计及电力市场交易机制的风-光-储-氢混合电厂配置策略研究

doi:10.19799/j.cnki.2095-4239.2025.0358

储能科学与技术 ›› 2025, Vol. 14 ›› Issue (7): 2801-2812.doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2025.0358

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计及电力市场交易机制的风-光-储-氢混合电厂配置策略研究

孙浩¹(), 邢作霞¹(), 吴维宁¹, 李明奇¹, 朱志¹, 王高涵²

^1.沈阳工业大学电气工程学院，辽宁沈阳 110870
^2.华北水利水电大学电气工程学院，河南郑州 450040

收稿日期:2025-04-10 修回日期:2025-04-27 出版日期:2025-07-28 发布日期:2025-07-11
通讯作者: 邢作霞 E-mail:2007sunhao@163.com;xingzuox@163.com
作者简介:孙浩（1982—），男，博士研究生，高级工程师，从事新能源发电与电能存储、综合智慧能源、新能源技术及装备，E-mail：2007sunhao@163.com；
基金资助:
国家自然科学基金重点项目(62433013)

Research on configuration strategies for wind-solar-battery-hydrogen hybrid power plants considering electricity market trading mechanisms

Hao SUN¹(), Zuoxia XING¹(), Weining WU¹, Mingqi LI¹, Zhi ZHU¹, Gaohan WANG²

^1.School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology of Technology, Shenyang 110870, Liaoning, China
^2.School of Electrical Engineering, North China University of Water Resources and Electric Power, Zhengzhou 450040, Henan, China

Received:2025-04-10 Revised:2025-04-27 Online:2025-07-28 Published:2025-07-11
Contact: Zuoxia XING E-mail:2007sunhao@163.com;xingzuox@163.com

摘要/Abstract

摘要：

新能源发电正经历从保护性并网模式迈向电力市场竞争模式的转型。然而，由于新能源发电的不确定性和间歇性，难以独立有效地参与电力市场竞争。为此，本文构建了一种基于新能源场站的风-光-储-氢混合电厂模型，旨在稳定供应电力、参与电力市场交易和满足氢能负荷需求。在电力市场环境下，以资产收益率(return on equity，ROE)最大化为原则，结合中长期与现货市场交易规则，建立双层优化配置模型；外层采用改进的麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm，ISSA)寻求最优配置策略，计算ROE作为适应度数值，内层采用混合整数线性规划求解具体运行策略。同时，引入电解槽产生氢气的二次多项式约束，并将其松弛转化为混合整数二阶锥规划(mixed-integer second-order cone programming，MISOCP)问题，形成混合电厂的优化配置方案。案例仿真结果显示，优化配置方案的ROE可达0.32，通过制氢效率特性的进一步优化运行，ROE可提升至0.35，实现了电能与氢能的有效融合，显著增强了新能源发电在电力市场中的竞争力。

关键词: 电力市场, 新能源发电, 氢储能, 电化学储能

Abstract:

Renewable energy generation is transforming from a protected grid-connection model to a competitive electricity market model. However, because of their inherent uncertainty and intermittency, renewable sources struggle to independently and effectively compete in the electricity market. To address this issue, a wind-solar-battery-hydrogen hybrid power plant model based on renewable stations was developed to ensure a stable power supply, engage in electricity market transactions, and meet the hydrogen load demand. Within the electricity market environment, a two-level optimal configuration model was established for maximizing the return on equity (ROE), integrating medium- and long-term as well as spot market trading rules. The outer layer of the model employs the improved sparrow search algorithm to determine the optimal configuration strategy, utilizing the ROE as the fitness function. The inner layer applies mixed-integer linear programming to solve specific operational strategies. In addition, the model incorporates a quadratic constraint to model the hydrogen production curve of the electrolyzer accurately. This constraint is relaxed and transformed into a mixed-integer second-order cone programming problem, forming the optimal configuration scheme of the hybrid power plant. Case simulation results showed that the optimized configuration achieved an ROE of up to 0.32, which was further improved to 0.35 through enhanced operation based on hydrogen production efficiency. This configuration, therefore, enables the effective integration of electricity and hydrogen energy, significantly enhancing the competitiveness of renewable energy generation in the electricity market.

Key words: electricity market, renewable energy generation, hydrogen energy storage, electrochemical energy storage

中图分类号:

TK 91

孙浩, 邢作霞, 吴维宁, 李明奇, 朱志, 王高涵. 计及电力市场交易机制的风-光-储-氢混合电厂配置策略研究[J]. 储能科学与技术, 2025, 14(7): 2801-2812.

Hao SUN, Zuoxia XING, Weining WU, Mingqi LI, Zhi ZHU, Gaohan WANG. Research on configuration strategies for wind-solar-battery-hydrogen hybrid power plants considering electricity market trading mechanisms[J]. Energy Storage Science and Technology, 2025, 14(7): 2801-2812.

图/表 23

图1

图2

图3

表1

分项工程与变量"

项目名称	变量
风电场容量	$X 1$
光伏电站容量	$X 2$
储能系统的功率	$X 3$
储能系统的容量	$X 4$
电解水制氢装置的功率	$X 5$
氢压缩机功率	$X 6$
氢储罐的容量	$X 7$
输电工程输送容量	$X 8$

表1

图4

表2

表3

系统配置方案"

容量配置	方案一	方案二	方案三	方案四	方案五
风电场容量/ $M W$	183	183	71	93	76
光伏电站容量/ $M W$	121	121	53	127	32
储能系统功率/ $M W$	100	89	19	1	10
储能系统容量/ $M W h$	433	433	20	4	19
制氢装置功率/ $M W$	40	—	40	40	—
氢压缩机功率/ $M W$	0.48	—	0.45	0.38	—
氢储罐容量/ $k g$	14001	—	10000	10000	—
线路输送容量/ $M W$	93	93	41	93	93
ROE/%	0.32	0.11	0.18	0.13	0.36
弃电率/%	0.15	0.41	0.36	0.04	0

表3

表4

系统配置方案"

容量配置	方案一	方案三	方案四
风电场容量/ $M W$	183	64	89
光伏电站容量/ $M W$	121	55	127
储能系统功率/ $M W$	100	13	5
储能系统容量/ $M W h$	433	25	8
制氢装置功率/ $M W$	40	40	40
氢压缩机功率/ $M W$	0.48	0.45	0.37
氢储罐容量/ $k g$	13220	10000	10000
线路输送容量/ $M W$	93	42	93
ROE/%	0.35	0.22	0.18
弃电率/%	0.15	0.31	0.04

表4

表5

不同分解曲线对应的配置方案"

容量配置	峰平谷曲线	平均曲线	高峰曲线
风电场容量/ $M W$	183	183	183
光伏电站容量/ $M W$	121	121	121
储能系统功率/ $M W$	100	114	90
储能系统容量/ $M W h$	433	504	461
制氢装置功率/ $M W$	40	40	40
氢压缩机功率/ $M W$	0.48	0.48	0.48
氢储罐容量/ $k g$	13220	13645	12861
线路输送容量/ $M W$	93	93	93
ROE/%	0.35	0.25	0.30
弃电率/%	0.15	0.15	0.15

表5

图B1

图B2

图B3

图B4

图B5

图B6

图B7

表C1

表C2

设备参数配置表"

设备	参数	数值
电化学储能系统电池	储能系统自放电系数/%	0.33
	荷电状态上下限/%	90、10
	充放电效率/%	95
	额定充放电循环/次	6000

电解水制氢装置	额定容量/ $M W$	5
	最小负载率/%	15
	压力/ $M P a$	3
	温度/℃	90
	最大电流密度/( $A / m 2$ )	5000
	寿命/年	15

氢储罐	最大输出能力/( $k g / h$ )	912.13

氢压缩机	能耗系数/( $M W h / k g$ )	0.0012

表C2

表C3

价格参数"

价格	数值
中长期合约综合电价/(元/MWh)	490
现货市场惩罚因子	0.2
氢气售价/(元/ $k g$ )	20

表C3

图D1

图D2

图D3

图D4

参考文献 15

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项目名称	负荷需求
年电力负荷总需求(亿kWh)	2.7
年氢能负荷总需求(吨)	638.56

工程子系统规模	造价	运维	寿命
风电场/(万元/MW)	400	5%	20年
光伏电站/(万元/MW)	200	5%	20年
储能系统功率/(万元/MW)	7	5%	10年
储能系统容量/(万元/MWh)	70	5%	10年
电解水制氢装置/(万元/MW)	300	5%	10年
压缩机/(万元/MW)	35	1%	20年
氢储罐/(万元/kg)	0.02	1%	20年
输变电工程/(万元/MW/km)	30	5%	20年

计及电力市场交易机制的风-光-储-氢混合电厂配置策略研究

Research on configuration strategies for wind-solar-battery-hydrogen hybrid power plants considering electricity market trading mechanisms

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