我国氢能产业发展中的若干管理科学问题探讨

华北电力大学经济与管理学院讲师、硕士生导师许传博

非常荣幸可以受到储能产教融合平台推介会的邀请，此次分享的题目是我国氢能产业发展中的若干管理科学问题的一个探讨。我是许传博，我的单位是华北电力大学经济与管理学院，还有新能源电力与低碳发展研究北京市重点实验室，这个实验室也是北京市首批智库类的1个实验室，此次汇报分为以下5个部分，第一部分是前言内容，最新提出要加快规划建设新型能源体系，能源安全和清洁低碳也是新型能源体系的一个最核心的特征。

氢能开发和利用是构建新型能源体系的一个重要路径，主要体现在以下两个部分，第一方面就是氢能它是清洁低碳，还有应用场景丰富的二次能源，目前在重型运输，还有氢冶金以及绿色化工领域，是深度脱碳的一个最佳选择。第二方面氢能也可以有效的保障能源安全。首先氢能的发展可以降低我国对外的油气能源的依存度。第二就是氢能可以连接各种终端的能源，包括冷热电气等，从而实现高韧性、高弹性的多能互补系统。氢能产业实际上是一个非常复杂复杂的系统工程，需要融合多学科的交叉理论。其中经济和管理相关的学科也发挥了重要的支撑作用电力建设论文，科学的管理手段，也可以使氢能的这个技术发挥出最大的效能。

但是在氢能产业的发展过程中，也遇到了一些比较关键的管理科学问题，这些管理科学问题在很大程度上制约了氢能产业的有序健康、发展。主要有以下4个问题，第一个问题就是氢能终端消费预测主要还是停留在定性分析的一个层面，缺乏定量的模型方法来进行决策支撑。第二方面就是氢能目前对氢能制取的一个这样的一个成本测算的精细化程度依然不够，导致测算的结果和实际的成本还是有出入有偏差的。

第三个方面是氢储能的布局，目前还没有区分这样的一个狭义氢储能和广义氢储能，在统一规划层面也缺乏这样的一个理论指导。最后一方面是加氢基础设施规划不合理，主要是体现在没有充分利用，没有充分挖掘加氢需求的大数据来支撑加氢基础设施的规划。我们2~5节主要是针对这样的一个管理科学问题进行一个分析。

首先我们是针对氢能终端的一个需求预测，目前许多国内外主流机构对氢能在终端的消费比重进行了一个预测，在从全球角度上来看，国际氢能委员会( )预测到2050年氢能将承担全球18%的终端的消费。美国的燃料电池和氢能协会预测到2050年氢能将满足美国终端能源需求的14%。目前大部分的机构美国欧盟主要预测的时间节点是2050年，因为很多的碳中和的时间也是在2050年时间，像欧盟也是预测到2050年可以满足24%的全欧盟的终端能源消费。从我国范围来看，中国氢能联盟预测2030年氢能终端比例是占5%，在2050年的时候占比10%。另外一个白皮书也预测2060年氢能在我国终端消费将达到20%左右。从这些预测我们可以看到未来的氢能在终端里面的比例还是相对较多的，未来可以和电能共同支撑的终端能源形式。

氢能的终端应用主要聚焦于工业、交通和建筑三大部门，工业部门主要是应用于氢冶金，就是钢铁行业，还有化工以及水泥这三大行业，交通部门主要是中重型商用车为主，然后乘用车、水路和航空运输为辅，建筑部门是相对需求较少的一个部门，主要应用于供暖和炊事。我们也是基于下图这样的预测思路，首先预测终端部门的能源需求，包括以下几个终端部门，通过终端部门能源结构，还有单位活动的水平，能耗强度，计算部门的活动水平，影响部门活动水平的因素，也有这个 GDP产业结构、行业结构，还有人口的诸多因素。与此同时我们把氢能储运的损失量可以考虑进去，这样我们就可以集成得到氢能的能源需求总量。

针对交通和工业电力建设论文，还有建筑三大终端部门，我们分析了其中的具体终端的一个应用，还有相应的活动水平，能耗强度的表示方式，以及目前的耗能类型，还有氢能可以作为其中一个替代。我们设置了三种情景，保守情景、基准情景和强化情景，这里我们给出了基准情景的设置，在交通部门我们在2030年完成了氢能基础设施的一个部署，氢燃料电池汽车应当快速增长，2030年燃料电池的报废量达到64万，2060年是达到7,200万辆这样的一个边界条件，工业部门是在2060年氢在工业原料中占到45%这样的一个比例。在清洁供给方面，绿氢在2030年达到13%，2060年达到80%。

建筑部门在2035年氢能开始应用于供暖和炊事中，2060年氢能用户是达到4亿，通过设置这样的一个边界条件，我们就得到了各个情景下，氢能从2020年到2060年氢能消费需求，我们可以看到交通部门目前的需求量只有3万吨，发展到2060年可以达到将近4,100万吨这样的一个水平，消费最多的还是工业部门，工业部门在基本情景下，现阶段是消耗了3,300万吨，在2060年将会达到7,800万吨这样的一个水平。建筑部门是需求比较小的一个部门，目前基本上是没有氢能消费的应用，到2060年我们预测可以达到585万吨这样的一个水平，通过对上述三个部门的汇总，我们计算出2050年氢能需求量是9.69×10^7吨，占终端能源的16.2%，到2060年将会达到1.24×10^8吨，占终端能源的20.6%。这个预测结果是介于中国氢能联盟和白皮书之间的这样的一个预测结果。

同时我们也考虑了制取端的一个碳排放和制取端的一个经济性，我们做出了这样的一个不同年份的氢能工序轮流图。第一张图是当前的一个氢能工序轮流图，目前的一个制取还是以化石燃料制取为主，煤制氢占到62%，需求端是以工业领域的化工为主，发展到2030年，供给侧的绿氢比例将会达到15%，其中光伏和风电分别占7.5%，需求侧仍然是以化工为主，其中钢铁和水泥逐渐发展，到2060年供给侧的绿氢比例将会达到75%的水平。由于光伏的开发潜力会大于风电的开发潜力，光伏的比例比风电更高占42.9%。需求侧中中重卡的的商用车的氢能消费比例增加，呈显著上升的趋势。

第二个管理科学问题是氢能制取成本的分析，目前国际上很多主流报告已经对绿氢的成本进行了分析，左下角这个图来源是IRENA这个机构所给出的各种制氢方式的成本对比。从这张图我们可以看到标黑的这部分就是最佳的绿氢制取方式是风电制氢，从总体上来看，绿氢的平均成本是高于含ccs的化石燃料制氢。仅在理想情况下，就是我们刚才说的风电成本是23美元每兆瓦时，电解槽成本是2000美元每千瓦的时候，绿氢才会具有竞争力，且绿氢的一个主要成本取决于可再生能源的度电成本和电解槽的资本性支出，这是目前国际上主流报告的成本测算。针对这个经济性测算，我们也引入了当前最主流的LCOH即品准化单位执行成本这样一个模型。这个模型分为两种形态，第一种形态就是并网型，前面的这个成本主要是考虑购电的电价，然后我们把电解槽、电解厂的投资成本可以考虑进来。第二种形态我们是考虑离网型，就是把风电场的投资成本和电解厂投资成本，同时考虑到初始投资成本里面来。运维成本这里几乎都是一样的，就是平准化的一个，也因为成本利息和税收等等，由于我们企业投资的资本金比例可能只有30%左右，所以剩下70%是通过贷款支付利息，剩下的减去一部分就是平准化的产值回收的收益。从分母上来看，年平准化的制氢量是作为分母，目前经济性测算不够精细化，我们之所以说不够精细化，主要体现在以下三个方面，第一个方面就是没有考虑制氢的动态效率，实际上制氢的动态效率，它是和电解槽输入的功率是相关的，我们从这条红色曲线就可以看到，红色曲线是产热的效率，蓝色曲线是产氢的效率，产氢的效率目前是30%多到45%之间的效率，实际上是跟电解槽输入的电功率是相关的。

但是目前的经济性测算没有把制氢的动态效率给纳入进来，这是第一个缺陷。第二个缺陷就是电解槽的容量大小，大部分是人为主观设定的，目前我们估计的一个电解槽就是以这样20%、25%、30%这样的一个可再生能源出力的比例来进行主观设定，没有以这样的平准化单位资金成本最小化为目标去进行电解槽容量的一个优化，这是第二个不够精细化的地方。第三点就是关于贵金属回收，我们知道在PEM电解槽就是质子交换膜电解槽里面需要用到铂族的贵金属，像这个平准化残值回收，我们一般就是简单的初始投资的资产乘以一个百分比进行估算，这样的估算是不精细化的。像贵金属回收，我们基本上是可以回收95%以上的这样的贵金属，所以它的比例不能简单的按这样的一个3% 、5%的残值回收进行一个估算，因此我们铂族贵金属在残值回收中，我们需要进行这样的精细化的重点考虑。针对上述三个工作，我们建立了制氢成本优化模型，决策变量是电解槽的容量，目标函数是最小化的资金成本，约束条件是弃电率，同时我们考虑了刚才说的动态执行效率和贵金属的回收机制。同时我们以全国311个测风塔站点，我们每个测风塔站点都布局这样一个100兆瓦的风电场为例。

右边这个图是我们收集其中一个站点全年8784小时的风能数据的曲线，通过优化我们可以得到311座，如果我们在测控塔附近都建设这样的一个100兆瓦的风电场，我们求解出来的最优的电解槽、电解厂的最优容量，基本上分布在40兆瓦和65兆瓦之间。基于这样的一个最优电解系统的容量，我们可以计算出来最优的成本，由右图所示，我们按照不同的等级划分，可以分为4档，第一档是包括新疆、宁夏、四川等地。从全国平均的资金成本来看，全国是27.19元这样的一个水平，比较有意思的一个现象就是我国制氢的经济性和氢的需求是呈地理上的逆向分布。从右边这个图上我们可以看到颜色比较浅的省份，它实际上是制氢成本比较低的，但是我们氢能的应用终端主要集中于中东部地区、华南地区，包括我们这次提出来的3+2的氢燃料电池产业城市示范集群，也主要是集中在华中、华南、华东等地区。同时我们考虑到离网型的可再生能源制氢系统，如果单独在离网型的系统中配置电解槽的时候，可能会存在电解槽利用率不高的问题，所以我们也进行了一个思考，配置电化学储能会不会提升整体性能的经济性，因此我们也选取了7个区域的典型城市，我们进行NPV和IRR的指标对比，同时考虑到电化学储能设备的成本学习曲线，结果显示现阶段配置储能是没法提升离网型的电解制氢系统的经济性的，但随着储能成本的进一步下降，在2050年左右，从这个左图上我们可以看到，在2025年左右，配置电化学储能的系统的NPV表现是会比没有配置储能系统的表现得更好。从右图IRR的曲线，我们可以看到的在2027年左右配置储能的内部收益率的表现是会更好的。

成果我们也发表在 From tears of 这个期刊上面。同时我们也考虑了，如果从电网购电制氢，各省的制氢经济性如何，同时外部的碳排放如何实现成本内部化，所以我们课题组收集了省级电网的电源结构数据，碳排放因子数据，还有碳价的数据，以及工商电价，土地成本、人力成本这些省级的一个数据，我们对电网购电的制氢成本进行测算，其中电解槽的类型我们采用的是PEM电解槽，我们从左图上可以看到不同省的电源装机结构，结果我们就显示在右图，这个图横坐标是单位制氢的碳排放强度，纵坐标是制氢的成本lcoh。结果显示各省在制氢成本上的差距还是很大的。购电制氢的成本最低的为22元每千克，最高的江西会达到44元每千克。

青海省在制氢成本和制氢碳排放强度上具有优势，浙江省在制氢成本上具有显著优势，但是制氢的碳排放强度是相对较高的，我们这方面的成果也是发表在Clean 期刊上面。最后汇总出来的省际的含碳排放，通过碳价进行成本的内部化，我们就得到这样一个全国各省际的综合制氢成本。

第四部分内容是对氢储能的设施布局进行优化。我们从左图上看到氢储能无论是从容量还是从放电时长上，都具有显著优势。氢储能按照形态可分为狭义的和广义的氢储能，狭义的氢储能就是基于电-氢-电的双向转换过程，和我们的电化学储能原理实际上是一样的，广义的氢储能实际上不限于双向转换，它可以进行电氢转换或者氢电转换这样的单向转换过程。目前氢储能一个主要应用场景是可以包括可再生能源消纳场景，电网调峰场景、日内调节应用场景，还有应急备用的场景。

我们经常说氢储能在规模上，在个大规模储存上，成本是比传统的、我们现在典型主流的电化学要低一个等级，它的经济性主要还是体现在它的容量成本上。因为我们都知道储能的投资成本主要是分为功率成本和容量成本，像狭义的氢储能的容量成本，我们采用地下岩穴的储存方式，每千瓦时只需要6块钱，氢储能贵主要是贵在它的功率成本上。从左边这张图我们可以看到，随着储能时长的不断增加，氢储能的储能成本是会逐渐低于电化学储能的。

关于氢储能布局方面，我们也构建了这样一个优化布局的模型，目标函数是考虑到各个电源加上输配电电路的成本、碳排放成本，还有氢储能里面的燃料电池电解槽，还有储氢罐的这些总成本的一个最小化，约束条件我们考虑了电量平衡，还有电源扩容约束，可利用小时约束、峰值约束、碳排放约束等等，其中最重要的就是电量平衡约束，我们也考虑了不同区域之间的电力传输。通过求解上述的一个规划模型，我们就可以输出氢储能的装机，还有各类电源的装机结果，我们以东北地区为例，其中电解槽作为用电负荷是取负值，红色这部分是电解槽，它是属于负的装机。到2035年电解槽装机将会达到1,300万千瓦，东北地区燃料电池装机是217万千瓦，同时各地区的燃料电池发电量和电解槽的用电量也计算出来了，其中西北地区、华北地区还有华东地区的氢储能装机潜力是最大的。

因为西北地区、华北地区主要是可再生能源资源比较丰富，利用可再生能源制氢，主要是应用可再生能源制氢的场景。华东地区主要是因为氢能的需求、燃料电池的需求是比较大的。

第五个部分我们主要介绍加氢基础设施的布局优化，目前国家层面积极推动油氢合建站，还有气氢合建站的这样的建设。

在去年3月份住建部出台了加氢站技术规范，在这里面也更新了加氢站及合建站的一个等级规划，细分了加氢站还有合建站的防火间距要求。同时在6月份的时候，住建部也出台了关于汽车加油加气加氢站的技术标准。这样的合建站它实际上是具有很多优势的，第一个优势是可以有效快速的解决加氢站的布局规划和建设问题，因为我们不需要再去涉及到选址的问题。第二个就是节约土地，减少城市近郊远郊的土地供应压力。因为合建站在这样一个基础上，扩建面积是比我们单独建设一个加氢站的面积要少很多的。第三是可以减少加氢站的资金投入，减少财政的负担，就是油氢合建、氢电合建这些合建站里面有些基础设施我们是可以共用的。第四就是多种能源可以共存，靠近终端用户方便车辆的加注氢气。最后一点就是我们这样的一个混合的合建站可以减少危险性场所数量，因为无论是加油加气还是加氢，都是属于危险性的场所数量。这样的话可以保障城市居民的生命安全。

针对油氢合建站的问题，我们也对北京市地区的一个油氢合建站进行了研究。首先识别了北京市目前的现有的加油站的分布，就是由我们左上角这个黄色的点就代表目前现有的加油站的分布，同时我们要对可用可进行合建站的这些加油站进行初步的筛选，我们设置了以下三个约束条件，第一个是距离现有的加油站10公里以外，这里我们也考虑到加氢站的利用率，所以现有的一个加氢站10公里之内，我们就不考虑再建设加氢站了。第二个是距离一级公路及高速公路两公里之内，因为我们考虑到加氢的一个便利性，所以主要是在这样的一级公路和高速公路上进行布局建设。第三也是从我们规范里面所规定的，就是城区中心不可以建设加氢站，所以我们在东城区和西城区，我们从右上角这个图，我们看到中间标黄的这两个部分是东城和西城，这两个区域内是不可以建设加氢站的，所以我们把这两个区域内的加油站给剔除掉了。然后右上角这两个点是目前北京市现有的加氢站10公里之内的加油站，我们也是把它给去掉了。左下角这个图我们是针对第二个约束条件，距离一级公路和高速公路两公里之内的加油站，我们把它给选进来，两公里之外的点我们也把它去除掉，最后我们就可以得到右下角这个图，就是我们通过上述三个约束条件，选出来可以合建一个加氢站的加油站的站点分布。

由于我们是进行北京市内的加氢站的布局，所以我们市内定制汽车，主要是考虑公交车、环卫车、物流车、私家车这种4种类型。针对这样4种类型，也分别进行了加氢需求建模，比如我们公交车，就是通过一个网络爬虫技术，抓取了公交车的一个发车路线和发车次数。左图连线的绿色这条线就是公交车的发车线路。通过这样一个发车线路和发车次数，可以估计得到公交车每天的一个运行。我们再估计氢能公交车、氢能电池汽车的这样一个替代比例，这样我们就可以测算出公交车每天的加氢需求。针对私家车而言，我们也是同样通过爬虫技术抓取了北京市各小区的一个分布，以及各小区的户数。通过估计小区的氢燃料电池汽车比例，我们也测算出来加氢站的私家车的加氢需求，我们也同时考虑到优化的计算量，如果我们按照刚才计算的话，这个计算量非常大，所以我们将北京地区进行网格化处理。如左图所示，我们总共划分了1462个网格，我们对每个网格进行了加氢集成。其次我们以全社会效益最大化，也就说投资者的投资成本最小化，还有用户的加氢成本最小的，这样就可以实现用户加氢便利性。加氢成本主要是体现在他们去加氢的距离，同时还有全社会面上的碳减排量要最大，同时我们以供大于需为不平衡约束，考虑到氢需求评估过程中的一些不确定性，我们构建了多目标鲁棒优化模型，最后求解这个模型，这样就可以得到右下角北京市的加氢站布局规划图，不同颜色的点是代表不同年份的布局，有些点是在前一年或者前几年基础上进行合建的，所以有些点是重复的。不同点的大小是代表这个加氢站的容量。

最后由于时间关系，我们还有其他相关成果不能一一和大家展示出来，我们比较微观的一些电氢耦合的相关研究成果也是发表在电力系统自动化、电力建设等期刊上。像第一篇文章我们做的是计及电动汽车随机充电的一个风光氢综合能源系统规划，第二三篇是关于氢储能或电氢混合储能的配置和运行优化的研究，最后也是借此平台我们进行一个论文征稿，如果有大家有合适的论文主题，也可以投到我们相关的期刊的相关主题上来。以上就是此次的汇报，感谢各位专家领导人的聆听，谢谢各位。

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