[論文レビュー] Extended Load Flexibility of Utility-Scale P2H Plants: Optimal Production Scheduling Considering Dynamic Thermal and HTO Impurity Effects

Yiwei Qiu, Buxiang Zhou+6 more|arXiv (Cornell University)|Jan 28, 2023

Hybrid Renewable Energy Systems被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、大規模なアルカリ水電解（AEL）ベースの電力-水素（P2H）プラント向けに、マルチフィジックスに配慮した最適スケジューリングフレームワークを提案する。動的熱的および水素-酸素（HTO）不純物効果を明示的にモデル化することで、負荷の柔軟性を向上させる。22電解セルで構成される風力駆動のプラントにおいて、分解型ソリューション手法（SDM-GS-ALM）を用いることで、従来手法と比較して水素生産量を7.74%、利益を8.72%向上させる。

ABSTRACT

In the conversion toward a clear and sustainable energy system, the flexibility of power-to-hydrogen (P2H) production enables the admittance of volatile renewable energies on a utility scale and provides the connected electrical power system with ancillary services. To extend the load flexibility and thus improve the profitability of green hydrogen production, this paper presents an optimal production scheduling approach for utility-scale P2H plants composed of multiple alkaline electrolyzers. Unlike existing works, this work discards the conservative constant steady-state constraints and first leverages the dynamic thermal and hydrogen-to-oxygen (HTO) impurity crossover processes of electrolyzers. Doing this optimizes their effects on the loading range and energy conversion efficiency, therefore improving the load flexibility of P2H production. The proposed multiphysics-aware scheduling model is formulated as mixed-integer linear programming (MILP). It coordinates the electrolyzers' operation state transitions and load allocation subject to comprehensive thermodynamic and mass transfer constraints. A decomposition-based solution method, SDM-GS-ALM, is followingly adopted to address the scalability issue for scheduling large-scale P2H plants composed of tens of electrolyzers. With an experiment-verified dynamic electrolyzer model, case studies up to 22 electrolyzers show that the proposed method remarkably improves the hydrogen output and profit of P2H production powered by either solar or wind energy compared to the existing scheduling approach.

研究の動機と目的

• 既存のスケジューリングモデルにおける保守的な定常負荷仮定による大規模P2Hプラントの負荷柔軟性の制限を是正すること。
• これまで無視されてきた動的熱的およびHTO不純物クロスオーバー効果を、アルカリ電解セルの生産スケジューリングに統合すること。
• 数十台の電解セルを有する大規模P2Hプラントの効率的スケジューリングを可能にするスケーラブルな最適化フレームワークを開発すること。
• 風力・太陽光などの変動型再生可能エネルギー源の活用を最大化することで、水素生産および収益性を向上させること。
• 実際のCNDQ5/3.2アルカリ電解セルからの実験データを用いて、提案モデルを検証すること。

提案手法

• 動的温度変化およびアルカリ電解セル内でのHTO不純物蓄積を捉える混合整数線形プログラミング（MILP）モデルを構築する。
• 温度依存の過電圧およびHTO着火性限界を含む、熱力学的および物質移動制約をスケジューリング最適化に統合する。
• 多数の電解セルを有する大規模P2Hプラントにおけるスケーラビリティ問題に対処するため、分解型ソリューション手法SDM-GS-ALMを導入する。
• 実世界の制御信号（例：PJM RegD）に基づく時系列電力指令を用い、現実の負荷変動下での動的モデルの妥当性を検証する。
• 25 kWのCNDQ5/3.2アルカリ電解セルからの実験データを用いて、動的モデルのキャリブレーションおよび検証を実施する。
• 解の精度を確保するため、許容誤差ε = 0.1%およびMIPギャップ10⁻⁶の条件下でスケジューリング問題を解く。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 動的熱的およびHTO不純物効果は、変動負荷運転におけるアルカリ電解セルの負荷柔軟性およびエネルギー効率にどのように影響を与えるか？
• RQ2 動的マルチフィジックスモデルを統合することで、大規模P2Hプラントにおける水素生産および収益性はどの程度向上するか？
• RQ3 分解型最適化手法は、数十台の電解セルを有する大規模P2Hプラントに対し、解の精度を維持したままスケーラブルに適用可能か？
• RQ4 本手法のスケジューリングアプローチは、従来の固定負荷範囲手法と比較して、水素出力および経済的利益の面でどの程度優れているか？
• RQ5 再生可能エネルギーの変動性（風力／太陽光）は、提案されたスケジューリングフレームワークの性能にどのような影響を与えるか？

主な発見

• 22電解セルで構成される風力駆動プラントにおいて、本手法は従来のスケジューリング手法と比較して水素生産量を7.74%、利益を8.72%向上させた。
• SDM-GS-ALM手法を用いた22電解セルのスケジューリングに要した計算時間は713.82秒であり、プラント規模に比例して線形にスケーリング可能であった。
• 8電解セルのプラントについて、全スケジューリング問題の直接解法は24時間以内に収束しなかったことから、分解アプローチの必要性が明確になった。
• 温度およびHTO不純物の動的モデルは実験データに基づき検証され、25 kWのアルカリ電解セルからの実世界データと強く一致した。
• 本手法により、電解セルは熱的およびHTO限界に近接して運転可能となり、再生可能エネルギーの利用効率と柔軟性が最大化された。
• 直接的に風力エネルギーと結合した場合の平均利益向上率は1.438%、太陽光エネルギーと結合した場合は0.982%であり、エネルギー源を問わず一貫した向上効果が示された。