继煤电之后，我国消耗煤炭最多的产业，“双碳”目标的提出加快促进了我国经济发展方式转型升级，也对煤电和煤化工行业提出了跨时代的要求，大力推进煤炭转化过程的节能和CO2低排放技术发展，是我国煤资源富集省份面临的重大而又紧迫的战略任务。此外，我国西北地区远离负荷中心区，本地电网容量较小，即使电能外送的通道全面建成，能上网的风电量占实际风电发电量的比例仍较小。风电发展所受到的制约对我国风煤富集省份实现能源转型的战略目标产生较大负面影响，迫切需要新的思路来解决。

氢是一种特殊的二次能源，可考虑以氢能为枢纽，将我国风煤富集省份丰富的风能和煤炭资源在产业链上进行整合，以改变氢的获取方式为突破口，简化传统煤化工过程，拓展和扩大风电利用途径和规模，形成风氢煤耦合能源系统（以下简称“耦合系统”），实现优势资源的互补互动。风氢煤耦合系统具体包含两个方向：一是风煤富集省份采用风电进行电解水制氢，消纳多余电力，储存的H2利用氢燃料电池实现氢能循环利用；二是建立煤化工二次能源系统，为煤化工中煤制天然气、尿素、聚氯乙烯、乙二醇等煤化工产品的工艺过程提供所需的氢和氧。储能与可再生能源的耦合对于解决再生能源并网难的问题具有积极作用，是目前国际上研究的热点［2］。风电制氢能源系统包括风电场、制氢设备、储氢罐、锂电池、燃料电池和电氢负荷，并与外部电网和H2网相连接。风电作为清洁能源，是系统内部唯一的电源，向系统提供能量。一方面风电向系统中的用电负荷直接供电，另一方面通过电制氢设备制取H2，并通过储氢罐进行储存，向系统内部的H2负荷供氢，当系统中电负荷和H2负荷无法消纳全部的风电出力时，风电通过锂电池和储氢罐将多余的能量进行储存，并在风电出力不足时补足能量缺额。为了形成一个“电—氢—电”的能量闭环，使系统具有更大的灵活性，引入了氢燃料电池设备；当风电及锂电池等储能设备同时工作也不能满足系统用能需求时，需要向外部的电网和H2网中购能。

2 国内外研究现状与分析

在已有相关研究中，风电制氢方面，Apostolou等［3］将风氢耦合系统分为辅助型并网耦合系统、独立型离网耦合系统和H2外送型耦合系统，关注氢作为多功能辅助服务或具有多种输出和配置的风电场的附加装置；Mirzaei 等［4］针对风电“弃风”严重、低电压过渡能力弱等问题，提出了风氢耦合系统模型及其控制策略，构造了一种电解槽和燃料电池集结于直流母线的结构；邓浩等［5］提出了包含风力机/电解槽/燃料电池/超级电容的风氢耦合系统；王鸣迪［6］构建了融入风氢耦合系统完整的船舶电力系统。煤化工能源系统方面，主要针对煤气化、合成CH3OH 过程进行分析，其中煤炭和水经过煤气化过程生成粗合成气，通过H2进行气体调比，经合成反应器生成CH3OH，CH3OH 再与H2、O2混合组成发电系统产出电能，最后协调并网（见图1）。煤化工能源方面，何铮［7］提出了把捕集CO2、风电制氢和CO2加氢反应相结合的绿色煤化工的发展思路；袁铁江等［8-9］、段青熙等［10］初步构建了风电氢储能与煤化工多能耦合系统基本架构，针对多能耦合系统中的氢储能过程，利用宏观能量描述法（EMR）建立了氢储能系统模型，揭示了制氢系统中的能量传递或转换机制；Fan 等［11］针对新疆哈密能源产业发展问题，提出了风力、光伏、H2储能与煤化工混合多能耦合系统，旨在实现风能、光伏新能源的利用，最大限度地减少污染和能源消耗；Chen 等［12］提出了一种煤基化工混合能源系统，将可再生能源与煤炭结合起来进行低碳燃料和化学品生产；Buchheit等［13］提出了一种可再生能源风能与传统稳定能源煤炭和核能相结合的混合能源系统；魏繁荣等［14］提出了一种煤风氢能源系统，以发电和制氢联合能源网络的整体效益最大化为目标，对传统机组风电制氢设备网络的短期调度经济性进行了优化，为优化风电场和大型新能源消费设备能源网经济运行策略提供了新的思路。

图1 煤化工能源系统结构

上述研究多集中于风电制氢、风煤耦合生产和煤化工能源系统方面，仅有少数学者从理论阶段证实了风氢煤耦合系统的可行性，较少对系统结构和其在实际中的应用路径进行介绍和分析。风氢煤耦合系统具有强耦合和结构复杂性，需要在已有相关研究的基础上对其结构和建模方法进行重点研究。为此，本研究建立基于系统动力学理论的风氢煤耦合系统容量配置模型，对风氢煤系统耦合演化过程进行验证与可靠性检验，为进一步优化耦合系统容量优化配置提供参考。

3 风煤富集区风氢煤耦合系统动力学模型

3.1 基本假定

考虑风煤富集区风氢煤耦合系统的复杂性，同时主要参考裴煜等［15］、随权等［16］、马腾飞等［17］、张磊等［18］、乌云娜等［19］、刘吉成等［20］、葛钰洁等［21］、王中邮等［22］的研究，构建风煤富集区耦合系统动力学模型（以下简称“模型”），并对模型做以下假定：

（1）风煤富集区耦合系统是一个不断循环的系统，能源消耗量、火电装机量、氢储能量、碳排放量及经济效益等均不断变化；

（2）只考虑主要风电制氢与煤化工过程能源消耗、碳排放等因素的动态演化规律；

（3）只考虑经济、人口、能源消耗对碳排放的影响，不考虑系统以外因素影响；

（4）以CO2排放量作为碳排放指标，不考虑能源消耗产生的其他污染气体排放。

3.2 模型的基本架构

耦合体系包括风能子系统、氢能子系统和煤炭子系统，子系统之间实现物质与能量输送（见图2）。在风能子系统中，主要满足区域用电需求，可为煤炭产业提供能源，过剩风能应用于电解水制氢，以氢能为载体将过剩能源存储，避免“弃风弃电”问题；电解水产生的O2可加入火电机组形成富氧环境，也可作为煤气化的催化剂。在氢能子系统中，过剩风能用于电解水能产生部分H2。可再生能源制氢是未来主流，但由于我国特殊的能源禀赋状况，在当前乃至未来的一定时间内，煤制氢是我国较为可靠和经济的大规模制氢途径之一。氢能的主要消纳途径为煤化工加氢、氢燃料电池、氢能源汽车和天然气掺氢等。在煤炭子系统中，发展煤化工产业，推动煤炭向基础保障性物资转变，充分发挥煤炭在构建清洁低碳能源体系中的作用。煤气化制备CH3OH 过程中消纳电解水产生的H2和O2，实现能源高效利用。由于CH3OH 是良好的液态储氢和运氢载体，单位CH3OH 产氢量是单位液氢的2 倍［23］。因此CH3OH可在线制氢用于分布式供电，各子系统之间能够实现物质与能量传输以及能源的最大化利用。

图2 风氢煤耦合系统结构

由于耦合系统各部分发展建设与生产运行过程是动态反馈的，共同作用、相互影响的内外部因素对能源系统发展过程影响显著，而系统动力学对于分析动态、多变量、高阶次、具有反馈机制的耦合问题具有明显优势，故引入系统动力学理论，以耦合系统的系统行为以及引起能源生产和消费变化的各个要素作为建模的基础，结合区域能源发展实际，构建风氢煤耦合系统动力学模型。系统动力学以因果关系回路作为构成系统最基本的单元，系统中的信息就随着因果关系回路流动，对下一个因素产生正影响或者负影响，最终形成一个闭环，形成如图3 所示的模型。其中，H2作为连接风电制氢与煤化工产业的介质起到了至关重要的作用。风电制氢过程生成H2，进行氢储能，同时，通过气体分配进入煤化工系统合成CH3OH，又可与CH3OH、O2组成发电系统最终并网，因此，H2是耦合能源系统的关键节点，在此系统动力学模型中通过绿氢产量来实现两个子系统之间的耦合连接。一方面，绿氢产量将具有波动性的风能转化为稳定且清洁的H2从而达到平滑风电；另一方面，绿氢可以作为CH3OH 原料气与气化炉生产的富碳合成气掺混，然后经过合成反应器、分离器再精馏，最终生产出合格的CH3OH/二甲醚。从系统动力学内部因素层面上讲，绿氢产量在一定程度上与制氢电量、煤炭减少量、CO2减排量、社会经济效益、供电煤耗、氢气发电量、工业用氢量等因素之间均有紧密联系。

图3 风氢煤耦合系统动力学模型

3.3 耦合系统容量配置变量动态演化规律分析

以我国新疆地区2005 年数据作为初始参数，2005 年至2020 年数据作为参考数据，用Vensim 软件进行耦合系统动力学仿真，仿真步长设置为1 年，结合风氢煤耦合系统动力学模型，模拟其2020 年至2030 年风氢煤耦合能源系统发展路径，为国家“十四五”规划绿色低碳循环发展提供实施策略参考，为“十五五”健全绿色低碳发展体系提供发展趋势预测和把握。模型设置界面如图4 所示。所有相关变量参数值均取自于历年《中国统计年鉴》《新疆统计年鉴》《能源统计年鉴》《中国电力统计年鉴》以及相关权威机构风能和煤炭统计数据，部分间接参数通过模型运行选择反映现实系统的参数值、借鉴现有研究的公认公式及相关参数等方式确定。

图4 新疆地区风氢煤耦合系统仿真模型参数设置示意

此外，新疆地区生产、生活用电量及用电增长率曲线分布见图5，可知生产用电量逐年递增，生活用电量占比较小，生产用电和生活用电的总用电量主要受经济增长影响。“十一五”期间，我国风电技术整机水平较低，发展速度受到限制，装机水平提升缓慢［24］。“十二五”期间，作为我国风电富集区的新疆维吾尔自治区进入了风电产业大规模快速发展阶段，风电总装机容量翻番式增长，但由于本地消纳能力有限，所以“弃风”问题开始凸显［25］。“十三五”期间，新疆由于弃风率连续4 年偏高而被国家列为风电开发建设红色预警区域，致使当地风电产业投资受到影响，新增装机速度明显下滑，加之电力外送通道工程拓宽了消纳渠道，其弃风率在2020 年降至警戒线以下［26］。

图5 新疆地区用电量年度分布及增长率

如图6 所示，对风电与火电装机容量对比分析发现，新疆2010—2020 年期间火电装机容量大规模爆发式增长，风电与火电的装机容量差距逐渐变大，火力发电量占比基本在0.85 以上。2020 年以来，在新型电力系统建设和“双碳”目标的推动下，新疆的风电开发水平逐渐回升，火电装机增速变缓，火力发电量占比逐渐下降，风力发电量占比上升（见图7）。截至2030 年，火电装机容量增速基本为零，风电装机仍保持较高增速，且火力发电量占比下降至0.45，风力发电量占比升至0.20。

图6 新疆地区风电火电装机容量对比

图7 新疆地区风电火电发电量占比年度分布

新疆电力与工业煤炭消耗总量仿真结果如图8所示，研究发现工业、电力煤炭消耗量与经济发展水平（煤炭、煤化工产业作为支撑经济发展的重要行业）及工业化水平息息相关，其煤炭消耗量随着经济技术发展稳步提升。在新型电力系统快速建设的背景下，新疆的新能源装机及发电占比随之提高，电力行业对煤炭和煤电的依赖逐步减少，考虑到新能源自身不具备调节能力，所以新疆应根据自身资源禀赋，立足于“以煤为本”，发挥煤炭的压舱石作用，逐步减少电力煤炭消耗量。

图8 新疆地区总煤炭消耗量年度分布

由图9 可知，新疆的碳排放量年度变化曲线与总煤炭消耗量变化曲线的发展趋势相似，由于发电供热、工业制造等工业部门是碳排放的主要来源之一，因此这反映了新疆工业对化石能源有很强的依赖性。随着工业经济的发展，新疆对于减少碳排放的重视程度也不断提升，各种减排降碳措施多管齐下，碳排放增速逐渐变缓。在“双碳”目标下，截至2030 年，新疆在经济稳步增长的同时煤炭消费和碳排放水平均达到峰值，实现了经济、能源和环境的协调发展。

图9 新疆碳排放量年度变化趋势

由图10、图11 可知，受限于成本及技术等原因，新疆的电制氢技术早期发展缓慢且规模较小；2015年以来，随着风电的大规模发展及“弃风”问题的出现，“风电+绿氢”成为降低制氢成本、克服新能源储存性的最优解，同时能够替代煤化工行业的灰氢、蓝氢，实现煤化工行业减碳增效及价值重构，绿氢将进入规模化发展阶段并成为风电与煤化工耦合发展的纽带，帮助电网平抑风能波动收益，减少CO2排放，实现环境效益；同时，工业用氢每年可带来几十亿元的氢储能收益［27］，新疆将在获得较高氢经济的同时突破煤炭工业碳排放居高不下的桎梏，预计至2030 年可减少碳排放量近400 万 t。综上，以绿氢为支点的风氢煤耦合能源系统在经济和技术上均具备一定的可行性，可以最大限度发挥新疆风电和煤基资源富集的优势，推动新疆进行能源低碳转型，重构煤化工行业工艺结构，构建低碳能源新体系。

图10 新疆绿氢产量年度分布

图11 新疆氢储能的经济收益与CO2 减排量

4 计及不确定性的风氢煤耦合系统容量优化配置模型

4.1 风电功率不确定性因素分析

以上建立了风氢煤耦合系统动力学模型，论证了耦合系统容量配置变量动态演化规律。然而，在耦合系统的实际运转过程中，系统子模块将受到多种不确定性因素影响，这些不确定性因素在风氢煤耦合系统稳态运行中的影响程度不一，但又至关重要，因而考虑不确定性影响因素条件下的风氢煤耦合系统容量配置模型更符合实际情况，基于不确定性因素优化配置风氢煤耦合系统可以更好地应用于风煤富集区域的能源生产与实践。风电作为风氢煤耦合系统中的唯一电能来源，具有随机、波动和间歇等特性，系统电力负荷和原料煤清洁的利用需要H2负荷。虽然与传统电力消费和原料煤生产过程相同，但风氢煤耦合系统的稳定性和连续性更好，因此，耦合系统中风能子模块清洁能源供能稳定性、系统整体经济性与系统稳态运行可靠性之间的矛盾问题更为突出，其中的不确定性因素尤为重要。综合考虑新疆地区能源、经济和环境等方面的发展规划，以及新型电力系统建设、“双碳”目标等国家战略，本研究认为风氢煤耦合系统运行过程中的不确定性影响因素包括经济增长因素、火电投资因素、转入因子因素、碳强度因素、煤炭价格因素、风电投资因素、技术投资因素和人力投入因素。由于自建风电场后无需购电，风电投资影响因素的本质为电网侧额定功率不确定性的波动影响，因此，风电投资问题即为风电网发电功率问题。在实际运行过程中，风电功率不确定性对风氢煤耦合系统影响较大，因而风电功率不确定性问题研究具有紧迫性与关键性。

为了确定合理的风电功率计算参数，基于不确定性参数可靠性估值理论，提出风电网发电的不确定性计算方法，主要涉及以下7 个影响因素：风速变化的不确定性变异系数（δv）、风向变化的不确定性变异系数（δd）、环境因素的不确定性变异系数（δe）、设备运行状况的不确定性变异系数（δf）、市场需求的不确定性变异系数（δg）、政策支持的不确定性变异系数（δm）和负荷需求的不确定性变异系数（δp）。因此，风氢煤系统耦合工程中风电网发电的变异系数δb可表示为：

在《新疆统计年鉴》中的样本统计过程中，需要对统计值的变异系数进行修正。

式（2）中：δβ为修正后的变异系数；δY为样本统计值的变异系数；ψβ为变异系数的修正值，。

在长期的工程实践和科学研究中，人们针对不同地域和不同风电网发电积累了大量的经验数据，这些数据可用于估算风氢煤耦合系统的标准差。这些数据大多以变异系数的形式记录，标准差σβ与变异系数的关系如下：

风电网发电参数的变异系数如表1 所示。其中，δβ值在不同的试验情况下获得，对应一个较大的分布范围1）。在确定δβ值后，用估计总体均值μ，用σβ估计总体标准差σ，促使风电网发电随机变量离散化并基于此构建概率模型。风电功率的不确定性影响因素受环境影响与市场需求波动较大［28］。在风氢煤耦合系统模型优化过程中，需要考虑风电功率不确定性的影响，可以通过建立综合成本的波动性概率方程对风氢煤耦合系统进行优化配置。

表1 风电网发电参数变异系数赋值

4.2 风氢煤耦合系统容量优化配置模型

承载脱碳目标的风氢煤耦合系统对经济性、节能性、环保性以及可靠性提出了较高的要求，通过优化校验揭示系统独立变量、参数及运行场景与评价指标的影响关系，反映子系统或功能单元与总系统之间的集成关联关系，对于研究风氢煤耦合能源系统的特性十分重要。基于此，提出风氢煤耦合系统优化运行配置方案（见图12）。

图12 风氢煤耦合系统运行优化配置框架

然而，上述优化方案在运行优化中缺少了对系统运行可靠性的考虑，特别是其中风能子模块导致的电能能源供应不确定性，因此，基于上述方法对风电子模块进一步优化，提出风电长期储能方法，为解决用电需求不足导致的弃风限电问题提供一定借鉴。优化方案如图13 所示，当风电场可稳定供电时，储能电池存储电能，消纳多余电量；当风电场不稳定送电或送电量过弱时，储能电池放电，与风电网共同提供系统所需电能。

图13 风氢煤耦合系统能源供应优化方案

风氢煤耦合系统能源供应优化配置模型中加入了储能电池，其作用主要是将燃料内部的化学能转化为电能，以较为典型的碱性燃料电池为例，输出功率为pc。

式（4）中：ηc为储能电池的产电效率；phc为储氢罐向储能电池提供H2的功率。

作为系统储电单元，当风电场发电功率充足时，电解槽利用多余电能电解水制得H2，用储氢罐进行储存；当风电场功率不足时，燃料电池利用存储的H2进行辅助放电，以满足负荷需求。以碱性电解槽为例，该电解槽通过将水电解为H2和O2实现能量的转换与存储，输出功率pλ可表示为：

式（5）中：ηλ为电解槽的工作效率；pwλ为电解槽的输入功率。

储氢罐用于储存电解槽中电解水产生的H2，同时为储能电池提供燃料。储氢罐储存的H2能量为：

式（6）中：Δt为时间间隔；S（t-Δt）为t时刻的上一时刻的储氢量；为储氢罐充放效率。

4.3 风氢煤耦合系统容量优化配置最优解与算例分析

风氢煤耦合系统是一种新能源与传统能源系统创新耦合方式，风电场及煤化工的具体耦合方式和规划方法有待考证。以新疆某装机容量500 MW 的风电场耦合年产量为5 万 t 的煤制CH3OH 系统为例，通过遗传算法求解风氢煤耦合系统优化配置最优解，验证优化模型的稳定性与实际意义。风氢煤耦合系统中的CH3OH 生产工艺见图14，区别于如图15 所示的传统煤制CH3OH 系统，风氢煤耦合系统中CH3OH 生产工艺所需的H2与O2来自电解槽与储氢罐，无需空分机分离。CH3OH 生产消耗的电能源自风电场与电网。

图14 案例风电场风氢煤耦合系统中的CH3OH 生产工艺系统

图15 传统煤制CH3OH 生产工艺系统

CH3OH 生产消耗的电能源来自风电场与电网，其中如表2 所示为能源价格表，表3 为传统煤制CH3OH 系统与耦合系统的相关技术参数，表4 为耦合系统仿真参数。与传统风电场相比，本研究提出的优化配置方案解决了电能无法长期储存问题，避免了电能浪费的情况出现，降低了成本与负荷缺电率。可知相比于传统煤制CH3OH 系统，假设每生产1 t 的CH3OH，风氢煤耦合系统耗煤量减少0.6 t，耗水量减少2 t，CO2排放量减少2.24 t，消耗电能6.25 MW·h；用热值表示能耗，传统煤制CH3OH 系统的能耗为46 892.8 kJ，风氢煤耦合系统的能耗为22 500 kJ，增加电解槽与储氢罐的投资及电解槽运行成本。采用遗传算法求解本研究所提规划模型，每代种群个体数量为120 个，变异率为0.8，交叉率为0.2，计算精度为10-6，迭代次数为1 000 次。

表2 案例风电场能源使用价格

表3 案例风电场生产CH3OH 的单位能耗

表4 案例风电场风氢煤耦合系统仿真参数

为了分析风电场在不同容量可信度（即等可靠性前提下风电机组可以替代的常规机组的容量占风电装机容量的比例）情景下耦合系统的经济性，提出以下两种方案：方案1 是在耦合系统内自建风电场与储能电池，容量可信度根据图16 典型日等比例提升；方案2 是耦合系统不自建风电场与储能电池，所需电能以表2 所示的电价购买。

图16 基于方案1 的案例风电场耦合系统风电出力与CH3OH 生产典型日曲线

以方案1 情境为例，风电场发电制氢，当风电场供电不足时，调用储氢罐氢气用于储能电池存电供应电量；当储氢量不足时，向大电网采购一定电量与储能电池放电共同制氢，保证供氢可靠性。图17 是方案1 情境下，耦合系统不同风电场可信容量（区间［0.20,0.36］）对应的优化结果；表5 为风电场可信容量度0.20 与0.36 时，耦合系统具体成本与收益情况。

表5 基于方案1 的案例风电场不同容量可信度下耦合系统的成本与收益情况

图17 基于方案1 的案例风电场耦合系统优化结果

研究发现，随着风电场的容量可信度增加，规划的电解槽的额定功率与储氢罐容量减小、系统收益增加，当风电场容量可信度从0.20 增加至0.36，耦合系统风电场典型日总发电量从2 400 MW·h 增加至4 317 MW·h，规划周期购电制氢成本节省3.09亿元，并且无需通过增加电解槽额定运行功率与储氢罐容量来降低购电成本。由图18 和图19 可知，随着风电场容量可信度增加，电解槽制氢过程越趋平稳，当风电场容量可信度增加至0.36 时，耦合系统无需从大电网购电，通过储氢罐与储能电池充放配合即可保持H2的稳定供应。

图18 方案1 情境下案例风电场容量可信度为0.20 时耦合系统的运行状况

图19 方案1 情境下案例风电场容量可信度为0.36 时耦合系统的运行状况

将风电场容量可信度为0.36、CH3OH 售价为2 500 元/t，煤制CH3OH 系统寿命为20 年的条件下方案1 与方案2 的运行收益进行对比，结果表明（见表6），方案1 更具经济性，尽管风电场全寿命周期投资运维成本较高，但在建成耦合系统后无需向电网购买电能制氢；此外，相比于方案2，方案1 规划周期内减排2 240 万t 的CO2，减排收益为20.48亿元，若不计风电制氢的减排效益，方案1 的总收益远不及方案2。因此，为推动能源系统清洁转型，在风电场建设投资成本较高阶段，应为风氢煤耦合系统提供节能减排激励机制。

表6 案例风电场风氢煤耦合系统施行方案1 和方案2 的经济收益对比

此外，通过上述案例分析可知，风氢煤系统优化配置模型可大幅减少CO2排放，证明了以氢储能为媒介的风氢煤耦合系统优化配置模型对于实现煤化工领域低碳发展、推动能源系统低碳转型意义重大。而且，风电场容量可信度及其投资主体是影响风煤耦合能源系统经济性的主要因素，因为风电场可信度越高则电价成本占比越低，受电价约束与环境效益激励，CH3OH 生产工厂自建与其产量匹配的风电场与储能电池可使风氢煤耦合系统更具经济性，此时风电场容量优化配置后，电网自建总成本由40.40 亿元减少到40.36 亿元，弃电率由50.26%减少到18.13%。综上所述，风氢煤系统优化配置模型的可行性得到证实，利用该优化模型可有效解决“弃风限电”问题，提高用电效率，实现电能长期储存目标，减少CO2排放量，综合来看可节约成本并增加长期总收益。

5 结论

本研究引入系统动力学理论，建立风氢煤耦合系统动力学模型，利用Vensim 软件开展系统相关变量的动态演化规律分析，对我国风煤富集区新疆2021 年至2030 年的风氢煤能源系统发展趋势进行了预测，得出以下结论：

（1）以绿氢为支点的风氢煤耦合能源系统在经济和技术上均具备一定的可行性，可以最大程度发挥新疆地区可再生、低成本的风电和富集煤基资源的优势，推动新疆能源低碳转型，重构其煤化工行业工艺结构，构建低碳能源新体系。

（2）风电功率不确定性对风氢煤耦合系统影响较大，而优化后的风氢煤耦合系统运行的经济性主要受电价约束与环境效益激励，在既定配置规模下可减少排放2 240 万 t 的CO2；在考虑碳减排效益情况下，风氢煤耦合系统中自建风电场更具经济性，同时改善了高比例随机风电并网对电网的冲击，提高了风电的利用效率和配电网的供电质量。

（3）在风氢煤耦合系统的氢能子模块中引入储能电池证实了风氢煤系统优化配置模型的可行性，其中CH3OH 生产商自建风电场成本降低400 万元，负荷弃电率下降32.13%，有效地解决了“弃风限电”问题，提高了用电效率，实现了电能长期储存的目标。

（4）风电场容量可信度及其投资主体是影响风氢煤耦合系统可行性的主要因素，风电场容量可信度越高则电价成本占比越低，同时随着风电场容量可信度的增加，规划的电解槽的额定功率与储氢罐容量减小、系统收益增加，当风电场容量可信度增加至0.26 时，耦合系统无需从大电网购电，通过储氢罐充放配合可保持H2的稳定供应，规划周期内的碳减排收益达20.48 亿元。

注释：

1）由于篇幅限制，δβ值的限定取样和试验进行条件不在文中详述，备索。