基于NSGA-Ⅲ算法的氢能产业园区多能联供系统低碳经济调度

张金良; 刘一硕

doi:doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1939

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基于NSGA-Ⅲ算法的氢能产业园区多能联供系统低碳经济调度

更新时间：2026-04-08

- 基于NSGA-Ⅲ算法的氢能产业园区多能联供系统低碳经济调度
- 基于NSGA-Ⅲ算法的氢能产业园区多能联供系统低碳经济调度
- 太阳能学报 2026年47卷第3期页码：564-574
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金（72342007）;中央高校基本科研业务费专项基金（2023FR001）
- DOI：doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1939
  中图分类号： TM73
- 网络首发：2026-04-07，
  
  纸质出版：2026
- 稿件说明：
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张金良, 刘一硕. 基于NSGA-Ⅲ算法的氢能产业园区多能联供系统低碳经济调度[J]. 太阳能学报, 2026,47(3):564-574.

张金良, 刘一硕. 基于NSGA-Ⅲ算法的氢能产业园区多能联供系统低碳经济调度[J]. 2026, 47(3): 564-574.
张金良, 刘一硕. 基于NSGA-Ⅲ算法的氢能产业园区多能联供系统低碳经济调度[J]. 太阳能学报, 2026,47(3):564-574. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1939.

张金良, 刘一硕. 基于NSGA-Ⅲ算法的氢能产业园区多能联供系统低碳经济调度[J]. 2026, 47(3): 564-574. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1939.

摘要

为保障氢能产业园区的安全经济运行

建立考虑风光出力的不确定性以及氢负荷需求响应的电热冷气氢多能联供系统协同优化调度模型。首先

以绿氢产业园区为基础

提出典型园区级电-热-冷-气-氢多能联供系统架构

并从系统的源-网-荷-储各角度建立包括电气氢耦合以及电热冷三联供系统的模型。其次

建立多目标函数

以实现园区整体运行成本最小、能源利用率最大以及碳排放最小为目标

采用NSGA-Ⅲ算法结合Pareto前沿寻优进行氢能产业园区多能联供系统协同优化调度。最后

通过拉丁超立方方法及K-均值聚类算法模拟风光出力的不确定性

对比不同场景下的优化调度结果

验证所提模型的低碳性和经济性。

Abstract

In order to ensure the safe and economic operation of hydrogen industrial parks

a co-optimized scheduling model of electric-heat-cool-gas-hydrogen multi-energy cogeneration system that takes into account the uncertainty of wind and photovoltaic power output and the demand response of hydrogen load is established. Firstly

based on the Green Hydrogen Industrial Park

a typical park-level electricity-heat-cooling-gas-hydrogen multi-energy cogeneration system architecture is proposed

and a model including electric-hydrogen coupling as well as electric-heat-cooling triple-supply system is established from the perspectives of the system’s source-grid-load-storage. Secondly

a multi-objective function is established

and the NSGA-III algorithm combined with Pareto frontier optimisation is used for the co-optimised scheduling of the MECS in hydrogen industrial parks with the objectives of achieving the minimum overall operating cost

the maximum energy utilisation rate

and the minimum carbon emissions in the park. Finally

the uncertainty of the wind and photovoltaic output is simulated by the Latin hypercube method and K-means clustering algorithm

and the optimal scheduling results in different scenarios are compared to verify the low-carbon and economic performance of the proposed model.

关键词

Keywords

references

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