海上风电与电氢混合储能协同运行优化
3.0
2026-04-20
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11 页
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新型电力系统
New Type Power Systems
Vol. 2 No. 3
Aug. 2024
第 2 卷 第 3 期
2024 年 8 月
海上风电与电氢混合储能协同运行优化
孙烨桦，吴杰康，詹耀国，罗伟明，洪明志，彭其坚，张勋祥，
方梓康，谢明钊
（广东工业大学自动化学院，广州 510006）
Cooperative Operation Optimization of Offshore Wind Power and Hybrid Electric-hydrogen
Energy Storage
SUN Yehua, WU Jiekang, ZHAN Yaoguo, LUO Weiming, HONG Mingzhi, PENG Qijian, ZHANG Xunxiang,
FANG Zikang, XIE Mingzhao
(School of Automation，Guangdong University of Technology， Guangzhou 510006， China)
ABSTRACT: Under the carbon peaking and carbon neutrality goals, offshore wind power has been developing continuously,
which brings the problem of wind power consumption and the uncertainty of power output. In this paper, a hybrid electric-
hydrogen energy storage system containing a hydrogen energy storage system with salt caverns and retired power batteries is
constructed to address this problem. A data-driven Wasserstein distance-based distributional robust optimization model with
fuzzy sets of wind power output is constructed to study the synergistic optimization of offshore wind power and electric-
hydrogen hybrid energy storage. The model develops a day-ahead operation plan in the first stage, and assigns power
adjustment tasks through an affine strategy in the second stage. Finally, the effects of different prediction errors on system
operation and operation cost are investigated through examples, and the effectiveness of electric-hydrogen hybrid storage in
consuming wind power and reducing real-time power deviation is verified.
KEY WORDS: distributed robust optimization; offshore wind power; hydrogen energy storage; retired power battery
摘要：在“双碳”目标下，海上风电不断发展，随之带来了风电消纳与应对出力不确定性的难题。针对该问题构建含
储氢盐穴的氢储能系统与退役动力电池的电氢混合储能系统。通过基于数据驱动的 Wasserstein 距离构建风电出力模糊
集的分布鲁棒优化模型研究海上风电与电氢混合储能的协同优化运行。模型在第 1阶段制定日前运行计划，在第 2阶
段通过仿射策略分配功率调整任务。最后通过算例研究不同预测误差对系统运行情况、运行成本的影响，验证了电氢
混合储能在消纳风电与减少实时功率偏差的有效性。
关键词：分布鲁棒优化；海上风电；氢储能；退役动力电池
0 引言
海上风电随着“双碳”目标的推进逐渐成为
新能源开发的热点，未来海上风电将成为新型电
力系统电源侧的重要部分
［1］
。为应对新能源出力的
不确定性并消纳新能源，需要探索储能与新能源
之间的协同运行方式。海上风电的消纳可采用电
解水制氢的方式进行消纳，并在盐穴进行长时间
的储氢
［2］
，实现海上风电能量的季节性转移，解决
海上风电的消纳问题。
随着我国电动汽车数量的增加，未来我国将
出现越来越多的退役动力电池等待处理
［3］
。退役动
力电池的增加与海上风电的增加在时间上呈现相
DOI: 10.20121/j.2097-2784.ntps.230038 文章编号：2097-2784(2024)03-0346-11 中图分类号：TM 614 文献标识码：A
基金资助项目：广东省基础与应用基础研究基金省市联合基金项
目(2020B1515130001)。
Project supported by Guangdong Basic and Applied Basic Research
Foundation (2020B1515130001).
孙烨桦，吴杰康，詹耀国，等：海上风电与电氢混合储能协同运行优化第 3 期
同的发展趋势。如果能充分利用退役动力电池使
其为新能源接入电力系统提供帮助，电动汽车的
电池“退役潮”将转变为海上风电发展的新
动力
［4］
。
电氢混合储能能够提高系统性能，改善新能
源出力。文献［5］建立电-氢混合储能系统，采用多
目标人工蜂鸟算法进行优化达到提高系统经济性
与技术性目的。文献［6］考虑含电氢混合储能的多
微网场景，提出了考虑系统能量供需状态和储能
状态的运行控制策略。文献［7］考虑能量过剩率、
单位电量成本和负载失电率，提出了电-氢混合储
能的配置优化方法，提高系统可靠性与经济性。
文献［8］针对输电网储能配置问题，提出了电-氢混
合储能系统配合策略。上述研究构建了电-氢混合
储能系统与运行策略，所采用的新能源出力大多
是确定性模型，未能针对新能源出力不确定性问
题进行研究，且尚未有针对退役动力电池与氢储
能协同运行的研究。
基于数据驱动的分布鲁棒优化常用于解决新
能源出力不确定性问题。文献［9］通过构建电-气耦
合系统，考虑风电不确定性，制定电力-天然气协
同调度决策。文献［10］考虑环境外部性成本，构
建分布鲁棒模型研究虚拟电厂优化运行。文献
［11］构建考虑源荷不确定性的分布鲁棒优化模型
对电-气综合能源系统进行优化调度。文献［12］采
用阶梯型碳交易减少风光储联合系统的碳排放量，
构建了模糊集描述风光出力的不确定性。文献
［13］考虑用户需求响应不确定性，构建了精细化
需求响应的两阶段分布鲁棒模型。文献［14］提出
了能量共享的多社区光储系统优化调度模型，并
引入分布鲁棒优化方法解决光伏出力不确定性问
题。上述研究对风电出力不确定性采用了不需要
假设风电概率分布又具备其概率信息的分布鲁棒
优化方法
［15-16］
。然而该类研究仅解决新能源出力不
确定性问题，未能在此基础上考虑新能源的消纳
问题与储能充放电次数优化。
综上所述，本文将海上风与储能系统为研究
对象，考虑海上风电出力的不确定性，构建基于
Wasserstein 距离的分布鲁棒优化调度模型，采用
包含电解槽-储氢盐穴-燃料电池构成的氢储能系统
与退役动力电池的电-氢混合储能，在消纳海上风
电的基础上应对风电出力的不确定性，并将退役
动力电池的充放电次数以容量衰减成本体现在目
标函数中。最后，通过算例分析海上风电与电氢
混合储能协同运行的情况，验证了模型减少功率
偏差的有效性。
1 海上风电-电氢储混合储能系统架构
图1所示为海上风电-电氢混合储能系统架构。
系统主要由海上风电场、外部电网、电-氢混合储
能和负荷组成。电氢混合储能系统包括以退役动
力电池为主的电储能系统和以燃料电池、储氢盐
穴、电解槽为主的氢储能系统。电-氢混合储能用
于应对风电消纳问题和风电出力不确定性问题。
氢储能具备消纳海上风电的能力。退役动力电池
相比氢储能具备较高的效率但自放电率较大，可
与氢储能协同运行，在辅助消纳海上风电的同时，
应对风电出力不确定性带来的功率预测偏差。
海上风电和电网购电作为电能的主要来源。
电氢混合储能与海上风电协同运行，承担对海上
风电消纳并满足负荷需求的任务。此外，因风电
出力难以准确预测，电氢混合储能还承担着应对
风电预测误差的任务。该系统在日前得到海上风
电功率预测情况，在第 1阶段确定外部购电功率和
电氢混合储能运行情况，在第 2阶段即实时阶段不
调整外部购电功率，依靠系统的退役动力电池和
氢储能系统来应对风电预测误差，减少海上风电
预测误差对外部电网带来的影响。
海上风电场
退役电池电解槽 燃料电池
负荷
储氢盐穴
电网
电能 氢能
电
氢
混
合
储
能
图1 海上风电-电氢混合储能系统架构
Fig. 1 Offshore wind power-electric hydrogen hybrid
energy storage system architecture
347
新 型 电 力 系 统 第 2 卷
2 风储协同运行优化模型
2.1 目标函数
本文提出的海上风电-电氢混合储能协同调度模
型分为两个部分。第 1部分以日前经济调度成本和
退役动力电池更换成本最小为目标函数，第 2部分
的目标函数为系统在风电预测误差最坏情况分布下
最小化再调度成本的期望，如下所式：
min C=min(C1+Cty
re )+sup
PÎΓ
EP(Q(xw
͂)) (1)
式中：C1为日前调度成本；Cty
re 为退役动力电池容量
损耗成本；x为日前调度的决策变量；Q(xw
͂)为系
统抵抗风电预测误差 w
͂所 进 行 的 再 调 度 成 本 ；
sup
PÎΓ
EP(Q(xw
͂))为模糊集 Γ内第2阶段再调度成本的
期望。日前调度成本C1的计算式为：
C1=∑
t=1
T
(
cty
rPc
t+cty
rPd
t+ced
rPed
t+cfc
rPfc
t+
)
closs Ploss
t+αco2 cco2 Pg
t+cbuy Pg
t
(2)
式中：T为运行周期，h；cty
r、ced
r、cfc
r、closs、cco2 和
cbuy 分别为退役电池单位功率运维成本、电解槽单位
功率运维成本、燃料电池单位功率运维成、弃风惩
罚成本、碳排放价格和电网分时电价；αco2 为碳排放
系数；Pc
t、Pd
t、Ped
t、Pfc
t、Ploss
t和Pg
t分别为退役动力
电池充电功率与放电功率、电解槽功率、燃料电池
功率、弃风功率和电网购电功率。退役动力电池容
量损耗成本Cty
re 计算式为：
Cty
re =(cty
cap +cty
bms )×Cty
ap nty
e
(nst -nend )(3)
式中：cty
cap、cty
bms 分别为退役电池单位容量成本和
BMS单位容量更换成本；cty
cap 为退役动力电池容量；
nst、nend 分别为退役动力电池起始所剩的循环次数与
终止时所剩的循环次数；nty
e为运行周期 T下的等效
循环次数。特别指出，将电池容量损耗成本加入目
标函数，目的在于将电池充电次数以成本的方式参
与优化，减少电池的频繁充放电加剧退役动力电池
的寿命衰减。再调度成本Q(xw
͂)计算式为
Q(xw
͂)=∑
t=1
T
(
cty
rP
͂c
t+cty
rP
͂d
r+ced
rP
͂ed
t+
)
cfc
rP
͂fc
t+closs P
͂loss
t
(4)
式中：P
͂c
t、P
͂d
t、P
͂ed
t、P
͂fc
t、P
͂loss
t分别为应对风电预测
误差 w
͂退役动力电池的充电调整功率与放电调整功
率、电解槽调整功率、燃料电池调整功率、弃风调
整功率和电网购电调整功率。
2.2 第 1阶段约束条件
2.2.1 退役动力电池约束
Sty
t=(1 -ηty
loss )Sty
t-1+ηty
cPc
t-Pd
t
ηty
d
(5)
Sty
0=Sty
T(6)
Sty
min ≤Sty
t≤Sty
max (7)
Sty
0=0.5Capty (8)
Pty
min uty
t≤Pc
t≤Pty
max uty
t(9)
Pty
min (1 -uty
t)≤Pd
t≤Pty
max (1 -uty
t)(10)
式中：Sty
t为退役动力电池在 t时刻的荷电量；ηty
loss、
ηty
c和ηty
d分别为退役动力电池自放电率、充电效率
和放电效率；Sty
0为退役动力电池初始荷电量；Sty
min
和Sty
max 分别为退役动力电池最小荷电量和最大荷电
量；uty
t为表示充电标志的 0-1 变量，uty
t=1时表示
充电，uty
t=0时表示放电；Pty
min、Pty
max 分别为充放电
最低功率和最大功率。
退役动力电池充放电次数会影响其使用寿命，
因此本文将充电次数以成本的形式加入目标函数
中进行优化。本文通过充电启动标志 Ic
on 近似计算
运行周期 T内的循环次数
［17］
，即
Ion
t+Ioff
t≤1(11)
Ion
t-Ioff
t=uty
t-uty
t-1(12)
nty =∑
t=1
T
Ion
t(13)
式中：Ion
t、Ioff
t为0-1 变量，分别表示电池充电启
动标志与充电终止标志；nty 表示循环次数。
退役动力电池最佳放电深度应控制在 50%~
60%，因而本文设定退役动力电池放电深度为
60%。根据文献［18］得到放电深度 D与循环寿命的
数据，并拟合得到函数关系如下：
nctf (D)=6380D-0.3614 -1680 (14)
式中：D为电池放电深度；nctf (D)为电池在放电深
度D时的最大循环次数。
通过等效循环寿命法
［19］
，可以得到在放电深
度60% 时的最大循环次数折算成全充放状态下的
等效循环次数为
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孙烨桦，吴杰康，詹耀国，等：海上风电与电氢混合储能协同运行优化第 3 期
nty
e=nty nctf (100%)
nctf (60%) (15)
式中：nctf (100%)、nctf (60%)分别为电池在放电深度
为100% 和60% 时对应的最大循环次数。
退役动力电池的容量保持率与循环次数关
系为
［20］
：
βty = -2.6043 ´10-5n+0.8347 (16)
假设退役动力电池在梯次利用开始与终止时
的容量保持率分别为 βst =80% 与βend =40%，则可
根据式（14）计算容量保持率为 80% 时的循环次数
nst 与容量保持率为 40% 的循环次数 nend，并可计算
电池使用寿命和得到退役电池更换次数。
2.2.2 氢储能约束
本文采用电解槽-储氢盐穴-燃料电池的氢储能
系统。
（1）电解槽约束
med
t=ηed Ped
t
qh
(17)
Ped
min uh
t≤Ped
t≤Ped
max uh
t(18)
式中：med
t为电解槽产氢质量；ηed 为电解槽效率；
qh为氢气热值；Ped
max、Ped
min 为电解槽功率上下限；
uh
t为表示氢储能系统状态的 0-1 变量，uh
t=1时表
示电解槽处于开启状态，燃料电池处于停机状态，
uh
t=0时表示电解槽处于停机状态，燃料电池处于
开启状态。
（2）燃料电池约束
mfc
t=Pfc
t
ηfc qh
(19)
Pfc
min (1 -uh
t)≤Pfc
t≤Pfc
max (1 -uh
t)(20)
式中：mfc
t为燃料电池耗氢质量；ηfc 为燃料电池效
率；Pfc
max、Pfc
min 为燃料电池功率上下限。
（3）储氢盐穴约束
Sh
t=Sh
t-1+med
t-mfc
t(21)
Sh
min ≤Sh
t≤Sh
max (22)
Sh
0=Sh
T(23)
Sh
0=Sh
min +Sh
max
2(24)
式中：Sh
t为盐穴在 t时的储氢质量；Sh
max、Sh
min 分别
为盐穴储氢量上下限；式（24）表示盐穴每个周期
初末的储氢量应维持一致。
2.2.3 弃风约束
0≤Ploss
t≤Pw
t(25)
式中：Pw
t为海上风电在 t时的功率。
2.2.4 联络线约束
0≤Pg
t≤Pg
max (26)
式中：Pg
max 为从电网购电的联络线最大输电功率。
2.2.5 功率平衡约束
Pw
t+Pd
t+Pfc
t+Pg
t=PL
t+Pc
t+Ped
t+Ploss
t(27)
式中：PL
t为t时的负荷功率。
3 分布鲁棒优化模型
3.1 海上风电出力不确定性建模
海上风电出力预测误差的不确定性模糊集通
过历史数据
{
w
̂1w
̂2w
̂N
}
获得的风电预测误差经
验分布 PN作为真实分布 P的估计，且此经验分布
收 敛 于 真 实 分 布 ， 即 lim
N® ¥ PN=P。本文通过
Wasserstein 距离 W(PNP)来描述模糊不确定集的经
验分布与真实分布之间的“距离”。
W(PNP)=inf
Π{∫d
(
w
̂nw
͂
)
Π
( )
dw
̂ndw
͂}(28)
式中：不确定参数 w
̂n、w
͂分别服从经验分布 PN和
真实分布 P；Π为PN和P的联合分布；d(w
̂nw
͂)=
w
̂nw
͂。
根据文献［21-22］，模糊不确定集 Γ定义为：
Γ={PÎΛ(Ξ)|W(PNP)<ε(N)} (29)
式中：Λ(Ξ)表示在随机变量支撑集 Ξ上的全部概
率分布；Γ表示以经验分布 PN为中心；ε(N)为半
径的 Wasserstein 球，并满足 lim
N® ¥ ε(N)=0。根据文
献［23］，得：
ε(N)=D2
Nln( 1
1-β)(30)
式 中 ： β为 置 信 水 平 ； D为 系 数 ， 且 根 据 文
献
［24］
得：
D=min
ρ>021
2ρ
( )
1+ln( 1
N∑
n=1
N
eρ
w
̂n-μ
̂2
)(31)
式中：μ
̂是样本均值。
349
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新型电力系统NewTypePowerSystemsVol.2No.3Aug.2024第2卷第3期2024年8月海上风电与电氢混合储能协同运行优化孙烨桦，吴杰康，詹耀国，罗伟明，洪明志，彭其坚，张勋祥，方梓康，谢明钊（广东工业大学自动化学院，广州510006）CooperativeOperationOptimizationofOffshoreWindPowerandHybridElectric-hydrogenEnergyStorageSUNYehua,WUJiekang,ZHANYaoguo,LUOWeiming,HONGMingzhi,PENGQijian,ZHANGXunxiang,FAN...
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