Coordinated Optimal Scheduling Method for Electricity Hydrogen Coupled System Based on Dynamic Behavior of Electrolyzer

Das moderne Stromnetz steht vor einer beständigen Herausforderung: Die Sonne scheint nicht immer, und der Wind weht nicht immer. Da Gesellschaften zunehmend auf erneuerbare Energien wie Solar- und Windkraft setzen, wird die von ihnen erzeugte Elektrizität unvorhersehbar. Um das Licht an zu lassen, müssen Ingenieure Wege finden, diese überschüssige Energie zu speichern, wenn sie am dringendsten benötigt wird. Eine vielversprechende Lösung besteht darin, überschüssigen Strom durch einen Prozess namens Elektrolyse in Wasserstoffgas umzuwandeln. Bei diesem Prozess spaltet ein elektrischer Strom Wassermoleküle auf, um Wasserstoff freizusetzen, der später als Brennstoff in Tanks gespeichert und genutzt werden kann. Die Maschinen, die diese Aufgabe erfüllen, bekannt als Elektrolyseure, sind jedoch keine einfachen Ein/Aus-Schalter. Es handelt sich um komplexe Geräte, die Wärme erzeugen, ihre interne Temperatur verändern und sich je nach der Menge der empfangenen Leistung unterschiedlich verhalten. Wenn Ingenieure diese Maschinen so behandeln, als würden sie mit perfekter, unveränderlicher Effizienz arbeiten, mögen ihre Pläne für das Stromnetz auf dem Papier gut aussehen, aber in der realen Welt scheitern.

Ein Forschungsteam des China Electric Power Research Institute und der State Grid Gansu Electric Power Company hat eine neue Methode entwickelt, um die Beziehung zwischen Elektrizität und Wasserstoff zu steuern. Sie entwickelten ein detailliertes Computermodell, das das dynamische Verhalten von Protonenaustauschmembran-Elektrolyseuren berücksichtigt – einem speziellen Typ von Maschinen, der für seine schnelle Reaktion auf wechselnde Leistungsstufen bekannt ist. Im Gegensatz zu älteren Modellen, die davon ausgehen, dass diese Maschinen Elektrizität mit einer festen Rate in Wasserstoff umwandeln, erkennt das neue Modell an, dass sich die Effizienz verschiebt, wenn sich die Maschine aufheizt oder abkühlt. Die Forscher testeten diesen Ansatz mithilfe eines simulierten Stromnetzes, das auf einem Standard-30-Bus-System basiert, und eines Wasserstoffnetzwerks, das nach einem 20-Knoten-System in Belgien modelliert wurde. Ihr Ziel war es, den kosteneffizientesten Zeitplan für den Betrieb des gesamten Systems zu finden, während sie gleichzeitig die Ausrüstung sicher halten und deren Lebensdauer verlängern.

Die Studie zeigt, dass die Effizienz eines Elektrolyseurs keine Konstante ist, sondern eine lebendige Variable, die je nach Temperatur und Leistungsaufnahme des Geräts zwischen etwa 80 Prozent und 90 Prozent tanzt. Wenn ein Elektrolyseur startet, ist er kalt und seine Effizienz ist niedriger. Während er läuft, baut sich die interne Wärme auf, was die chemische Reaktion verbessert und die Effizienz steigert, bis eine optimale Temperatur erreicht ist. Wenn die Maschine jedoch zu heiß läuft, besteht das Risiko von Schäden an ihren internen Komponenten, wie etwa den Membran- und Katalysatorschichten, was ihre Lebensdauer verkürzen kann. Die Forscher fanden heraus, dass traditionelle Planungsmethoden, die die thermische Dynamik ignorieren, die Maschinen oft dazu bringen, zu lange mit voller Kapazität zu laufen, was gefährlich für die Ausrüstung ist. Ihre neue Methode, die strikte Temperaturgrenzen einhält und die Abnutzung durch Start- und Stoppvorgänge berücksichtigt, ermöglicht es dem System, sicherer zu arbeiten.

In ihren Simulationen verglichen die Forscher drei verschiedene Wege, das System zu steuern. Beim ersten Ansatz wurden das Elektrizitäts- und das Wasserstoffnetz als getrennte Einheiten behandelt, was zu einer Akzeptanzrate für erneuerbare Energien von nur 75 Prozent und den höchsten Gesamtkosten führte. Beim zweiten Ansatz wurden die beiden Netzwerke miteinander verknüpft, jedoch wurde das alte, vereinfachte Modell verwendet, das von einer konstanten Effizienz ausgeht. Diese Methode erreichte die niedrigsten Kosten und die höchste Akzeptanzrate für erneuerbare Energien von 95 Prozent, doch die Forscher merkten an, dass diese Ergebnisse übermäßig optimistisch und potenziell unsicher für die Hardware waren. Der dritte Ansatz, der ihr neues dynamisches Modell verwendete, erreichte eine Akzeptanzrate für erneuerbare Energien von 92 Prozent bei einem Systempreis, der nur geringfügig höher war als beim unrealistischen zweiten Ansatz. Dieser Mittelweg erwies sich als der praktischste Weg, da er die Notwendigkeit, grüne Energie zu speichern, mit der Notwendigkeit, teure Ausrüstung vor thermischer Belastung und häufigen Start-Stopp-Zyklen zu schützen, in Einklang bringt.

Das Team untersuchte auch, wie sich die Größe der Elektrolyseur-Anlage auf das System auswirkt. Sie entdeckten, dass die Erhöhung der Kapazität der Elektrolyseure es dem Netz ermöglicht, mehr erneuerbare Energien aufzunehmen und die Gesamtkosten des Betriebs zu senken, jedoch nur bis zu einem gewissen Punkt. Sobald die Kapazität ein bestimmtes Niveau erreicht, führen zusätzliche Maschinen zu abnehmenden Grenzerträgen; die zusätzlichen Kosten für den Kauf und die Installation der Ausrüstung überwiegen die kleinen Gewinne bei der Energiespeicherung. Dies deutet darauf hin, dass es eine ideale Größe für diese Anlagen gibt, die von der spezifischen Mischung aus Wind- und Solarkraft sowie dem Layout des lokalen Netzes abhängt. Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass ihr dynamisches Modell einen realistischen Bauplan für Betreiber bietet, der sicherstellt, dass der Übergang zu einer wasserstoffbasierten Energiezukunft nicht nur wirtschaftlich sinnvoll, sondern auch physisch nachhaltig für die Maschinen ist, die die Arbeit verrichten.