周軍，李帥帥，周軒，梁光川

（1.西南石油大學石油與天然氣工程學院，四川省 成都市 610500；2.中國石油西南油氣田分公司，四川省 成都市 610000）

0 引言

伴隨著氣候變化及2060年碳中和目標的提出，全球能源正在向高效、清潔、低碳的特征加速轉(zhuǎn)型推進。氫能作為一種資源豐富、高熱值的潔凈燃料，被認為是未來最具潛力的化石能源替代品之一[1]。H2的經(jīng)濟運輸是制約氫能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸性問題。利用相對完善的已有天然氣管道設(shè)施，摻入一定比例的H2進行傳輸，已成為各國的研究熱點[2]。俄羅斯天然氣工業(yè)公司計劃逐步提高通往歐洲“北溪2號”天然氣管道中的H2份額，減少CO2排放以提升其氣質(zhì)的競爭力。北京朝陽可再生能源摻氫示范項目是中國首個電解制氫氣摻入天然氣項目，實現(xiàn)了H2制取-儲運-摻混-綜合利用。天然氣摻氫認為是氫氣較低成本輸送和減少溫室氣體排放的有效方法，為傳統(tǒng)油氣行業(yè)參與氫能產(chǎn)業(yè)、獲得效益增長點提供了寶貴機遇。

天然氣管道摻氫的可行性和優(yōu)化調(diào)度問題，國內(nèi)外已有相關(guān)研究。文獻[3-4]論述了天然氣管道摻氫的研究進展。文獻[5]解釋了制氫技術(shù)的基本原理，概括了氣-電綜合能源優(yōu)勢。文獻[6]引入經(jīng)濟折算系數(shù)，分析了氣電綜合能源減排效果。文獻[7]分析了不同摻氫比下的系統(tǒng)經(jīng)濟性，并與不同儲氫容量的本地儲氫系統(tǒng)進行了對比。文獻[8]進行了混氫天然氣燃氣的互換性研究。文獻[9]探討了將電轉(zhuǎn)氫氣技術(shù)融入熱電聯(lián)和的分布式能源應用模式。文獻[10]利用布谷鳥搜索算法對聯(lián)合供電、供熱的綜合能源系統(tǒng)的調(diào)度模型進行求解。文獻[11]考慮了P2G設(shè)備和激勵型需求響應，構(gòu)建了兩階段的隨機優(yōu)化調(diào)度模型。文獻[12]針對風光裝機比例低、利用率低和氫能需求的問題，提出了一種考慮風光利用率和含氫能流的多能流綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃方法。文獻[13]將電轉(zhuǎn)氣精細化模型應用于氣-電聯(lián)合微網(wǎng)，運用遺傳算法解決微網(wǎng)日前優(yōu)化調(diào)度模型。文獻[14]考慮綜合能源需求側(cè)響應，建立以最小化系統(tǒng)運行總成本的協(xié)調(diào)優(yōu)化模型，利用禁忌搜索算法和粒子群算法結(jié)合的改進算法求解。文獻[15]調(diào)查了不同地點利用太陽能和風能資源發(fā)電和制氫的潛力。文獻[16]評估了法國盧瓦爾河地區(qū)離岸風力發(fā)電場和氫生產(chǎn)-儲存系統(tǒng)組成的混合發(fā)電廠的經(jīng)濟性。文獻[17]研究了電力-天然氣設(shè)施相結(jié)合，實時優(yōu)化可用容量，以利用電價波動和間歇性發(fā)電。文獻[18]提出典型日模型，并對能源系統(tǒng)進行成本優(yōu)化設(shè)計。文獻[19]提出了一個簡化的分布式電-熱-氫協(xié)同調(diào)度模型。

目前氫能的研究工作主要集中在天然氣管道摻氫的可行性分析、P2H裝置消納風電、光電的協(xié)同優(yōu)化等，但都忽略了儲氫單元在氣電綜合能源系統(tǒng)中的優(yōu)化研究。本文考慮了碳減排量約束條件，建立有儲氫單元的摻氫天然氣管網(wǎng)運行優(yōu)化模型，使用ε約束法將碳排量目標轉(zhuǎn)為約束求解，并通過算例驗證模型可靠性。

1 問題描述

電轉(zhuǎn)氫氣 （power-to-hydrogen, P2H）裝置作為一種新穎的儲能設(shè)施，是通過電解將電能轉(zhuǎn)化為化學能（H2），可以利用天然氣管網(wǎng)來存儲和運輸氫氣，或者直接以氫能使用[20]。在天然氣管網(wǎng)運行優(yōu)化研究中，P2H裝置產(chǎn)生的氫氣可以按一定的摻混比與天然氣混合。圖1展示了P2H裝置在電力系統(tǒng)和天然氣系統(tǒng)間的運行機制。

圖1 P2H裝置運行機制示意圖Fig.1 Schematic diagram of P2H device operating mechanism

電轉(zhuǎn)氫氣裝置的制氫效率是與其消耗的電功率有關(guān)的函數(shù)，在天然氣用戶需求已知的情況下，根據(jù)管道最大的摻氫比例，可以確定其最大的氫氣加入量，得到碳減排量的結(jié)果。在實際運行中，由于電力價格和天然氣需求一直是波動的，導致了在電力成本高時，電轉(zhuǎn)氫氣裝置制取氫氣將會增加運行成本，導致能源浪費。本文考慮了儲氫單元在天然氣管網(wǎng)中運行，如圖2所示，儲氫單元是由多個儲氫罐組成的集群。電轉(zhuǎn)氫氣裝置在電力成本較低時，制取大量的H2，一部分進入儲氫單元存儲，一部分與天然氣結(jié)合形成混氫天然氣注入到天然氣管網(wǎng)并輸送到天然氣用戶終端。在電力成本較高時，系統(tǒng)將會靈活調(diào)度電轉(zhuǎn)氫氣裝置的運行，減少制氫量，從儲氫單元中采出H2注入天然氣管道，以節(jié)約運行成本，同時還可滿足碳減排量的要求。優(yōu)化變量包括：①確定電轉(zhuǎn)氫氣單元的規(guī)模；②儲氫罐數(shù)量；③電轉(zhuǎn)氫氣裝置的小時制氫量；④電轉(zhuǎn)氫氣單元進入儲氫單元的氫氣流量；⑤天然氣管道中的氫氣流量；⑥從電轉(zhuǎn)氫氣單元中采出的氫氣流量；⑦小時儲氫單元內(nèi)的氫氣存量。

圖2 考慮儲氫單元的的綜合能源示意圖Fig.2 Integrated energy schematic considering hydrogen storage unit

2 數(shù)學模型

2.1 目標函數(shù)

H2在燃燒時僅產(chǎn)生水蒸氣，無碳排放，故在計算的24 h時間段內(nèi)，終端用戶使用的摻氫天然氣減少的碳排放量為天然氣碳排放因子與管道中H2替代天然氣體積量的乘積。本文側(cè)重儲氫單元對系統(tǒng)優(yōu)化運行的影響，在建立模型時，僅考慮了初始建設(shè)投資。將考慮儲氫單元的天然氣管網(wǎng)運行優(yōu)化模型作為研究對象，一天內(nèi)系統(tǒng)運行成本最小和最大碳減排量為目標。目標函數(shù)如式（1）所示。

式中：F為系統(tǒng)最小運行成本，元；FP2H為電轉(zhuǎn)氫氣單元的投資成本，元；FE,P2H為電轉(zhuǎn)氫氣單元的購電成本，元；FE為電力輸送成本，元；FST為儲氫單元的投資成本，元；FH為氫氣銷售收入，元；RC為系統(tǒng)減少的碳排放量，kg；λ為天然氣碳排放因子，kg/m3。

式中：NDevice為電轉(zhuǎn)氫氣裝置的數(shù)量，臺；為電轉(zhuǎn)氫氣裝置的運行價格，元/臺；為電轉(zhuǎn)氫氣裝置的更換價格，元/臺；β為電轉(zhuǎn)氫氣裝置的資本回收系數(shù)；d為電轉(zhuǎn)氫氣裝置的年運行時間，取350天；α為電轉(zhuǎn)氫氣裝置的運行價格系數(shù)；γ為額定功率下電轉(zhuǎn)氫氣裝置的氫氣生產(chǎn)速率，m3/h；μ為電轉(zhuǎn)氫氣裝置運行成本系數(shù)，元/（kW·h）；CE,t為t時刻單位發(fā)電價格，元/（kW·h）；PP2H,t為電轉(zhuǎn)氫氣單元t時刻的功率，kW；η為電力輸送成本系數(shù)；CNG為天然氣銷售價格，元/m3；QH,t為t時刻的注入管道氫氣體積流量，m3/h；NTank為儲氫罐的數(shù)量，個；CTank為儲氫罐單位價格，元/個。

式 （2）—（3）是計算電轉(zhuǎn)氫氣單元的投資成本；式 （4）是計算電轉(zhuǎn)氫氣單元的購電成本；式 （5）是計算電轉(zhuǎn)氫氣單元所需電力輸送成本；式 （6）是計算儲氫單元的投資成本；式 （7）是計算氫氣銷售收入。

2.2 約束條件

2.2.1 電轉(zhuǎn)氫氣單元約束

電轉(zhuǎn)氫氣單元運行的總功率不能超出整個制氫系統(tǒng)的最小和最大運行功率，如式 （8）所示；電轉(zhuǎn)氫氣裝置的制氫量計算如式 （9）所示；電轉(zhuǎn)氫氣單元制氫的體積流量應等于進入儲氫單元儲存與進入天然氣管道中的H2體積流量之和，如式 （10）所示。

式中：、為電轉(zhuǎn)氫氣裝置的最小、最大運行功率，kW；qP2H,t為電轉(zhuǎn)氫氣單元t時刻制備的氫氣體積流量，m3/h；為t時刻注入儲氫單元的氫氣體積流量，m3/h；qH,P2H,t為電轉(zhuǎn)氫氣單元t時刻注入管道的氫氣體積流量，m3/h。

2.2.2 天然氣管網(wǎng)約束

電轉(zhuǎn)氫氣單元產(chǎn)生的H2注入到天然氣系統(tǒng)后形成的總氣量應滿足用戶每小時的天然氣需求，如式（11）所示；注入天然氣管道H2體積流量等于從儲氫單元采出與電轉(zhuǎn)氫氣單元注入管道的H2體積流量之和，如式（12）所示；向管道中注入的H2量不能超過管道中允許的最大的摻氫量，天然氣系統(tǒng)的摻氫量安全約束如式（13）所示。

式中：QDemand,t為天然氣用戶t時刻的需求能量流量，MJ/h；QNG,t為t時刻的天然氣體積流量，m3/h；qoutST,t為t時刻采出儲氫單元的氫氣體積流量，m3/h；φ為摻氫比系數(shù)。

2.2.3 儲氫單元約束

儲氫罐運行狀態(tài)約束見式 （14）— （18）；儲氫單元的罐存約束見式 （19）—（20）；儲氫單元的容量約束見式 （21）。

式中：at為t時刻向儲氫單元中注入氫氣過程的決策變量，若at=1，表示t時刻向儲氫單元中注入氫氣，否則，值為0；bt為t時刻從儲氫單元中采出氫氣過程的決策變量，若bt=1，表示t時刻從儲氫單元中采出氫氣，否則，值為0；為儲氫單元允許注入最大氫氣體積流量，m3/h；為儲氫單元允許采出最大氫氣體積流量，m3/h；VST,t、VST,t-1為儲氫單元t、t-1時刻的氫氣容積，m3；VST為儲氫單元可用容積，m3；為儲氫單元的容積上限，m3；、為單個儲氫罐的最小、最大容積，m3。

3 模型求解

多目標優(yōu)化（muti-objective programming, MOP）主要用于研究存在一個或多個目標函數(shù)在給定約束下的最優(yōu)化，是數(shù)學規(guī)劃領(lǐng)域中的一個重要分支。目前多目標優(yōu)化求解主要形成的方法有效用最優(yōu)化模型（線性加權(quán)法）、罰款模型（理想點法）、ε約束法（極大極小法）、目標達到法和目標規(guī)劃法等[21-22]。

任意的多目標規(guī)劃問題，都由兩個基本部分組成：①兩個及以上的目標函數(shù)；②若干個約束條件。對于多目標規(guī)劃問題，可以將其數(shù)學模型描寫如式（22）和式 （23）的形式。

式中：Z=F(X)為k維函數(shù)向量；k為目標函數(shù)的個數(shù)；X=[x1,x2,…xn]T為n維決策變量；Φ(X)為m維函數(shù)向量；G為m維常數(shù)向量；m為約束的個數(shù)。

由于建立的儲氫單元在天然氣管網(wǎng)中的定容優(yōu)化模型為多目標優(yōu)化模型，為了解決這兩個問題，使用ε約束法（ε-method）。ε約束法是一種常見的用于解決多目標優(yōu)化的方法。規(guī)劃問題中的一個目標函數(shù)可以確定一個可供決策者選擇的范圍，那么該目標函數(shù)因有上下限的存在而可以被排除在目標函數(shù)之外，進入到約束條件中，構(gòu)成模型的一個約束條件。同時也可以通過放大其下限和縮小其上限的方法，改變該約束的范圍，進而得到不同約束條件下的最優(yōu)解。

ε約束法具體執(zhí)行方式為只保留一個目標函數(shù)，其他的目標函數(shù)被設(shè)定的值約束，即使用ε約束法可將式（22）轉(zhuǎn)化為式（24）。本模型是將最小化運行成本為主要目標，將碳排放目標轉(zhuǎn)化為約束條件。

3.1 求解方法

建立的模型為多目標優(yōu)化問題，最小化運行成本為主要目標，將碳排放目標轉(zhuǎn)化為約束。為了將排放目標設(shè)定為約束條件，最初都應以最大化終端用戶的碳排放為唯一目標運行，確定可以降低的最大的減排量 ，從而將減排目標轉(zhuǎn)化為約束條件，如式（25）所示。同時在式中引入減排系數(shù)ω，分別為0.1、0.3、0.5、0.7、0.9、1，即設(shè)置了6個減排目標來控制減排量約束，分析不同減排目標下對摻氫量、電轉(zhuǎn)氫氣裝置容量等參數(shù)的影響，使優(yōu)化問題在新的碳排放約束下尋求最優(yōu)的氫氣產(chǎn)量和儲氫單元容積。

式中：ω為碳減排系數(shù)；RCmax為最大碳減排量，kg。

3.2 求解步驟

將具體求解步驟作如下說明。

步驟1：獲得基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及處理，需要知道的數(shù)據(jù)包括天然氣用戶需求、發(fā)電成本、電轉(zhuǎn)氫氣裝置的規(guī)格、儲氫罐的規(guī)格。

步驟2：在GAMS編程平臺中對模型編程，首先以最大化終端用戶的碳排放為唯一目標進行運行，得到滿足約束條件下的系統(tǒng)能達到的最大減排值（減排目標），即減排目標繼續(xù)增大時，就不能滿足其余約束條件的限制。

步驟3：將減排目標代入式 （25），形成新的約束條件，同時改變減排系數(shù)，分別設(shè)置其值為0.1、0.3、0.5、0.7、0.9、1，以最小化系統(tǒng)運行成本為目標函數(shù)運行滿足不同減排系數(shù)及其余約束條件下的優(yōu)化模型，得到各個優(yōu)化變量的參數(shù)。

4 算例

4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

選取比利時20節(jié)點天然氣管網(wǎng)作為算例模型，摻氫點應與氣源點合建[23]，采用Pipeline Studio軟件對天然氣管網(wǎng)摻氫運行過程仿真分析，確定節(jié)點14為最佳摻氫位置，如圖3所示。

圖3 比利時天然氣管網(wǎng)模型Fig.3 Belgian gas pipeline network model

1）電轉(zhuǎn)氫氣裝置

電轉(zhuǎn)氫氣裝置是基于Hydrogenics公司開發(fā)的HYSTAT-60堿性電解器，該電解氫裝置在290 kW額定功率和10%的負載功率下，額定制氫率約為61.39 m3/h。

2）儲氫罐數(shù)據(jù)及處理

儲氫罐尺寸來自文獻[24]，如表1所示。

表1 儲氫罐參數(shù)Table 1 Hydrogen storage tank parameters

3）其他數(shù)據(jù)

天然氣排放因子1.96 kg/m3；考慮到安全因素的限制，氫氣注入上限值取管內(nèi)氣體流量的5%進行優(yōu)化；電力輸送成本系數(shù)取0.02元/（kW·h）；用戶24 h的天然氣需求和小時發(fā)電成本如表2所示。

表2 小時天然氣量、電價成本Table 2 Hourly natural gas volume, electricity price cost

4.2 結(jié)果分析

為分析安裝儲氫單元對天然氣管網(wǎng)運行的影響，將模型簡化作為場景1，約束包括式 （8）—（11）。上述完整模型作為場景2。為簡化模型計算，有以下假設(shè)條件：①忽略儲氫單元注氣、采氣速率的變化，假設(shè)注氣、采氣的速率下相同；②假設(shè)進入儲氫單元的氫氣在所有已安裝的儲氫罐中平均分配；③假設(shè)不考慮儲氫罐的運行成本。本文將從不同場景、不同碳排放目標下對管道氫濃度比、電解氫氣裝置、儲氫單元容量以及系統(tǒng)運行成本進行分析。

4.2.1 不同場景下管道氫濃度變化分析

從圖4可以看出，在碳排放系數(shù)ω取0.1時，管道氫濃度比最小，隨著碳排量目標不斷增大，管道氫濃度比可達管道摻氫極限，即5%，符合管道氫濃度比的變化規(guī)律。在同一的碳排放目標下，場景2管道氫氣濃度比始終大于場景1 （如圖5所示），這是因為場景2中考慮了儲氫單元。在天然氣需求量較少、發(fā)電成本較低時，電轉(zhuǎn)氫氣裝備制取大量的氫氣，一部分直接注入天然氣管道輸送，滿足設(shè)定的碳排放目標要求，超出注入極限的額外氫氣則注入儲氫單元儲存，在天然氣需求量大、發(fā)電成本高時，從儲氫單元采出注入天然氣管道。例如，碳排放系數(shù)ω取0.5時，15—17時是電解裝置發(fā)電成本最高點，為0.4元/kWh，此時氫氣濃度比為最小值，僅為1.75%（如圖6所示），發(fā)電成本與管網(wǎng)中氫濃度之間存在著反比關(guān)系。發(fā)電成本較高時，電解氫氣裝置將會靈活調(diào)度，減少制氫量，節(jié)約系統(tǒng)運行成本，從儲氫單元采出氫氣注入天然氣管道，滿足碳排量要求。這一過程可以使電解氫氣裝置在發(fā)電成本較低時盡可能多的生產(chǎn)氫氣，在發(fā)電成本較高時節(jié)約電解裝置的運行成本，同時還可以更大程度的減少用戶的碳排放量。

圖4 場景1管網(wǎng)氫氣濃度比Fig.4 Case 1 pipeline network density ratio

圖5 場景2管網(wǎng)氫氣濃度比Fig.5 Case 2 pipeline network density ratio

圖6 ω=0.5時，氫氣濃度與發(fā)電成本關(guān)系Fig.6 When ω=0.5, the relationship between hydrogen concentration and power generation cost

4.2.2 不同場景下系統(tǒng)碳排放量和運行成本分析

通過減壓站的摻氫天然氣被輸送到終端用戶，從而減少了天然氣的碳排放量，還可以進一步減少氮氧化物，不同場景下系統(tǒng)的碳減排量如圖7所示。不同碳排放目標下，場景2的碳減排量始終大于場景1。這是因為安裝儲氫裝置可以制取更多的氫氣注入管道，氫濃度比更大，從而碳減排量更高。例如，在碳排放系數(shù)ω=1時，場景1的最大碳減排量為707.1 t，場景2碳減排放量減少了997.6 t，這表明在這個條件下安裝儲氫單元能夠?qū)崿F(xiàn)約300 t的減排量。碳減排量與系統(tǒng)運行成本是兩個不同的量綱，不再同一維度，通過碳排放系數(shù)將兩個目標函數(shù)聯(lián)系起來，實現(xiàn)多目標問題的單目標化。不同碳排放系數(shù)與系統(tǒng)運行成本關(guān)系如圖8所示。例如，當排放系數(shù)ω取1時，場景1運行一天的總費用為19.76萬元，場景2中為32.00萬元，比場景1高61.94%，但從碳減排量上看，安裝儲氫單元能夠?qū)崿F(xiàn)約300 t的減排量，比場景1多41.08%。隨著碳減排目標的增加，系統(tǒng)的總運行成本也不斷提高。這是因為，考慮低碳目標后，系統(tǒng)增加了儲氫罐的數(shù)量，從而導致了系統(tǒng)運行成本增加，但碳減排量是非常可觀的。隨著2060年碳中和目標的提出，全球各個國家對碳排放量指標越來越重視，出臺了一系列政策引導企業(yè)減少碳排放量、加大碳回收等。德國通過建立碳信用交換市場以激勵有助于減少二氧化碳排放的技術(shù)研究，加拿大設(shè)置了碳排放信用額，根據(jù)每噸二氧化碳排放量進行稅收抵免。中國在2021年建立了全球最大的碳排放交易市場。根據(jù)全球碳交易市場秩序，電轉(zhuǎn)氫氣系統(tǒng)還可以獲得額外的收入來降低系統(tǒng)的運行成本。

圖7 不同排放系數(shù)下的碳減排量Fig.7 Carbon emission reductions under different emission factors

圖8 不同排放系數(shù)下的系統(tǒng)總成本Fig.8 Total system cost under different emission factors

4.2.3 不同場景下電轉(zhuǎn)氫氣裝置規(guī)模及儲罐容量分析

不同碳排放目標下不同場景優(yōu)化得到的電轉(zhuǎn)氫氣裝置、儲氫罐的數(shù)量如圖9所示。由該圖可以看出，場景2安裝的電轉(zhuǎn)氫氣裝置大于場景1的優(yōu)化結(jié)果，這是因為當系統(tǒng)以最大碳減排量為目標時，場景2可以實現(xiàn)更大的減排量，也就是需要更多的氫氣注入管道。當確定碳減排量作為約束條件時，模型以最小化系統(tǒng)運行成本為目標函數(shù)。當ω取0.1、0.3和0.5時，場景2中系統(tǒng)安裝的儲氫罐數(shù)量為0，此時電轉(zhuǎn)氫氣裝置制取的氫氣直接注入天然氣管道，可滿足碳減排量的約束。但當ω取0.7、0.9和1時，額外增加電轉(zhuǎn)氫氣裝置將會極大增加投資成本和運行成本，故此時需要安裝儲氫罐，在電力成本較低時產(chǎn)生額外的氫氣并存儲氫氣，在天然氣價格或發(fā)電成本較高時采出儲氫罐中儲存的氫氣并將其注入天然氣系統(tǒng)。通過對電轉(zhuǎn)氫氣裝置和儲氫罐容量的進一步分析，可以得出系統(tǒng)需要安裝的電轉(zhuǎn)氫氣裝置和儲氫系統(tǒng)的安裝容量，如圖10所示。例如，場景1和場景2電轉(zhuǎn)氫氣裝置的最大安裝容量在ω=1處分別為68 MW和97 MW，且場景2在減排目標設(shè)置為1的情況下，優(yōu)化的儲氫系統(tǒng)最佳容量為416 m3，即安裝26個儲氫罐。在天然氣管網(wǎng)中，考慮到未來風電、光電成本的進一步降低及用氣負荷的增大，安裝的電轉(zhuǎn)氫氣裝置的容量應有所富余，電轉(zhuǎn)氫氣裝置的配置容量應高于97 MW。

圖9 不同場景下最優(yōu)P2H裝置和儲氫罐安裝數(shù)量Fig.9 Optimal number of P2H devices and hydrogen storage tanks installed in different scenarios

圖10 不同場景下最優(yōu)P2H裝置規(guī)模和儲氫罐容量Fig.10 Optimal P2H device scale and hydrogen storage tank capacity in different scenarios

5 結(jié)論

本文介紹了電轉(zhuǎn)氫氣裝置在氣-電綜合能源系統(tǒng)中的運行機制問題，考慮了儲氫單元參與系統(tǒng)調(diào)度情形，建立了考慮儲氫單元的氫氣-天然氣多期供應模型，對多目標優(yōu)化問題，采用ε約束法對所建的模型進行求解。主要結(jié)論如下：

1）安裝有儲氫裝置時，管道內(nèi)的氫氣濃度較高。系統(tǒng)可以靈活地制取氫氣，在低發(fā)電成本時期存儲過量的氫氣。無論發(fā)電成本高低，安裝儲氫裝置的系統(tǒng)都可以向系統(tǒng)中注入更多的氫氣。

2）本文所提的考慮儲氫單元的綜合能源系統(tǒng)可以有效降低碳排放量，但是系統(tǒng)總運行成本會有所增加。

3）引入的碳排放系數(shù)越大，低碳目標的權(quán)重越大，低碳效果便越好。相關(guān)部門可以根據(jù)實際運行需要，通過調(diào)節(jié)碳排放系數(shù)對目標的靈活設(shè)計和管理。

4）隨著減排目標的增大，儲氫罐的容量也逐漸增大。氫氣的產(chǎn)量主要取決于發(fā)電成本，并且它們彼此成反比關(guān)系。從環(huán)境角度來看，在最大碳減排目標下，安裝儲氫裝置的減排效果非常可觀，同時可通過出售碳信用額，彌補運行成本。

本論文未考慮風電、光電等新能源出力的隨機性、間歇性，后續(xù)將進一步深入研究。