2026年电工杯A 题绿电直连型电氢氨园区优化运行【思路、Python代码、Matlab代码、论文(持续更新中......)】

我爱Matlab编程

301人浏览 · 2026-05-22 08:38:33

我爱Matlab编程 · 2026-05-22 08:38:33 发布

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2026年电工杯A 题|绿电直连型电氢氨园区优化运行|思路、Python代码、Matlab代码、论文|持续更新中......-CSDN博客

2026年电工杯A 题优化更新|绿电直连型电氢氨园区优化运行|思路、Python代码、Matlab代码、论文|持续更新中......-CSDN博客

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A 题绿电直连型电氢氨园区优化运行

在 “双碳” 战略持续深化落地的背景下，新能源大规模并网带来的消纳难题愈发突出。绿电直连项目为推动新能源就近高效消纳开辟了全新技术路径，该项目主要分为并网型与离网型两类。其中，并网型项目以整体形式接入公共电网，与电网形成明确的物理边界与责任边界，电源需接入用户与公共电网产权分界点的用户侧。

国家发展改革委、国家能源局印发的《关于有序推动绿电直连发展有关事项的通知》，对绿电直连项目核心考核指标作出明确规定，具体指标计算公式如下：

新能源自发自用电量占总可用发电量比例 =（总用电量−上网电量−网购电量）/ 新能源发电量（要求＞60%）；
总用电量绿电比例 =（新能源发电量−上网电量）/ 总用电量（要求＞30%）；
新能源上网电量比例 = 上网电量 / 新能源发电量（要求＜20%）。

图 1 绿电直连型电氢氨园区系统架构

相较于氢气，氨气具备更优的储运特性，因此 “绿电 — 绿氢 — 绿氨” 一体化绿电直连化工园区，成为破解新能源消纳瓶颈、推动化工行业深度脱碳的关键载体。

典型绿电直连制氢氨项目系统涵盖风力发电、光伏发电、电解制氢单元、合成氨单元、本地用电负荷及联网线路，系统架构如图 1 所示。

园区初始制氨产能为 36 吨 / 日，配套设备参数如下：碱性电解槽（ALKEL）额定功率 10MW，产氢量 140kg/h；质子交换膜电解槽（PEMEL）额定功率 10MW，产氢量 160kg/h；合成氨装置额定功率 0.75MW，产氨量 1.5 吨 /h。园区常规用电负荷峰值为 6MW，标幺功率曲线详见附件 1；园区风电装机容量 40MW，光伏装机容量 64MW，典型日光、风出力标幺功率曲线详见附件 2。

考虑风光出力具有强随机性与波动性，题目设定 6 类风电出力水平、4 类光伏出力水平的日功率曲线（分别见附件 3、附件 4），可组合生成 24 种风光出力场景，园区运行分析时间步长为 1 小时。

园区制氨产能扩容时，配套电氢氨装置额定功率随产能规模呈线性同步提升。

绿电直连园区运行遵循优先自用原则：风光发电量优先供给园区制氢、制氨负荷及本地用电负荷，电量缺口由外部电网购入（网购电量），富余电量可上网输送（上网电量），全过程需满足绿电直连项目考核指标要求。

若园区日内同时存在网购电与余电上网行为，改为离网运行后，仅依靠风光发电难以满足园区全负荷生产用电需求，配置储能系统可有效缓解甚至解决该问题。

风光发电与制氢设备技术参数见附件 5，储能设备与合成氨装置技术参数见附件 6，峰谷平分时电价参数见附件 7，风电、光伏余电上网电价见附件 8。

问题一典型风光场景下绿电直连电氢氨园区运行指标分析

假设电解槽与合成氨装置每日满负荷连续运行，不计园区功率损耗，基于功率平衡原则完成以下分析：

计算园区典型日用电负荷功率、风光发电功率、购电功率及售电功率，并绘制对应功率曲线；
核算园区典型日用电量、新能源发电量、网购电量、上网电量，计算新能源自发自用电量占比、总用电量绿电比例、新能源上网电量比例及吨氨成本，判断各项指标是否满足绿电直连项目要求，若不满足需分析核心原因。

问题二基于离散制氨调节的绿电直连型电氢氨园区运行优化

园区制氨产能提升至 72 吨 / 日，产量以 9 吨 / 日为梯度从 72 吨 / 日递减至 36 吨 / 日，电氢氨装置仅支持全额开机 / 停机两种运行模式，分析如下：

典型风光场景下，给出各产量对应的最低成本生产时段方案与绿电指标，确定吨氨成本最优的日产量，分析该产量下生产方案的绿电直连指标达标情况及制氢氨设备利用率；
24 种风光出力场景下，分析各产量最优制氨生产时段安排、对应绿电直连指标、吨氨成本、日购售电量等指标的分布特征；假设每种风光场景对应 15 天，按全满足、部分满足、全不满足三类统计全年绿电直连指标达标情况，绘制全年吨氨成本分布曲线并计算全年总吨氨成本。

问题三多种场景下基于连续制氨调节的绿电直连型电氢氨园区运行分析

园区制氨产能提升至 72 吨 / 日，产量以 9 吨 / 日为梯度从 72 吨 / 日递减至 36 吨 / 日，电氢氨装置支持功率连续调节（调节下限 10%），基于 24 种风光组合出力场景完成以下分析：

计算各发电场景下园区最优制氨用电功率调度方案、对应绿电直连指标及吨氨成本；按全满足、部分满足、全不满足三类统计全年绿电直连指标达标情况，绘制全年吨氨成本分布曲线并计算全年总吨氨成本；
从园区日购售电量、吨氨成本、绿电直连指标等维度，分析各场景运行状态及内在原因；
与问题二（2）结果对比，分析吨氨成本、绿电直连指标等参数的变化规律并阐释原因。

问题四绿电直连型电氢氨园区离网运行分析及储能配置研究

园区采用离网运行模式，用能完全依赖风光发电，制氨产能设定为 72 吨 / 日，基于 24 种风光出力场景分析如下：

电氢氨装置功率连续可调（调节下限 10%），在尽限利用风光资源前提下，计算各场景制氨产量、吨氨成本、全年制氨总量及氢氨年均产能利用率，分析园区能源自给率与风光利用效率，估算园区能源自治所需最小风光装机容量；
针对问题（1）中弃电量最大的场景，制定储能容量最优配置方案，给出 24 种场景下含储能的生产运行功率最优调度方案，核算各场景吨氨成本、全年制氨总量及氢氨年均产能利用率，分析储能对能源自给率与风光利用率的提升效果；
基于上述储能配置结果，在制氨产量一致的前提下，对比分析园区离网与联网运行模式的经济性，测算系统支撑的成本价值。

问题五绿电直连园区发展对电力系统的影响及政策建议

在国家政策扶持下，绿电直连园区将迎来快速发展阶段。试分析绿电园区容量渗透率大幅提升后，对接入电力系统运行的三类及以上利弊影响；并提出推动绿电直连园区高质量发展的政策建议，结合理论与实际给出论证依据。

📚代码运行结果整理

%% 图4：购电功率与电价
fig4 = figure('Color','w','Position',[100 100 1200 500]);
ax1 = axes; hold on; grid on;
bar(hours, P_buy, 0.7, 'FaceColor','r','FaceAlpha',0.7);
yyaxis(ax1,'right');  
ax2 = ax1;  
stairs(ax2,hours,price_t,'b','LineWidth',2);
xlabel('时段(小时)');
ylabel(ax1,'购电功率(MW)','Color','r');
ylabel(ax2,'分时电价(元/kWh)','Color','b');
title('图14 问题1：购电功率与分时电价叠加图');
xticks(hours); xticklabels(time_labels); xtickangle(45);
legend('购电功率','分时电价','Location','northwest');
hold off;
saveas(fig4,fullfile('outputs','问题1_购电功率与电价.png'));
%close(fig4);
fprintf('图14 已保存\n');

%% 图5：绿电指标仪表图
fig5 = figure('Color','w','Position',[100 100 1500 500]);
subplot(1,3,1); pie([min(R1,100)/100,1-min(R1,100)/100]); text(0,0,sprintf('%.1f%%',R1),'FontSize',24,'FontWeight','bold'); title('R1:自发自用/总发电');
subplot(1,3,2); pie([min(R2,100)/100,1-min(R2,100)/100]); text(0,0,sprintf('%.1f%%',R2),'FontSize',24,'FontWeight','bold'); title('R2:绿电/总用电');
subplot(1,3,3); pie([min(R3,100)/100,1-min(R3,100)/100]); text(0,0,sprintf('%.1f%%',R3),'FontSize',24,'FontWeight','bold'); title('R3:上网/总发电');
sgtitle('图15 问题1：绿电直连指标达标情况');
saveas(fig5,fullfile('outputs','问题1_绿电指标达标仪表.png'));
%close(fig5);
fprintf('图15 已保存\n');

%% 保存结果文件
writetable(results_table,fullfile('数据集','问题1','问题1_逐时功率平衡表.csv'));

summary = table( ...
    {'风电发电量(MWh)','光伏发电量(MWh)','总发电量(MWh)',...
     '常规电负荷(MWh)','制氢氨用电(MWh)','总用电量(MWh)',...
     '网购电量(MWh)','上网电量(MWh)','R1(%)','R2(%)','R3(%)','吨氨成本(元/吨)'}', ...
    [E_wind,E_pv,E_gen,E_load,E_prod,E_demand,E_buy,E_sell,R1,R2,R3,C_nh3_per_ton_yuan]', ...
    'VariableNames',{'指标','数值'});
writetable(summary,fullfile('数据集','问题1','问题1_汇总指标.csv'));
disp(summary);

%% 最终结论
fprintf('\n');
fprintf([repmat('=',1,60),'\n']);
fprintf('问题1求解完成！\n');
fprintf('典型风光场景满负荷连续运行结果：\n');

在“双碳”目标驱动下，以风电、光伏为代表的可再生能源已成为新型电力系统的核心供给侧资源。将风光发电与电解水制氢、合成氨生产深度耦合，构建绿电—绿氢—绿氨一体化供能体系，既能实现可再生能源高效消纳，又能为化工、交通、储能等领域提供零碳载能工质，是未来低碳能源系统的重要发展方向。

本文以风光互补发电支撑合成氨连续生产为研究场景，基于典型日时序运行数据，建立系统逐时功率平衡与日能量核算模型，构建包含绿电渗透率、绿电自用率、外购电比例的多维度绿电评价指标，并建立全口径运行成本计算方法，完成系统运行特性校核、指标达标判定与经济性量化分析，为风光耦合制氨工程的调度策略优化、方案设计与技术经济性评估提供理论支撑与计算依据。