new post: esd app; alk model exploration

Author: dothinking

docs/2024-04-21-能源系统设计软件列表.md

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+categories: [energy, optimization]
+tags: [esd]
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+# 能源系统设计软件列表
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+本文概述能源系统设计（Energy System Design），又称综合能源系统规划/仿真/模拟，并例举国内相关研发单位和软件。
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+## 能源系统设计
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+能源系统设计是近年来能源领域研究的重点方向之一，它致力于解决多种能源形式之间的耦合关系，优化能源结构，提升能源效率，减少碳排放，并有效整合可再生能源。
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+来自西门子能源官网的下图很好地展示了整个过程：以备选能源设备技术参数、现场资源禀赋和负荷需求为输入，通过仿真或者优化的方式得到技术选型、容量配置、调度策略等输出，进而为综合能源项目提供技术-经济性评估。
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+![w:1050px center](https://p3.aprimocdn.net/siemensenergy/d0010070-05f3-42ac-aa05-b00d006b81a7/EnergySystemDesign-decarbConsulting-grafic-png_Original%20file.png)
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+实现以上功能的工具称之为能源系统设计软件，或者其他类似叫法，综合能源系统仿真与规划平台、综合能源规划设计软件/平台/系统、综合能源规划模拟平台等。注意这类软件专注于以能量平衡为基础的 **能源优化**，功能上区别于电力系统仿真和微电网仿真软件。
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+依个人浅显认识，主要分为以下两大类，并且后者在风光大基地项目的东风下发展趋势日益明显。
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+- 以 **冷热电** 为主要负荷的传统分布式能源系统设计，其中微燃机、内燃机、燃气轮机、热泵等构建多能互补能源系统的典型设备。
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+- 以 **氢氨醇** 为主要负荷的多元电力转换（Power to X）系统设计，其中电解槽、燃料电池、化工合成单元等成为典型设备。
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+关于这个方向的研究进展和未来展望可以参考下文。
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+- [综合能源系统建模、优化调度研究进展与未来展望](https://mp.weixin.qq.com/s/UqHzQxhhi2DSaec5cuNQGg)
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+## 能源系统设计软件 - 国际
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+国际上一些知名的能源系统设计软件有
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+- 美国劳伦斯伯克利国家实验室主要负责开发的 DER-CAM
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+- 美国国家可再生能源实验室开发的 HOMER
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+- 丹麦奥尔堡大学开发的 EnergyPLAN
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+- 西门子的商业软件 PSS®DE / ISED 
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+本文不再复述相关介绍，可以直接参考如下文章学习和对比分析。
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+- [典型综合能源系统仿真与规划平台综述 [J]](http://e-press.dwjs.com.cn/dwjs/periodical/html/2020-44-12-4702.html)
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+- [高比例可再生能源新型电力系统长期规划综述 [J]](http://e-press.dwjs.com.cn/pcsee/weixin/2023-43-2-555.html)
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+- [常见综合能源规划设计软件简介](https://mp.weixin.qq.com/s/61VWPSTkUy53oWWc3Dq3PA)
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+- [国内外综合能源系统规划商业工具梳理](https://mp.weixin.qq.com/s/Q7Bi3APhRyF3a8bCPsr37g)
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+- [综合能源系统规划与运行技术](https://www.kczg.org.cn/article/detail?id=5939187#:~:text=%E7%BB%BC%E5%90%88%E8%83%BD%E6%BA%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%A7%84%E5%88%92,%E6%95%88%E7%9B%8A%E6%9C%80%E5%A5%BD%E7%9A%84%E7%8A%B6%E6%80%81%E3%80%82)
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+- [综合能源项目规划设计：需要一把“瑞士军刀” - HOMER](https://mp.weixin.qq.com/s/ngZfn6Ro8MiN4bN93Mlz6A)
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+- [西门子综合能源规划仿真软件PSS®DE重磅来袭](https://mp.weixin.qq.com/s/XXX452tjwqWP3vDmALbb2w)
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+- [西门子综合能源仿真软件ISED正式上线西门子Xcelerator](https://mp.weixin.qq.com/s/Lg9UUwHTbqED6gbfSC12TQ)
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+开源领域也贡献了很多能源系统建模框架和软件，例如 Calliope，oemof 等。
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+- [GitHub - Energy Modeling and Optimization](https://github.com/protontypes/open-sustainable-technology?tab=readme-ov-file#energy-modeling-and-optimization)
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+## 能源系统设计软件 - 国内
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+国内高校及综合能源服务公司在能源系统设计工具方面做了很多工作，综合介绍参考下文。
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+- [国内综合能源系统规划设计与仿真软件大比拼](https://mp.weixin.qq.com/s/Jd9AOatW5o93AX1q8_JDVw)
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+近年来，随着风光储氢氨醇项目的火热开展，越来越多研究单位也致力于这个领域。本文仅对公开报道和发布的软件产品，简单按照高校、国企、民企综合能源服务公司三类进行分组罗列。
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+### 高校
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+Product | Owner | Released Year
+---|----|---
+[CloudPSS-IESLab](https://mp.weixin.qq.com/s/MqZXiOTJkGlzQBq-rcpuZA) | 清华大学四川能源互联网研究院 | 2018
+[综合能源系统规划与运行仿真平台](https://mp.weixin.qq.com/s/XseY7_if3KHkM2YnyqZFKw) | 华北电力大学 | 2018
+[IES-PLAN](https://ee.seu.edu.cn/zsy/list.htm) | 东南大学 | 2019
+[综合能源虚拟实验平台](https://simulator.huafon-ess.com/#/) | 浙江大学 | 2020
+
+### 国有企业
+
+Product | Owner | Released Year
+---|----|---
+[DES-PSO](https://mp.weixin.qq.com/s/OYXZkasvXwHc9tZo2oMqsw) | 上海电气分布式能源科技有限公司 | 2015
+[综合能源规划设计与仿真分析系统](https://news.bjx.com.cn/html/20201204/1120103.shtml) | 国网许继集团 | 2020
+[综合能源规划仿真系统](https://mp.weixin.qq.com/s/1eM3dJBMamNfUOSN7-yaHw) | 国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司 | 2019
+[综合能源系统规划软件 (PIES)](https://mp.weixin.qq.com/s/kdSFIkyt33pe81vEffl9LA) * | 国网能源研究院有限公司 | 2019
+[低碳能源系统规划软件](https://mp.weixin.qq.com/s/a9QD-PZNWnWhBukijiIySA) | 中国能建华东电力设计院 | 2021
+
+
+**国网能源研究院能源互联网研究所高级研究院张宁博士的[《综合能源系统规划方法与工具》](https://mp.weixin.qq.com/s/zOOTm83pI7eUmK1gx9q9GQ)*
+
+
+### 综合能源服务企业
+
+Product | Owner | Released Year
+---|----|---
+[综合能源规划设计平台](https://www.sgcctd.com/api/store//info/indexGW/control/index.ihtml#/smartEnergy/energyDetail/202010070214026240014) | 华中科技 | 2022
+[ENERGY X](https://mp.weixin.qq.com/s/ck58Mc7do7w6HAlWR5YcQw) | 宁波弘汇能源发展有限公司 | 2018
+[IESDesigner](https://mp.weixin.qq.com/s/3gX5-n0w_dnUcii6Dm98NQ) | 北京大风天利科技有限公司 | 2022
+
+最后，列出几个支持在线使用的平台，以后有机会进行体验和评价。
+
+- [CloudPSS-IESLab](https://cloudpss.net/account/login)
+- [IES-PLAN](http://ies.guoenergy.com/#/)
+- [Energy Designer](http://111.229.139.229:9000)
+

docs/2025-12-31-能源系统设计：电解槽建模探索.md

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+categories: [energy, mathematics, optimization]
+tags: [math, python]
+mathjax: true
+---
+
+# 能源系统设计：电解槽建模探索
+
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+电解槽是氢氨醇能源系统的一个关键组件，负责将可再生能源电力转换为绿氢。在能源系统优化设计中，电解槽模型可能影响系统容量配置及调度策略。本文通过数值实验探究电解槽建模的关键参数如电耗系数、启停约束、分组策略等对绿氢生产的影响。
+
+## 问题描述
+
+假设一个简单的能源系统如下图所示，包含45MW风电、25MW光伏、20MW电解槽和储氢罐等主要组件。本文不涉及具体组件的数学建模过程，而是在假定已经具备模型的基础上，以最小化运行成本为目标函数，求解并对比不同电解槽建模方式下的绿氢生产。主要对比项目如下：
+
+- 电解槽整体模型 v.s. 分组模型
+
+- 电解槽线性模型 v.s. 分段线性模型
+
+- 电解槽启停约束 v.s. 无启停约束
+
+
+``` 
+                          │      ┌───────┐      │                 
+                          │      │  H2   ◄──────┼                 
+            ┌──────┐      │      │ TANK  │      │                 
+            │ WIND │      │      │ 32kNm3┼──────►                 
+            │ 45MW ┼──────►      └───────┘      │                 
+            └──────┘      │                     │                 
+                          │                     │       ┌──────┐  
+                          │      ┌───────┐      ├───────►  H2  │  
+                          │      │  ALK  │      │       └──────┘  
+            ┌──────┐      ┼──────►  20MW ┼──────►                 
+            │  PV  │      │      │       │      │                 
+            │ 25MW ┼──────┤      └───────┘      │                 
+            └──────┘      │                     │                 
+                          │                     │                 
+                          ▼                     ▼                 
+                     electricity             hydrogen             
+```
+
+数值仿真时间范围为间隔1小时的一周共计24*7=168小时，相应风光出力曲线如下图所示。
+
+![](./images/2025-12-31-01.png)
+
+
+
+## 电解槽整体模型 v.s. 分组模型
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+假设电解槽单槽参数如下表所示。整体建模表示将20MW电解槽作为一个整体进行优化计算，分组建模则表示将20MW电解槽拆分为4个5MW的单槽。相比分组建模，整体建模明显减少变量数，计算效率高；但是最低工作功率 20x30%=6MW，相比实际单槽的 5x30%=1.5MW 高出很多，不利于弱风弱光场景下（例如风光出力曲线的[72,96]区间）的新能源消纳。
+
+额定功率 | 平均电耗 | 工作区间
+:---: | :---: | :---:
+5MW | 5.18 kWh/Nm3 | 30%-100%
+
+通过优化计算得到电解槽消纳风光功率的曲线如下图所示。可以看到，弱风弱光区间 [78,102] 内，整体建模的电解槽因为此刻风光功率低于工作区间下限而处于停机状态，而分组模型则可以启动部分电解槽工作。最终，分组模型相比整体模型提升绿氢产量约 3.51%。
+
+![](./images/2025-12-31-02.png)
+
+**本质上，整体模型等效于假定4个单体电解槽具有完全相同的行为，进而合并为一个虚拟电解槽。因此，通过简化模型提升了计算效率，同时因为简化带来的强约束（单体电解槽行为一致）也导致精度的损失**。
+
+从当前试验来看，3.51% 的差异还算可以接受；此外，此类系统通常配置储能，在储能的调节下，这个差异可以进一步减小。例如，在原系统基础上引入 6MW/12MWh 的储能后，两种建模方式的绿氢产量差异可以减小到0.22%。
+
+![](./images/2025-12-31-03.png)
+
+综上，实际使用中，**可以视场景需求选择整体模型或分组模型**。
+
+
+
+## 电解槽线性模型 v.s. 分段线性模型
+
+上一组试验我们采用的是线性模型，即假设电解槽在任何工作功率下电耗均为 5.18 kWh/Nm3。然而，实际电解槽的电耗通常是非线性的，即不同工作功率对应不同的电耗系数。我们选择有限功率点后进行分段线性化，即可得到分段线性模型，如下图所示。
+
+![](./images/2025-12-31-04.png)
+
+
+分段线性模型将引入更多变量，必然影响计算效率，但相比简单线性模型是否更能准确反映电解槽的行为例如最终的产氢量？从电耗曲线图来看，二者确实差异较大。但转换为相应功率点下的单位氢气产量图，如下所示，二者则相当接近。因此，可以推论分段线性模型相比线性模型对最终产氢量的影响应该不大。
+
+![](./images/2025-12-31-05.png)
+
+接下来看看数值试验结果是否支持这一推论。我们采用分组模型分别建模4台电解槽，然后对比简单线性和分段线性模型的功率消耗（下图）及绿氢产量。结果发现，简单线性模型的绿氢产量增加了 0.67%。也就是说，分段线性模型以较大计算效率损失为代价，仅仅带来了 0.67% 的精度提升。
+
+综上，**使用分段线性模型的意义并不大**。
+
+![](./images/2025-12-31-06.png)
+
+
+最后，验证一下分段线性模型的实施效果以及探究为什么简单线性模型的绿氢产量高于分段线性模型。将4个电解槽在所有时刻的电耗计算值分别绘制散点图和频率图，如下所示。
+
+- 从散点图可以看到，分段线性模型在各个功率点的电耗计算值与理论输入值基本一致，验证模型约束正确。
+
+- 从频率图可以看到，输入功率基本集中在 [90%,100%] 区间；结合本节第一张图，此区间内简单线性模型的电耗系数正好小于分段线性模型，因为简单线性模型的制氢量会稍高。
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+![](./images/2025-12-31-07.png)
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+![](./images/2025-12-31-08.png)
+
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+
+## 电解槽启停约束 v.s. 无启停约束
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+能源系统优化计算需要兼顾频繁启停电解槽对使用寿命的影响。启停约束一般通过引入启停成本到目标函数来间接实现，相应地，计算时间也会显著增加。
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+本节基于简单线性、分组电解槽模型，分别施加和不施加启停约束，得到功率消耗结果如下图所示。如果不约束启停，4个电解槽在弱风弱光区间都存在频繁启停的现象；而一旦约束后，1-3号电解槽处于停机状态，仅由4号电解槽进行功率消耗。从最终制氢量来看，施加启停约束导致制氢量略微减小（-0.013%）。
+
+综上，**在更多关注氢气产量例如配置优化的场景下，可以忽略启停约束以提高计算效率；而调度优化场景下，则需要施加启停约束以确保调度合理性**。
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+![](./images/2025-12-31-09.png)
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+![](./images/2025-12-31-10.png)
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+![](./images/2025-12-31-11.png)
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+![](./images/2025-12-31-12.png)