❖ 第一作者: Hyunjun Lee, Ulsan National Institute of Science and Technology, Republic of Korea
Jiwon Gu, Ulsan National Institute of Science and Technology, Republic of Korea
❖ 通讯作者: Hyun-Seok Cho, Korea Institute of Energy Research, Republic of Korea
Hankwon Lim, Ulsan National Institute of Science and Technology, Republic of Korea
❖ 作者邮箱: hscho@kier.re.kr; hklim@unist.ac.kr
摘要
最近，人们相当重视增加可再生能源装机容量以减轻全球二氧化碳排放。利用电解水和可再生能源生产的H2被认为是一种清洁能源载体，产生不排放CO2的电力，被称为“绿色H2”。本文提出了一种碱性水电解槽的预测和健康管理模型，通过预测电解槽上的负载电压来获取健康状态信息。通过机器学习模型、支持向量机和高斯过程回归对历史操作数据进行训练，建立了预测和健康管理模型，显示均方根误差分别为 1.28 × 10-3 和 8.03 × 10-6。此外，还对由1MW光伏电站和1MW碱性水电解槽组成的绿色H2生产系统进行了技术经济分析，以提供系统的经济性见解和可行性。计算了H2的平准化成本为6.89 kg/H2美元，并且通过考虑光伏模块和电解槽的学习率，显示了通过碳捕获和储存的蒸汽甲烷重整达到H2平准化成本的潜力。最后，在资本支出和更换成本足够低的情况下，在10年左右更换碱性水电解槽可提高绿色H2生产系统的净现值。
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