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2024年8月，IEEE Transactions on Smart Grid期刊发表了一篇题为“Stochastic-Robust Planning of Networked Hydrogen-Electrical Microgrids: A Study on Induced Refueling Demand” 的研究论文。该文创新性地计及需求诱导效应，建立了含决策依赖不确定性的氢电耦合微网群随机鲁棒规划模型，开发了基于参数列生成分解的分解协调优化算法。
为积极应对气候变化、推动经济社会可持续发展，世界各国先后提出“碳中和”目标。国际能源署（IEA）的数据显示，交通领域的碳排放约占全社会的23%。为了实现碳中和目标，交通系统正在经历清洁低碳化转型。相比于传统高排放的燃油车，氢燃料电池汽车由于其零碳排的优势，正逐渐受到世界各国的广泛关注。然而，氢燃料电池汽车的快速增长对能源部门的氢燃料供应带来了巨大挑战。据预测，2030年全球道路交通的氢能需求预计将增长为2022年的123倍，现有氢能基础设施的供应能力难以满足。另一方面，传统工业领域主要通过集中式的蒸汽甲烷重整、煤气化等方式制氢，进而通过氢能供应链路输送至需求侧。上述方式虽然成本较低，但是不可避免地会产生碳排放，不利于碳中和目标的实现。因此，亟需发展并建设清洁低碳的新型氢能基础设施。
随着新型电力系统的加速建设，配电网与城市交通系统的互联耦合愈发紧密。氢电耦合微网（如图1）通过协同分布式新能源发电、蓄电以及就地绿氢制取、存储、加注等模块，可以为当地提供清洁的电力供应，并为下游交通系统提供氢能加注服务，为能源和交通系统的深度脱碳提供了新的解决方案。
电解水制氢的高昂成本是制约氢电耦合微网发展的关键瓶颈，科学的规划设计至关重要。同时，若不能合理考虑系统供需两侧的运行风险（例如新能源间歇性出力、氢加注需求变化、电力负荷波动），将进一步影响投资的经济效益。目前已有部分学者对该问题进行研究，并将上述不确定因素建模为外源性因素（即不受系统投资决策影响，可用事先给定的随机分布、不确定集等描述）。但是，现有文献忽略了氢电耦合微网建设的“需求诱导效应”（Demand-Inducing Effect, DIE），即氢燃料电池汽车加注负荷会向新建或扩建的氢电耦合微网汇聚，使得系统投建决策显著影响氢加注需求的地理分布。在此情况下，传统的外源性不确定建模方式难以捕捉“需求诱导效应”对系统的内生性影响，可能导致不必要的经济损失。相比之下，氢加注需求更适合被表征为决策依赖不确定因素（Decision-Dependent Uncertainty, DDU）。因此，通过引入氢加注负荷的决策依赖不确定描述，本文研究计及需求诱导效应的氢电耦合微网群优化规划（Networked Hydrogen-Electrical Microgrids Planning, NHEMP）问题，以期支撑能源-交通系统的低碳经济发展。
(a) 零碳小镇
（b) 氢电耦合微网
图1 含氢电耦合微网的零碳小镇典型结构示意图
本文计及需求诱导效应，建立了含决策依赖不确定性的氢电耦合微网群随机鲁棒规划模型，并开发了基于参数列生成分解（Parametric Column-and-Constraint Generation, PC&CG ）的分解协调优化算法。主要创新点总结如下：
（1）在氢电耦合微网规划中计及需求诱导效应，并考虑司机的非预期、非合作行为，引入鲁棒优化思想，利用决策依赖不确定集（DDU Set）描述氢燃料电池汽车的加注需求。
（2）建立了氢电耦合微网群规划（NHEMP）的三层随机鲁棒优化模型。其中，传统的外源性不确定因素（新能源间歇性出力、电力需求波动）用一系列随机场景描述，氢燃料电池汽车的加注需求用决策依赖不确定集描述。
（3）为了克服所提NHEMP模型的计算困难，开发了基于PC&CG的分解协调优化算法，进而引入并行求解机制，实现该问题的精确、高效求解。
考虑需求诱导效应，构建氢电耦合微网群规划（NHEMP）的三层随机鲁棒优化模型，模型框架如图2所示。所提模型上层以最小化投资成本为目标，优化氢电耦合微网的选址定容方案；中层基于决策依赖不确定集，寻找“最差”的氢加注需求地理分布情况；下层问题利用随机场景集，对氢电耦合微网群的规划结果进行经济可行性校验。
图2 氢电耦合微网群规划的三层随机鲁棒优化问题框架
本文以氢电耦合微网的加氢机数量（）表征其加注能力，随机场景s下各子区域z的氢加注需求可以用如下的决策依赖不确定集（DDU Set）描述，图3给出其示意图。
构建的氢电耦合微网群随机鲁棒规划模型可以用如下的矩阵形式（DDU-NHEMP）表示。
相较于传统的微网规划问题，所提模型存在投资决策与不确定环境间的双向依赖关系，彻底改变了问题的结构特征。由于不确定集的形状和大小会随第一阶段决策变化，传统的列生成分解算法（Column-and-Constraint Generation, C&CG）无法使用。为了应对DDU-NHEMP问题的求解挑战，本文开发了基于参数列生成分解（PC&CG）的高性能优化算法，实现DDU-NHEMP问题的高效、精确求解。具体细节请参考原文。
本文的部分结果展示如下：
(a) 案例1：不考虑需求诱导效应，氢加注需求用静态的外源性不确定集描述
(b) 案例2：考虑需求诱导效应，氢加注需求用动态的决策依赖不确定集（DDU Set）描述
图4 氢电耦合微网群规划结果
表1 氢电耦合微网群规划方案的经济效益评估
(a) 系统综合成本和得以满足的氢加注负荷
(b) 需求诱导效应价值
图5 需求诱导效应的灵敏性分析
图6 参数列生成分解算法（PC&CG）与Benders-列生成分解算法（Benders C&CG, BC&CG）的收敛特性对比（PC&CG与BC&CG的求解时间分别为41.62秒和7410.30秒，迭代次数分别为4次和155次）
本文计及需求诱导效应，提出了氢电耦合微网群的随机鲁棒规划方法。为了描述系统投资决策与氢燃料电池汽车加注需求的双向依赖关系，建立了含决策依赖不确定集（DDU Set）的三层“min-max-min”优化模型。进而开发基于参数列生成分解（PC&CG）的分解协调优化算法，支持所提模型的精确、高效求解。主要结论如下：
（1）需求诱导效应对氢电耦合微网群规划的经济效益有促进作用。随着需求诱导效应增强，投资方案有望获得额外收益；但是这种促进作用在达到峰值后会由于氢燃料供应与存储能力的限制而逐步递减。
（2）决策依赖不确定集可以更加灵活地描述需求诱导效应对氢加注负荷的影响，从而支持氢电耦合微网群最优投资方案的生成。
（3）参数列生成分解（PC&CG）算法为决策依赖随机鲁棒优化问题提供了强大的计算工具。计算结果表明，相比Benders-列生成分解算法（BC&CG），PC&CG有望大大减少计算时间（约180倍）。该结果进一步将列生成分解算法（C&CG）对Benders对偶割平面算法（Benders-Dual Method）的支配作用推广到了决策依赖不确定问题中。
X. Sun, X. Cao, B. Zeng, Q. Zhai, T. Başar, and X. Guan,“Stochastic-Robust Planning of Networked Hydrogen-Electrical Microgrids: A Study on Induced Refueling Demand,” IEEE Transactions on Smart Grid, doi: 10.1109/TSG.2024.3451993.
原文链接：
https://ieeexplore.ieee.org/document/10659235
孙寻航：第一作者，西安交通大学自动化科学与工程学院在读博士生，主要研究领域为信息物理融合能源系统及其智能决策。在IEEE Trans. Smart Grid、IEEE Trans. Automation Science and Engineering等高水平学术期刊或国际会议发表学术论文10余篇，入选ESI高被引论文（top 1%）1篇。担任IEEE Trans. Power Systems、Applied Energy等国际期刊审稿人。参与国家重点研发计划、国家自然科学基金重大项目等科技项目。
曹晓宇：通讯作者，西安交通大学自动化科学与工程学院教授，博士生导师，国家级青年人才、省级科技领军人才，陕西青年五四奖章获得者。主要从事大系统优化理论及其应用于信息物理融合能源系统（包括新型电力系统、综合能源系统、绿色算力网络等）的科研与教学工作。在IEEE Trans. Power Systems、IEEE Trans. Smart Grid、IEEE Trans. Sustainable Energy、IEEE Trans. Automation Science and Engineering、Applied Energy等高水平学术期刊发表论文40余篇，其中入选ESI高被引论文（top 1%）5篇、ESI热点论文（top 0.1%）1篇。取得发明专利20余项、软件著作权10件。获2022年度陕西省高等学校科学技术研究优秀成果奖一等奖。近五年主持国家自然科学基金、国家重点研发计划任务、国家电网公司合作项目、华为公司合作项目等科研项目20余项。成果转化应用于山西、陕西、河北、江苏、西藏等10余省份的新能源电力系统规划与运行，取得了显著的经济效益与低碳节能成效。现任学术职务包括IFAC智慧城市控制专业委员会主席、Cyber-Physical Energy Systems 期刊执行编辑、中国自动化学会青年工作委员会委员、《电力自动化设备》青年编委等。
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