[논문 리뷰] Extended Load Flexibility of Utility-Scale P2H Plants: Optimal Production Scheduling Considering Dynamic Thermal and HTO Impurity Effects

Yiwei Qiu, Buxiang Zhou외 6명|arXiv (Cornell University)|2023. 01. 28.

Hybrid Renewable Energy Systems인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 대규모 알칼리성 수소이온 전기분해(AEL) 기반 전력-수소(P2H) 플랜트를 위한 다물리컬스 인식 최적 스케줄링 프레임워크를 제안하며, 동적 열 및 수소-산소(HTO) 불순물 효과를 명시적으로 모델링하여 하중 유연성을 향상시킨다. 22개의 전기분해기로 구성된 풍력 기반 플랜트에서 분해 기반 해법(SDM-GS-ALM)을 사용한 결과, 기존 방법 대비 수소 생산량이 7.74% 증가하고 수익이 8.72% 증가하였다.

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.

연구 동기 및 목표

• 기존 스케줄링 모델에서 보수적인 일정 부하 가정으로 인해 대규모 P2H 플랜트의 하중 유연성이 제한되는 문제를 해결하기 위해.
• 이전에 간과되었던 동적 열 및 HTO 불순물 교차 효과를 알칼리성 전기분해기의 생산 스케줄링에 통합하기 위해.
• 수십 개의 전기분해기를 포함한 대규모 P2H 플랜트의 효율적 스케줄링을 가능하게 하는 확장 가능한 최적화 프레임워크를 개발하기 위해.
• 바람과 태양광과 같은 변동성이 큰 재생 가능 에너지원의 활용도를 극대화하여 수소 생산 및 수익성을 향상시키기 위해.
• 실제 CNDQ5/3.2 알칼리성 전기분해기에서 확보한 실험 데이터를 사용하여 제안된 모델을 검증하기 위해.

제안 방법

• 알칼리성 전기분해기 내 동적 온도 변화와 HTO 불순물 축적 현상을 반영한 정수형 선형계획법(MILP) 모델을 수립한다.
• 온도에 의존하는 초과전압 및 HTOflammability 한계를 포함한 열역학 및 질량 이동 제약 조건을 스케줄링 최적화에 통합한다.
• 많은 수의 전기분해기를 포함한 대규모 P2H 플랜트의 확장성 문제를 해결하기 위해 분해 기반 해법인 SDM-GS-ALM을 도입한다.
• 실제 규제 신호(PJM RegD 등)를 기반으로 한 시계열 전력 명령을 사용하여 실질적인 하중 변동 조건에서 동적 모델의 타당성을 검증한다.
• 25kW CNDQ5/3.2 알칼리성 전기분해기에서 확보한 실험 데이터를 사용하여 동적 모델을 校정하고 검증한다.
• 해결 정확도를 확보하기 위해 오차 허용 범위 ε = 0.1% 및 MIP 갭 10⁻⁶로 문제를 해결한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 동적 열 및 HTO 불순물 효과는 변동 부하 작동 조건에서 알칼리성 전기분해기의 하중 유연성과 에너지 효율성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 동적 다물리컬스 모델을 통합함으로써 대규모 P2H 플랜트의 수소 생산 및 수익성은 어느 정도 향상될 수 있는가?
• RQ3 분해 기반 최적화 방법은 수십 개의 전기분해기를 포함한 대규모 P2H 플랜트에 효과적으로 확장될 수 있으며, 해법 정확도를 유지할 수 있는가?
• RQ4 제안된 스케줄링 접근 방식은 전통적인 고정 부하 범위 방법에 비해 수소 생산량과 경제적 수익 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ5 재생 가능 에너지의 변동성(바람/태양)은 제안된 스케줄링 프레임워크의 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 기존 스케줄링 방법 대비 22개 전기분해기로 구성된 풍력 기반 플랜트에서 수소 생산량을 7.74% 증가시키고 수익을 8.72% 증가시켰다.
• SDM-GS-ALM 방법을 사용하여 22개 전기분해기의 스케줄링에 소요된 계산 시간은 713.82초였으며, 플랜트 규모에 따라 선형적으로 확장됨을 확인하였다.
• 8개 전기분해기로 구성된 플랜트의 전체 스케줄링 문제에 대한 직접 해법은 24시간 이내에 수렴하지 못했으며, 이는 분해 접근법의 必要성을 강조한다.
• 온도 및 HTO 불순물에 대한 동적 모델은 실험적으로 검증되었으며, 25kW 알칼리성 전기분해기에서 확보한 실세계 데이터와 강한 일치를 보였다.
• 이 방법은 전기분해기를 열 및 HTO 한계 근처에서 운영할 수 있도록 하여 재생 에너지의 활용도와 유연성을 극대화한다.
• 직접 풍력 에너지와 결합한 경우 평균 수익 향상률은 1.438%였고, 태양광 에너지와 결합한 경우는 0.982%였으며, 에너지 소스에 관계없이 일관된 성과를 보였다.