2026年第十八届“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛A题绿电直连型电氢氨园区优化运行参考仿真及论文（仿真代码+论文）

2026年第十八届“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛A题绿电直连型电氢氨园区优化运行参考仿真及论文。www.bilibili.com/video/BV1Q7Li6hE27/?vd_source6ea1beb17174384a0b3d09d6d35580f6摘 要本文针对绿电直连型电氢氨园区的优化运行问题在题目给定的功率平衡规则、分时电价与绿电直连指标约束下建立了满负荷指标分析模型、离散开停机优化模型、连续功率调节优化模型以及离网—储能双层配置模型采用Python编程对24种风光场景开展全年经济性及合规性评估。问题一典型日总用电558.72 MWhR128.16%、R269.21%、R335.92%吨氨成本4368元/吨。问题二离散调度典型日最低成本36吨/日、3283元/吨全年平均4585.15元/吨。问题三连续调节全年平均3891.39元/吨降15.13%360天绿电全满足150天。问题四离网利用率37.74%推荐储能150 MWh联网较离网储能吨氨成本低2036元/吨。问题五分析渗透率提高对系统的三维利弊并提出五项政策建议。关键词绿电直连电氢氨园区功率平衡调度优化储能配置一、问题重述在“双碳”战略与新型电力系统建设背景下新能源大规模并网带来的消纳压力日益突出。绿电直连通过风电、光伏等清洁能源专线接入用户侧缩短电力传输路径、降低网损与碳排放已成为促进新能源就近消纳、服务高载能工业脱碳的重要模式。本题研究对象为典型的“绿电—绿氢—绿氨”一体化化工园区风电装机40 MW、光伏装机64 MW碱性电解槽ALKEL与质子交换膜电解槽PEMEL各10 MW合成氨装置0.75 MW常规电负荷峰值6 MW经联网线路与外部电网相连。园区初始制氨产能36吨/日问题二起扩容至72吨/日电氢氨设备额定功率随产能线性同步提升。运行须满足国家发改委绿电直连三项指标新能源自发自用电量占总可用发电量比例R160%总用电量绿电比例R230%新能源上网电量比例R320%。本文五个子问题依次为1典型日满负荷连续运行下的功率平衡与指标核算272吨/日产能、设备仅满开/停机时的离散调度优化3功率连续可调下限10%额定时24场景运行优化及与问题二对比4离网运行、储能配置及与联网经济性对比5绿电园区容量渗透率提高对电力系统的影响及政策建议。技术路线为数据驱动建模→分问题建立优化模型→24×5场景数值求解→指标与经济评价→政策分析。园区能量流可概括为风电、光伏经母线向常规负荷与制氢氨负荷供电不足部分由电网补充盈余部分上网售电制氢氨环节消耗电力生产氢气并合成氨产品。问题一至三在联网模式下优化制氨负荷时序问题四切断电网连接仅依靠风光与可选储能问题五将园区推广至系统层面。附件数据包括附件1常规负荷标幺曲线附件2典型日风光标幺附件3、4分别为6种风电、4种光伏场景曲线附件5设备参数附件6合成氨技术参数附件7分时购电价附件8上网电价。本文所有数值结果均由a1.py统一读取上述附件后计算保证口径一致。二、问题分析2.1 问题一分析问题一无决策自由度制氢氨以恒定功率20.75 MW连续运行园区总负荷由常规负荷时变曲线与恒定制氢氨负荷叠加确定新能源出力由附件2典型日标幺曲线与装机容量确定。逐时比较新能源出力与总负荷即可唯一确定购电、售电功率进而积分得日电量并计算R1、R2、R3及吨氨成本。本质为确定性功率平衡与后评价问题。输入标幺曲线与装机输出逐时功率、日电量、三项指标及吨氨成本难点不在求解而在结果解释——为何R2达标而R1、R3不达标需从时序匹配角度给出物理机理。2.2 问题二分析问题二引入0-1开停机决策在24个时段中选择TonD/3个时段满负荷开机使吨氨成本最小。由于题目未给出最小启停时间、爬坡速率等耦合约束各时段开机决策在目标函数中可分离问题等价于“选择Ton个边际成本最低的时段”可用贪心排序在O(24 log 24)时间内求得全局最优无需枚举C(24,Ton)种组合。若进一步加入“连续开机”约束开机时段连续模型将变为组合优化贪心不再最优但题目未要求连续开机故采用独立时段假设。问题二需在5档产量下分别求解并推广至24场景×15天考察全年经济性及绿电合规分布。2.3 问题三分析问题三将0-1变量松弛为连续负荷率u(t)∈{0}∪[0.1,1]约束Σu(t)D/3。购售电成本关于各时段功率分段线性单时段子问题为凸函数通过对偶变量λ将产量等式约束吸收进逐时优化二分λ即可满足产量约束。连续可行域严格包含离散可行域故最优成本不劣于问题二。2.4 问题四分析离网时P_buyP_sell0制氨功率受实时风光约束存在大量弃电。储能可将富余时段电能转移至短缺时段提高等效满负荷小时数需在储能投资、运维与产量增益之间权衡。外层搜索储能容量内层执行逐时离网调度仿真。2.5 问题五分析问题五为政策与系统层面定性分析需以前四问定量结论上网比例、调节降本幅度、离网利用率、联网溢价等作为论证依据从源网荷储协同视角提出可操作建议。2.6 五个问题的逻辑关系五个问题构成递进链条问题一揭示“满负荷恒定运行”在政策指标下的结构性缺陷为后续优化提供基准问题二在产能翻倍、离散调节下探索成本与绿电合规的权衡问题三通过连续调节放宽可行域验证“源荷匹配”对指标与成本的双重改善问题四切断电网量化离网—储能—联网的经济差异回答“绿电直连是否必须离网”问题五将园区尺度结论外推至系统渗透率与政策工具。求解工具统一为Pythona1.py保证数据读取、指标公式、优化算法口径一致便于审稿人复现与竞赛支撑材料对应。三、模型假设与依据假设1制氢氨联动电解槽与合成氨装置同步开停机或同步调节氢气不储存、产氢即用。依据题目未给出储氢参数制氢速率与耗氢速率匹配符合“电—氢—氨”短链工艺特征。假设2产能线性扩容36吨/日→72吨/日时电氢氨额定功率、产氨速率同比例翻倍20.75 MW→41.5 MW1.5 t/h→3.0 t/h。依据题目明确“额定功率随产能线性同步提升”。假设3不计网损园区内部输电、变流损耗忽略。依据题目“不计园区功率损耗”。假设4购售电互斥同一时刻仅购电或售电功率分解取非负上界。依据物理运行逻辑与题目功率平衡写法。假设5储能日平衡日初与日末SOC均为50%额定容量避免“透支”初始电量。依据保证日调度方案可周期重复。假设6分时电价不变购电价格按附件7售电价格按附件8分析期内电价参数恒定。假设7场景等权24场景各代表15天全年360天按场景最优方案加权统计。四、数据来源与预处理本题计算所用原始数据均来自赛题附件Excel文件由a1.py统一读取避免人工抄录误差。附件1提供园区常规电负荷24点标幺值p_L*(t)乘以峰值6 MW得P_o(t)。附件2提供典型日风电、光伏标幺曲线分别乘以40 MW与64 MW。附件3、4分别提供6种风电场景与4种光伏场景的24点标幺曲线组合成24种风光场景。附件5给出风电、光伏度电成本及电解槽、合成氨运维费率附件6给出合成氨装置投资与产氢能力参数附件7为分时购电电价附件8为风电、光伏上网电价本算例取0.3779元/kWh。数据预处理步骤包括1统一时间轴为24小时、步长1 h2标幺值异常值检查均在[0,1.2]合理范围3场景编号按“风电场景1—6×光伏场景1—4”编码为1—244全年360天按每场景15天、取该场景最优日方案重复计入统计。该处理方式与赛题“每场景15天”要求一致使全年指标为可复现的加权结果。设备参数在问题一、二间按产能线性缩放36吨/日制氢氨功率20.75 MW72吨/日41.5 MW产氨速率由1.5 t/h增至3.0 t/h。储能参数取附件6单位投资1000元/kWh寿命15年往返效率90%自放电率0.2%/h。所有成本货币单位为元功率为MW电量为MWh。五、符号说明符号含义单位t时段索引t1,…,24hΔt调度时间步长hp_w*(t), p_pv*(t)风电、光伏标幺出力—p_L*(t)常规负荷标幺曲线—P_W, P_PV风电、光伏装机容量MWP_o(t)常规电负荷功率MWP_H2NH3制氢氨满负荷功率MWx(t)离散开停机状态0/1u(t)连续负荷率—P_RE(t)新能源总出力MWP_buy(t), P_sell(t)网购、上网功率MWW_total, W_RE, W_buy, W_sell日总用电、新能源发电、网购、上网电量MWhR1, R2, R3自用比例、绿电比例、上网比例—D, Q_NH3日产量、产氨速率吨/日, 吨/hC_ton吨氨成本元/吨c(t)分时购电电价元/kWhE_cap, SOC(t)储能额定容量、荷电状态MWhη储能充放电效率—六、问题一典型风光场景绿电直连指标分析6.1 园区结构与数据基础问题一基准产能36吨/日。设备额定功率P_ALK10 MWP_PEM10 MWP_NH30.75 MW制氢氨总额定功率P_total20.75 MW。风电、光伏装机P_W40 MWP_PV64 MW常规负荷峰值6 MW。风电、光伏、常规负荷标幺曲线分别取自附件2典型日、附件1园区负荷曲线。第t时段Δt1 h出力P_wind(t) p_w*(t) × P_W P_pv(t) p_pv*(t) × P_PV P_o(t) p_L*(t) × 6新能源总出力P_RE(t)P_wind(t)P_pv(t)。园区总用电负荷制氢氨满负荷连续运行P_load(t) P_o(t) P_total6.2 功率平衡模型不计损耗时园区与电网交换功率满足P_RE(t) P_buy(t) P_load(t) P_sell(t) P_buy(t) · P_sell(t) 0定义净功率ΔP(t)P_RE(t)−P_load(t)则P_buy(t) max{0, −ΔP(t)} P_sell(t) max{0, ΔP(t)}对24时段积分Δt1 h得日电量W_total Σ P_load(t) W_RE Σ P_RE(t) W_buy Σ P_buy(t) W_sell Σ P_sell(t)6.3 绿电直连指标模型按题目定义三项指标为R1 (W_total − W_sell − W_buy) / W_RE 要求 60%R2 (W_RE − W_sell) / W_total 要求 30%R3 W_sell / W_RE 要求 20%由功率平衡W_REW_buyW_totalW_sell可推导R11−(W_buyW_sell)/W_RE。又因W_sellW_RE·R3、W_buy与W_total、W_sell相关在高上网情形下R1与R3存在内在关联当R320%时大量余电外送将压缩“自发自用”统计量R1往往同步恶化。降低上网、减少网购是改善R1与R3的共同方向。6.4 吨氨成本模型日总成本由购电费、售电收入、新能源发电成本、运维及投资摊销构成C_day C_buy − R_sell C_RE C_OM C_capC_ton C_day / Q_NH3 Q_NH3 36 吨/日其中C_buyΣ c(t)·P_buy(t)·1000元售电收入按风光比例折算上网电价附件8风电0.3779、光伏0.3779元/kWhC_REc_wind·W_wind·1000c_pv·W_pv·1000c_wind0.15、c_pv0.12元/kWhC_OM为电解槽与合成氨运维C_cap为合成氨装置投资按产氢能力摊销至日。分时购电电价c(t)按附件7低谷0.3424元/kWh0—7时、23—24时等平段0.6074元/kWh高峰0.8024元/kWh10—15时、18—21时。该电价结构使“将负荷转移至低谷”具备经济激励为问题二、三的调度优化提供经济学基础。售电收入按上网时刻风光比例分摊风电、光伏上网电价避免高估售电收益。新能源发电成本计入风光度电成本反映绿电直连项目自有电源的边际成本。6.5 模型求解求解步骤1读取附件1、2标幺数据2计算各时段P_wind、P_pv、P_o、P_RE、P_load3按式(2)得P_buy、P_sell4累加电量并计算R1、R2、R35代入电价与成本参数求C_ton6与政策阈值对比并绘图。程序实现见附录a1.py中run_problem1()。6.6 结果分析指标计算值政策要求是否满足总用电量/MWh558.72——新能源发电量/MWh603.45——网购电量/MWh172.04——上网电量/MWh216.77——R128.16%60%否R269.21%30%是R335.92%20%否吨氨成本4368元/吨——典型日新能源出力2.50~60.60 MW总负荷21.55~24.95 MW。购电集中于14个时段夜间及早晚售电集中于10个时段午间光伏高峰。仅R2达标新能源发电占比高但“自发自用”统计口径下大量电量用于上网而非园区自用R1仅28.16%午间光伏大发导致R3达35.92%。物理机理制氢氨20.75 MW恒定负荷无法跟踪风光波动形成“午间过剩上网、夜间短缺网购”的结构性矛盾。要改善指标必须引入制氨负荷调节问题二、三或储能/离网配置问题四。进一步量化典型日网购172.04 MWh中约70%集中在新能源出力低于25 MW的时段上网216.77 MWh中约85%发生在10—15时光伏高峰。若制氢氨负荷可降至0或随风光抬升则网购与上网将同步下降R1与R3有望改善。问题一因此作为后续优化模型的基准对照。6.6.1 分时段特征讨论时段常规负荷/MW新能源/MW总负荷/MW网购/MW上网/MW0—5时21.5—22.410—1942—430—1206—9时23.3—24.131—3644—450—120—1210—15时24.0—24.945—6145—46015—3516—19时23.3—24.125—4044—460—80—520—24时22.1—23.33—1543—448—1200—6时风电中等、光伏为零负荷约22 MW、新能源约10—18 MW缺口由网购填补。7—9时光伏爬升新能源超过负荷出现少量上网。10—15时光伏峰值新能源可达60 MW远超负荷上网功率最大是导致R3超标的主要时段。16—19时光伏回落、风电一般恢复网购。20—24时光伏为零几乎全靠风电与网购。该规律与我国西北典型风光资源“夜风日光”特征一致具有代表性。图6-1 典型日功率平衡曲线图6-2 风光出力与园区负荷对比七、问题二基于离散制氨调节的运行优化7.1 产能扩容与决策变量问题二额定产能72吨/日满负荷产氨速率Q_NH33.0吨/h制氢氨功率P_H2NH341.5 MW。日产量序列D∈{72,63,54,45,36}吨对应满负荷开机时数T_onD/3∈{24,21,18,15,12}。决策变量x(t)∈{0,1}x(t)1表示第t时段制氢氨满功率运行x(t)0表示停机。园区负荷P_load(t) P_o(t) x(t) · P_H2NH37.2 功率平衡与约束联网功率平衡同问题一制氢氨项由x(t)控制P_buy(t) max{0, P_load(t) − P_RE(t)}P_sell(t) max{0, P_RE(t) − P_load(t)}产量约束等效满负荷小时数Σ_{t1}^{24} x(t) T_on D / 3绿电指标R1、R2、R3按问题一相同公式以日累计电量代入计算。7.3 目标函数与边际成本分解日总成本C_day C_gen C_buy − R_sell C_OM C_capmin C_ton C_day / DC_buy、R_sell由逐时购售电决定C_OM与开机时段数及满负荷功率成正比。关键观察在x(t)从0变1时仅第t时段购售电成本发生变化故可定义开机边际成本MC(t)MC(t) [购售电成本|x(t)1] − [购售电成本|x(t)0] 满负荷运维增量具体地记L0(t)P_o(t)L1(t)P_o(t)P_H2NH3R(t)P_RE(t)则MC(t) f(L1,R,c,feed) − f(L0,R,c,feed) C_OM,hour其中f为单时段购电减售电收入。目标函数可写为Σ MC(t)·x(t)常数在Σx(t)T_on约束下最优解为选取MC(t)最小的T_on个时段开机。7.3.1 边际成本的经济含义MC(t)综合反映第t时段新能源充裕度、分时电价与售电价格。MC(t)为负表示该时段开机不仅不增加净电费反而因消纳新能源、减少上网而节省成本MC(t)为正且较大表示该时段开机将显著增加购电或上网损失。贪心算法实质是“优先在便宜时段生产氨”与化工生产追求低成本的目标一致。运维项为常数增量不改变时段排序仅影响C_ton绝对值。7.3.2 绿电指标与开机时段的关系开机时段集中风光高峰→网购减少、但停机时段余电上网→R3可能升高开机时段分散→可能增加高价时段购电。高产量72吨需24小时全开失去时段选择自由但此时负荷曲线最平反而使R1、R3接近达标低产量仅选12小时开机停机12小时风光全部上网R1骤降。这是典型日36吨/日R1仅10.50%的原因。7.4 求解算法算法步骤①计算24时段MC(t)②按MC升序排序③取前T_on个时段置x(t)1④调用eval_schedule计算功率平衡、绿电指标与C_ton。时间复杂度O(24 log 24)对五种产量各求解一次即得典型日最优方案。该贪心策略等价于0-1背包在等权物品下的最优解已用穷举法对T_on≤12情形验证一致。7.4.1 贪心最优性简要证明