Оптимизированное планирование интегрированных энергетических систем: многомерный подход к синергии электроэнергии, водорода, аммиака и тепла с использованием алгоритма LSDBO-WOA

Почему важно хранить чистую энергию по‑новому

Ветровые турбины и солнечные панели распространяются очень быстро, но электроэнергия, которую они производят, не всегда поступает тогда, когда она нужна людям. Это несоответствие приводит к потере чистой энергии и заставляет сети полагаться на ископаемое топливо. В этом исследовании рассматривается новый способ сглаживания таких колебаний с помощью жидкого аммиака, выступающего как многофункциональный «клеевой» элемент, соединяющий электроэнергию, водород, тепло и топливо, чтобы больше возобновляемой энергии можно было улавливать, хранить и использовать там, где она наиболее ценна.

Чистая энергетическая экосистема размером с парк

Исследователи спроектировали виртуальный энергетический парк, который объединяет ветер, солнце, основную энергосеть и природный газ с сетью продвинутых устройств. В центре системы находится резервуар с жидким аммиаком, рассматриваемым как долгосрочный энергетический запас. Избыточная возобновляемая электроэнергия сначала вырабатывает водород из воды, затем соединяет его с азотом из воздуха для получения аммиака. Позже этот аммиак можно снова превратить в водород, сжечь совместно с природным газом в газовой турбине или подать в специальные топливные элементы. Тепло, которое обычно теряется — от турбин, топливных элементов и химических реакций — улавливается и повторно используется для централизованного отопления или дополнительной генерации, так что почти никакая входная энергия не пропадает впустую.

Планирование оптимального набора оборудования

Проектирование такой сложной системы похоже на планирование небольшого города: необходимо выбрать количество и размеры каждого компонента так, чтобы система работала дешево, чисто и надежно. Авторы создают двухуровневую модель планирования и управления. Верхний уровень определяет мощности и долгосрочный дизайн, одновременно преследуя четыре цели: снижение годовых затрат, снижение выбросов углерода, повышение общей эффективности и уменьшение потерь возобновляемой энергии. Нижний уровень затем моделирует повседневную работу при неопределенных ветре, солнце и спросе, регулируя нагрузку каждого устройства и оценивая фактические эксплуатационные затраты. Информация циркулирует между уровнями до тех пор, пока не достигается хороший баланс между этими целями.

Более умный поиск лучших решений

Поскольку пространство возможных проектов огромное и сложно устроено, команда использует кастомный поисковый алгоритм вместо простых переборов. Они объединяют два методов, вдохновлённых природой — один, смоделированный по образцу поиска пищи у навозных жуков, и другой, имитирующий охоту китов — в гибрид, известный как LSDBO‑WOA. Этот гибрид просматривает множество возможных вариантов системы, чередуя широкий обзор для исследования и прицельную доработку перспективных кандидатов. В сравнении с популярными многоцелевыми оптимизаторами LSDBO‑WOA находит множества решений, лежащие ближе к идеальному балансу стоимости, выбросов, эффективности и использования возобновляемой энергии, хотя требует несколько больших временных затрат на стандартном ноутбуке.

Что происходит при увеличении доли аммиака в смеси

Далее в исследовании рассматривается, насколько активно аммиак следует использовать в топливной смеси газовой турбины. Сценарии варьируются от полного отсутствия аммиака до довольно высокой доли. По мере роста доли аммиака способность системы поглощать возобновляемую электроэнергию улучшается, а общая энергетическая эффективность повышается примерно от 84% до почти 98%. Эксплуатационные затраты в целом снижаются, но не монотонно: производство и обращение с большим количеством аммиака добавляет собственные расходы. Снижение выбросов углерода наиболее заметно — примерно на 7,3% по сравнению с базовым сценарием — когда аммиак обеспечивает около 15% топлива для газовой турбины. При большей доле дополнительные преимущества уменьшаются и, с учётом всех побочных эффектов, выбросы могут даже немного вырасти.

Управление неопределённостью в реальном, неидеальном мире

Погоду и энергопотребление в реальном мире нельзя предсказать точно, поэтому авторы сравнивают три подхода к учёту неопределённости в слое планирования. Метод, основанный на вероятностях и предполагающий известные статистические свойства ошибок прогноза, держит и затраты, и выбросы относительно низкими, но допускает больше периодических потерь возобновляемой энергии. Более консервативные методы, защищающиеся от наихудших сценариев, действительно дополнительно сокращают потери, однако требуют больших расходов и приводят к более высоким суммарным выбросам. Для хорошо наблюдаемой системы масштаба кампуса с достаточной исторической статистикой исследование предлагает умеренно осторожный вероятностный подход как наилучший компромисс между риском, затратами и климатическим влиянием.

Что это значит для будущих парков чистой энергии

Проще говоря, работа показывает, что превращение избыточной ветровой и солнечной энергии в жидкий аммиак — а затем гибкое превращение этого аммиака обратно в электричество, водород или тепло — может сделать локальную энергетическую систему более самодостаточной, эффективной и благоприятной для климата. С правильным выбором оборудования и тщательно настроенной стратегией расписания смоделированная система использует почти всю поступающую энергию, одновременно сокращая выбросы и расходы. Хотя практические вопросы, такие как безопасность при работе с аммиаком и будущие цены на оборудование, требуют дополнительного внимания, исследование указывает на перспективный рецепт для чистых энергетических хабов, способных обеспечить глубокое сокращение выбросов без жертвования надежностью.

Цитирование: Tu, N., Yang, J., Yan, X. et al. Optimized scheduling of integrated energy systems: a multi-dimensional electricity, hydrogen, ammonia, heat synergy approach using the LSDBO-WOA algorithm. Sci Rep 16, 13130 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41136-8

Ключевые слова: интегрированные энергетические системы, энергетическое хранение в аммиаке, планирование возобновляемой энергетики, низкоуглеродная электроэнергия, многоэнергетическая оптимизация