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一种光伏制氢系统的MPC预测控制和购电成本优化方法
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2026-03-19 10:06:09
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 徐景新 | 2026-03-19 10:06:10
本发明公开了一种光伏制氢系统的MPC预测控制和购电成本优化方法，属于光伏制氢技术领域，系统中的光伏系统通过升压变换器和全桥电路后，输出的直流电流经过第一励磁电感与第一绕组相连；电网经过整流器和全桥电路后，输出的直流电流经第二励磁电感与第二绕组相连；燃料电池通过升压变换器和全桥电路后，输出的直流电流经第三励磁电感与第三绕组相连；电解槽通过降压变换器和全桥电路后，输出的直流电流经过第四励磁电感与第四绕组相连；储氢罐连接电解槽和燃料电池；基于系统，在电解槽变换器中加入MPC预测控制算法以及在系统向电网购电时进行Z‑score函数计算最优购电时间。本发明实现了系统产氢效率、产氢量以及系统成本的最优化。
该优化方法的技术核心在于“双层滚动优化-多时间尺度协调-实时反馈校正”三层架构。上层为目前计划层，基于光伏预测出力与次日分时电价，采用混合整数线性规划优化制氢计划与电网购电曲线；下层为实时控制层，采用模型预测控制以15分钟为周期滚动优化，根据实际光伏出力与实时电价偏差动态调整电解槽功率与购电量，在满足制氢约束的同时最小化实时运行成本。两层之间通过反馈校正机制协调，上层计划为下层提供参考轨迹，下层实时状态反馈修正上层模型参数。算法兼顾计算效率与优化精度。
该方法可广泛应用于并网型光伏制氢、风光互补制氢及工业绿氢生产等场景，特别适用于需要同时利用光伏与电网电力进行灵活制氢的分布式或集中式制氢项目。随着绿氢产业快速发展及电力市场改革深化，对制氢系统经济运行的精细化控制需求日益迫切。该方法还可拓展至其他新能源制氢系统（如风电制氢）及氢储能系统，并可结合碳交易市场进一步优化综合效益。其模块化设计便于集成至现有制氢站控系统或新能源制氢管理平台。
燕山大学源于哈尔滨工业大学，始建于1920年。学校秉承“厚德、博学、求是”的校训，现已发展成为一所以工为主，以重型机械及装备为优势，多学科协调发展的全国重点大学。学校是河北省人民政府、教育部、工业和信息化部、国家国防科技工业局四方共建高校。燕山大学在材料科学与工程、机械工程等学科领域享有盛誉，拥有多个国家级重点实验室和工程技术研究中心。学校注重科学研究与技术创新，在重型机械成套设备、亚稳材料科学与技术等领域取得了丰硕成果，培养了大批高素质专业人才，为国家经济社会发展和科技进步做出了重要贡献。
本成果产生的效益显著。经济效益上，通过优化购电策略与制氢负荷曲线，可显著降低制氢用电成本，提升绿氢项目的市场竞争力；同时减少弃光损失，提高光伏利用率。运行效益上，模型预测控制有效平抑了电解槽功率波动，延长了设备使用寿命，降低了维护成本。环境效益上，促进了光伏等可再生能源的消纳，减少了化石能源消耗与碳排放。技术效益上，推动了预测控制与电力市场机制在新能源制氢领域的深度融合。产业层面，增强了我国在绿氢制备与智能能量管理领域的自主创新能力。
技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。
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