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2026年电工杯A绿电直连型电氢氨园区优化运行完整paper+代码
一、赛题基本信息
| 项 | 内容 |
|---|---|
| 赛事 | "中国电机工程学会杯"全国大学生电工数学建模竞赛 |
| 题号 | A 题 |
| 题目 | 绿电直连型电氢氨园区优化运行 |
| 主题领域 | 综合能源系统 / 优化调度 / 风光制氢制氨 / 储能配置 |
二、赛题背景
随着"双碳"战略推进，新能源大规模并网消纳难，绿电直连项目成为新能源就近消纳新路径。国家发改委、能源局对绿电直连项目提出三项核心指标要求：
| 指标 | 计算公式 | 阈值 |
|---|---|---|
| 新能源自发自用比例 | (总用电量 − 上网电量 − 网购电量) / 新能源发电量 | > 60% |
| 总用电量绿电比例 | (新能源发电量 − 上网电量) / 总用电量 | > 30% |
| 新能源上网电量比例 | 上网电量 / 新能源发电量 | < 20% |
由于氨比氢更易储运，"绿电---绿氢---绿氨"一体化园区是新能源消纳与化工脱碳的重要路径。园区结构如下：
风电 光伏 → 电负荷 / 碱性电解槽 ALKEL / PEM 电解槽 PEMEL
↓ ↓
合成氨装置 ← 氢
↓
氨负荷
↑↓
外部电网（购电 / 上网）
储电设备（仅离网/储能场景）三、园区基础参数（题面给出）
3.1 设备初始配置（产能 36 吨/日时）
| 设备 | 额定功率 | 产率 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 碱性电解槽 ALKEL | 10 MW | 140 kg H₂/h | 效率 70% |
| PEM 电解槽 PEMEL | 10 MW | 160 kg H₂/h | 效率 80% |
| 合成氨装置 | 0.75 MW | 1.5 t NH₃/h | 用电 0.5 kWh/kgNH₃，用氢 0.2 kgH₂/kgNH₃ |
| 园区常规电负荷 | 峰值 6 MW | --- | 标幺曲线见附件1 |
| 风电装机 | 40 MW | --- | 出力曲线见附件2、附件3 |
| 光伏装机 | 64 MW | --- | 出力曲线见附件2、附件4 |
3.2 容量扩容规则
制氨产能扩容时，配套电氢氨装置的额定功率随产能规模线性同步提升。
例如产能从 36 → 72 吨/日（×2），则：
- ALKEL：10 → 20 MW
- PEMEL：10 → 20 MW
- 合成氨装置：0.75 → 1.5 MW
3.3 经济参数
| 参数 | 数值 |
|---|---|
| 风电度电成本 | 0.15 元/kWh，寿命 25 年 |
| 光伏度电成本 | 0.12 元/kWh，寿命 25 年 |
| ALKEL 运维系数 | 0.10 元/kWh，制氢耗电 50 kWh/kg（未考虑效率） |
| PEMEL 运维系数 | 0.15 元/kWh，制氢耗电 50 kWh/kg（未考虑效率） |
| 电储能投资成本 | 1000 元/kWh，运维 0.01 元/kWh，寿命 15 年，充放效率 90%/90%，自损耗 0.2% |
| 合成氨装置投资 | 60000 元/kgH₂，运维 0.002 元/kWh，寿命 30 年 |
| 分时电价 | 高峰 0.8024、平 0.6074、低谷 0.3424 元/kWh（详见附件7） |
| 上网电价（风/光） | 0.3779 元/kWh |
3.4 分时电价时段划分
| 时段类型 | 时段 | 电价（元/kWh） |
|---|---|---|
| 高峰 | 10:00--15:00、18:00--21:00 | 0.8024 |
| 平段 | 07:00--10:00、15:00--18:00、21:00--23:00 | 0.6074 |
| 低谷 | 23:00--次日 07:00 | 0.3424 |
3.5 风光场景组合
- 6 种风电场景 × 4 种光伏场景 = 24 种组合场景
- 题面假设："每种风光场景代表 15 天"，故 24 × 15 = 360 天 ≈ 全年
- 时间粒度：1 小时（每日 24 个时段）
四、附件清单与数据格式
| 附件 | 文件名 | shape | 内容 |
|---|---|---|---|
| 附件1 | 园区典型日常规电负荷标幺功率曲线.xlsx | 24×2 | 各小时常规负荷标幺值（峰值 6MW） |
| 附件2 | 典型日风电、光伏标幺功率表.xlsx | 24×3 | 风电、光伏典型日标幺功率 |
| 附件3 | 园区6种场景的风电标幺功率表.xlsx | 24×7 | 6 种风电场景标幺功率 |
| 附件4 | 园区4种场景的光伏标幺功率表.xlsx | 24×5 | 4 种光伏场景标幺功率 |
| 附件5 | 风光发电与制氢设备技术参数.xlsx | 6×5 | 风/光/ALKEL/PEMEL 技术经济参数 |
| 附件6 | 储能设备和合成氨装置技术参数.xlsx | 7×3 | 储能与合成氨参数 |
| 附件7 | 分时电价表.xlsx | 4×2 | 峰平谷分时电价 |
| 附件8 | 风电、光伏余电上网电价.xlsx | 3×3 | 上网电价（均 0.3779 元/kWh） |
五、子问题结构化列表
问题一：典型场景下园区运行指标分析（基础诊断）
约束 ：电解槽和合成氨装置每日满负荷连续运行，不计功率损耗。
子任务：
- (1) 计算典型日用电负荷功率、风光发电功率、购电功率 、售电（上网）功率，并绘制 24 小时曲线
- (2) 计算并核验四个核心指标：
- 新能源自发自用比例（要求 > 60%）
- 总用电量绿电比例（要求 > 30%）
- 新能源上网电量比例（要求 < 20%）
- 吨氨成本
- 分析哪些指标不达标及原因
关键参数：产能 36 吨/日，使用附件1（负荷）和附件2（典型日风光）。
问题二：离散制氨调节的优化（产能扩容 72 吨/日 + 0/1 决策）
约束：
- 产能扩至 72 吨/日（设备功率全部翻倍）
- 产量按 9 吨/日递减：72 / 63 / 54 / 45 / 36 吨/日 共 5 档
- 电氢氨装置只能全额开机或停机（0/1 决策）
子任务：
- (1) 在典型风光场景 下：
- 对每个产量档，求成本最低的生产时段安排（24 个 0/1 变量）
- 报告各档的绿电指标
- 找出最低吨氨成本对应的日产量
- 分析该最优方案的指标合格情况和设备利用率
- (2) 在24 种风光场景 下：
- 对每个场景 × 每个产量档求最优生产时段
- 统计绿电指标、吨氨成本、购电/售电指标的分布
- 按"全满足/部分满足/全不满足"三类统计全年绿电指标状况
- 绘制全年吨氨成本分布曲线 并计算全年总吨氨成本
模型类型 ：混合整数线性规划（MILP），决策变量为各时段开机状态 u t ∈ { 0 , 1 } u_t \in \{0,1\} ut∈{0,1}。
问题三：连续制氨调节的优化（功率连续可调 + 多场景）
约束：
- 产能 72 吨/日；产量同样 5 档 (72/63/54/45/36)
- 电氢氨装置功率连续可调，下限 10%
- 24 种风光场景
子任务：
- (1) 每种场景下求最优制氨用电功率调度（24 个连续变量），求绿电指标和吨氨成本；按三类统计全年；绘制吨氨成本分布；计算全年总吨氨成本
- (2) 从购电/售电/成本/指标角度分析各场景运行特征
- (3) 与问题二(2)对比，分析吨氨成本和绿电指标变化及原因
模型类型：线性规划（LP）或非线性规划（NLP），核心为连续功率变量。
问题四：离网运行 + 储能配置（核心规划题）
约束：
- 园区完全离网（不联网，无购电无上网）
- 24 种风光场景，产能 72 吨/日
- 电氢氨装置功率连续可调，下限 10%
子任务：
- (1) 尽限利用风光 条件下：
- 每种场景的制氨产量、吨氨成本
- 全年制氨总量、氢/氨年平均产能利用率
- 分析能源自给和风光利用状况
- 估算园区能源自治的最小风、光装机容量
- (2) 针对(1)中最大弃电场景 ：
- 给出储能容量最优配置方案
- 24 个场景下含储能的功率最优调度
- 各场景的吨氨成本、全年总量、利用率
- 储能带来的能源自给和风光利用改善
- (3) 基于储能配置结果：
- 满足相同制氨产量前提下，对比离网 vs 联网模式经济性
- 分析系统支撑的成本价值
模型类型：双层优化（容量配置 + 调度），可能涉及鲁棒优化或场景分解。
问题五：政策与系统影响分析（开放论述）
子任务：
- 分析绿电直连园区容量渗透率显著提高后对接入电力系统的影响
- 至少指出三种利弊
- 给出政策建议并提供论证依据
类型：开放论述题，需结合电力系统稳定性、调峰、市场机制、新能源消纳等角度。
2026 电工杯 A 题：思路分析与建模方案
问题一：典型日基线诊断
1.1 任务
- (1) 计算典型日 24 小时的负荷、风光、购电、上网四条功率曲线
- (2) 计算用电量、新能源发电量、网购电量、上网电量、三项绿电指标、吨氨成本，分析达标情况
1.2 候选方案对比
| 方案 | 思路 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| A 直接功率平衡计算 | 设备满载，每小时 P t n e t = P t w i n d + P t p v − P t l o a d − P t a l k − P t p e m − P t n h 3 P^{net}_t = P^{wind}_t + P^{pv}_t - P^{load}_t - P^{alk}_t - P^{pem}_t - P^{nh3}_t Ptnet=Ptwind+Ptpv−Ptload−Ptalk−Ptpem−Ptnh3，正值为上网、负值为购电 | 简洁、与题目假设完全一致 | 无优化空间，但题目本身就要求满载 |
| B 简化 LP 验证 | 即使满载也建一个 LP，验证最优解恰好是满载 | 形式严谨 | 多余，与题面假设冲突 |
1.3 推荐方案：A（直接计算）
题目明确"假设电解槽与合成氨装置每日满负荷连续运行"，没有优化自由度，本题就是诊断式计算。
1.4 关键计算
设备总用电（满载，产能 36 t/日）：
- P a l k + P p e m + P n h 3 = 10 + 10 + 0.75 = 20.75 P^{alk} + P^{pem} + P^{nh3} = 10 + 10 + 0.75 = 20.75 Palk+Ppem+Pnh3=10+10+0.75=20.75 MW（24 小时常数）
24 小时净功率 ：
P t n e t = ( 40 ⋅ p t w i n d + 64 ⋅ p t p v ) − 6 ⋅ p t l o a d − 20.75 P^{net}_t = (40 \cdot p^{wind}_t + 64 \cdot p^{pv}_t) - 6 \cdot p^{load}_t - 20.75 Ptnet=(40⋅ptwind+64⋅ptpv)−6⋅ptload−20.75
其中 p t w i n d , p t p v , p t l o a d p^{wind}_t, p^{pv}_t, p^{load}_t ptwind,ptpv,ptload 分别取自附件2、附件1（标幺值）。
指标计算：
- 总用电量 E t o t a l = ∑ t ( P t l o a d + P t a l k + P t p e m + P t n h 3 ) E^{total} = \sum_t (P^{load}_t + P^{alk}_t + P^{pem}_t + P^{nh3}_t) Etotal=∑t(Ptload+Ptalk+Ptpem+Ptnh3)
- 新能源发电量 E r e = ∑ t ( P t w i n d + P t p v ) E^{re} = \sum_t (P^{wind}_t + P^{pv}_t) Ere=∑t(Ptwind+Ptpv)
- 网购电量 E b u y = ∑ t max ( − P t n e t , 0 ) E^{buy} = \sum_t \max(-P^{net}_t, 0) Ebuy=∑tmax(−Ptnet,0)
- 上网电量 E s e l l = ∑ t max ( P t n e t , 0 ) E^{sell} = \sum_t \max(P^{net}_t, 0) Esell=∑tmax(Ptnet,0)
- 自发自用比例 = ( E t o t a l − E s e l l − E b u y ) / E r e = (E^{total} - E^{sell} - E^{buy}) / E^{re} =(Etotal−Esell−Ebuy)/Ere
- 绿电比例 = ( E r e − E s e l l ) / E t o t a l = (E^{re} - E^{sell}) / E^{total} =(Ere−Esell)/Etotal
- 上网比例 = E s e l l / E r e = E^{sell} / E^{re} =Esell/Ere
吨氨成本 ：
吨氨成本 = 总成本 日产氨吨数 \text{吨氨成本} = \frac{\text{总成本}}{\text{日产氨吨数}} 吨氨成本=日产氨吨数总成本
总成本 = 风光发电成本 + 电解槽运维 + 合成氨运维 + 网购电成本 − 上网售电收入
1.5 预期产出
- 4 张 24 小时功率曲线图（负荷 / 风光发电 / 购电 / 上网）
- 1 张能流桑基图
- 指标对照表（含达标判定）
问题二：离散制氨调度（MILP）
2.1 任务
- 产能 72 t/日，5 档产量 (72/63/54/45/36)，电氢氨装置 0/1 开机
- (1) 典型场景下：找最低吨氨成本对应的产量及方案
- (2) 24 场景下：统计全年绿电指标分布、绘制吨氨成本曲线
2.2 候选方案对比
| 方案 | 思路 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| A MILP 双 0/1 变量 | 决策变量：电解槽开机 u t e l u^{el}_t utel、合成氨开机 u t n h u^{nh}_t utnh；约束氢平衡、产量目标 | 严格符合题意，求解器（PuLP/Gurobi 免费版）秒级求解 | 模型规模较大但可控 |
| B 启发式贪心 | 按电价从低到高排序时段，依次开机至满足产量 | 实现快 | 不保证最优；难处理氢平衡约束 |
| C 枚举法 | 24 个时段开机状态有 2 24 2^{24} 224 种，但 5 档产量 ⇒ 选 k k k 个时段 | 思路直观 | ( 24 12 ) = 2.7 M \binom{24}{12}=2.7M (1224)=2.7M 仍可枚举但浪费 |
2.3 推荐方案：A（MILP）
2.4 关键模型（产能 72 t/日，电解槽各 20 MW，合成氨 1.5 MW）
决策变量 （每个时段 t = 1 , ... , 24 t = 1,\dots,24 t=1,...,24）：
- u t a l k ∈ { 0 , 1 } u^{alk}_t \in \{0,1\} utalk∈{0,1}：碱性电解槽开机
- u t p e m ∈ { 0 , 1 } u^{pem}_t \in \{0,1\} utpem∈{0,1}：PEM 电解槽开机
- u t n h ∈ { 0 , 1 } u^{nh}_t \in \{0,1\} utnh∈{0,1}：合成氨装置开机
- P t b u y ≥ 0 P^{buy}_t \ge 0 Ptbuy≥0：购电
- P t s e l l ≥ 0 P^{sell}_t \ge 0 Ptsell≥0：上网
核心约束：
功率平衡：
P_wind_t + P_pv_t + P_buy_t = P_load_t + 20*u_alk_t + 20*u_pem_t + 1.5*u_nh_t + P_sell_t
产量约束（产能档位 Q ∈ {72,63,54,45,36} 吨/日）：
Σ_t (1.5 * u_nh_t) = Q → Σ_t u_nh_t = Q/1.5 （即开机小时数 = Q/1.5）
氢平衡约束（题目隐含：制氢必须供给制氨；产能 72t/日时 ALKEL 280 kg/h, PEMEL 320 kg/h）：
日产氢 ≥ 日产氨 × 0.2
Σ_t (280*u_alk_t + 320*u_pem_t) ≥ Q*1000*0.2
注：可考虑加氢储罐，使制氢制氨时段错峰，本题简化处理为日总量平衡目标函数（最小化总日成本）：
min Σ_t [ π_t * P_buy_t # 购电成本
- π_sell * P_sell_t # 上网收入（负成本）
+ 0.10 * 20 * u_alk_t # 碱性电解槽运维
+ 0.15 * 20 * u_pem_t # PEM 电解槽运维
+ 0.002 * 1.5 * u_nh_t # 合成氨运维
]
+ 风光摊销（按日折算的容量成本，可计入但不影响优化决策）吨氨成本 = 日成本 / 日产氨吨数
2.5 推荐求解器
- PuLP + CBC（免费，安装简单，本题规模 ≤ 100 个变量、秒级求解）
- 备选：Gurobi（学术免费版）
2.6 全年统计（子问题2）
- 24 场景 × 5 产量档 = 120 次 MILP 求解
- 每场景代表 15 天，按场景的指标合格情况分类汇总：
- 全满足：3 个指标都达标
- 部分满足：1--2 个达标
- 全不满足：0 个达标
问题三：连续制氨调度（LP）
3.1 任务
- 同问题二的产能与产量设置，但功率连续可调，下限 10%
- 24 场景批量求解，对比问题二
3.2 候选方案对比
| 方案 | 思路 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| A 纯 LP 模型 | 决策变量为连续功率 P t a l k , P t p e m , P t n h 3 P^{alk}_t, P^{pem}_t, P^{nh3}_t Ptalk,Ptpem,Ptnh3 | 凸优化，秒级求解 | --- |
| B MINLP（功率下限 10% 用 0/1 变量切换） | 引入开关变量保证 0 或 10%,100% | 严格 | 复杂，大概率与 LP 等价 |
3.3 推荐方案：A（LP 为主，必要时引入半连续变量）
关于"下限 10%"的处理 ：题目说"下限 10%"通常指开机时不低于额定功率的 10%。可用半连续变量 P ∈ { 0 } ∪ 0.1 P r a t e d , P r a t e d P \in \{0\} \cup 0.1 P_{rated}, P_{rated} P∈{0}∪0.1Prated,Prated，引入 u t ∈ { 0 , 1 } u_t \in \{0,1\} ut∈{0,1} 实现 MILP；但若全天总产能足够，LP 解通常远高于 10%，可先用 LP 解，事后检验。
3.4 关键模型
决策变量（连续，每个时段）：
- P t a l k , P t p e m ∈ 0 , 20 P^{alk}_t, P^{pem}_t \in 0, 20 Ptalk,Ptpem∈0,20 MW（开机时下限 2 MW）
- P t n h 3 ∈ 0 , 1.5 P^{nh3}_t \in 0, 1.5 Ptnh3∈0,1.5 MW（开机时下限 0.15 MW）
- P t b u y , P t s e l l ≥ 0 P^{buy}_t, P^{sell}_t \ge 0 Ptbuy,Ptsell≥0 MW
核心约束：
功率平衡：
P_wind_t + P_pv_t + P_buy_t = P_load_t + P_alk_t + P_pem_t + P_nh3_t + P_sell_t
合成氨产量目标：
Σ_t P_nh3_t / 0.5 = Q * 1000 （单位 kgNH3，0.5 kWh/kgNH3）
即 Σ_t P_nh3_t = Q/2 MWh （Q 为产量吨数）
氢平衡（每小时产氢率：ALKEL 28 kg/MWh×功率, PEMEL 32 kg/MWh×功率）：
Σ_t (28*P_alk_t + 32*P_pem_t) ≥ Σ_t P_nh3_t * 0.2 * 2000 （= Q*0.2*1000）
设备容量：
P_alk_t ≤ 20, P_pem_t ≤ 20, P_nh3_t ≤ 1.5目标：与问题二相同的成本构成，但运维成本按实际功率计算。
3.5 与问题二的对比维度
- 吨氨成本下降幅度
- 绿电指标改善情况（自发自用比例提升、上网比例下降）
- 设备利用率分布（问题二是 0/1，问题三是连续）
- 求解时间对比
问题四：离网 + 储能配置（核心难题）
4.1 任务
- (1) 无储能：尽限利用风光，求各场景制氨产量、最小自治装机容量
- (2) 最大弃电场景下：储能容量最优配置 + 24 场景调度
- (3) 离网 vs 联网经济性对比
4.2 候选方案对比
| 方案 | 思路 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| A 双层优化（外层容量 + 内层调度） | 外层决策储能容量 E c a p e s s , P c a p e s s E^{ess}{cap}, P^{ess}{cap} Ecapess,Pcapess；内层在给定容量下做 24 场景调度 | 结构清晰，工业实践标准做法 | 双层耗时长 |
| B 单层联合优化 | 将容量与调度合为一个 LP，所有场景同时建模 | 一次求解；理论最优 | 模型规模大（24 场景×24 时段+容量变量） |
| C 启发式（如遗传算法） | GA 搜索容量 | 易实现 | 不保证全局最优 |
4.3 推荐方案：B（单层联合 LP），对(1)简化为单场景 LP
4.4 子问题(1)模型（无储能、尽限风光）
决策变量 （每个场景 s s s × 每个时段 t t t）：
- P s , t a l k , P s , t p e m , P s , t n h 3 P^{alk}{s,t}, P^{pem}{s,t}, P^{nh3}_{s,t} Ps,talk,Ps,tpem,Ps,tnh3：连续可调
- P s , t c u r t ≥ 0 P^{curt}_{s,t} \ge 0 Ps,tcurt≥0：弃风弃光功率
核心约束：
离网功率平衡（无购无售）：
P_wind_st + P_pv_st = P_load_st + P_alk_st + P_pem_st + P_nh3_st + P_curt_st
无产量目标，目标改为最大化产氨：
max Σ_s Σ_t P_nh3_st （或最大化加权日产量）最小自治装机容量估算：
- 假设无储能，则需要在每个时段 t t t 都满足 P t w i n d + P t p v ≥ P t l o a d + 设备最小用电 P^{wind}_t + P^{pv}_t \ge P^{load}_t + 设备最小用电 Ptwind+Ptpv≥Ptload+设备最小用电
- 求解最小化 C w i n d + C p v C^{wind} + C^{pv} Cwind+Cpv s.t. 最低风光出力时段仍可维持设备 10% 运行
- 这是一个线性规划 + 极端场景分析
4.5 子问题(2)模型（含储能联合优化）
决策变量：
- 容量类（标量）： E c a p e s s E^{ess}{cap} Ecapess（kWh）、 P c a p e s s P^{ess}{cap} Pcapess（MW）
- 调度类（每场景每时段）： P s , t c h , P s , t d i s , E s , t s o c P^{ch}{s,t}, P^{dis}{s,t}, E^{soc}_{s,t} Ps,tch,Ps,tdis,Es,tsoc、机组功率
核心约束：
储能动态：
E_soc_s,t = E_soc_s,t-1 * (1 - 0.002) + P_ch_s,t * 0.9 - P_dis_s,t / 0.9
0 ≤ E_soc_s,t ≤ E_ess_cap
0 ≤ P_ch_s,t, P_dis_s,t ≤ P_ess_cap
E_soc_s,0 = E_soc_s,24 （日循环）
离网功率平衡：
P_wind_st + P_pv_st + P_dis_st = P_load_st + P_alk_st + P_pem_st + P_nh3_st + P_ch_st + P_curt_st目标（按全年加权）：
min CAPEX(E_ess_cap) / lifetime + Σ_s w_s * OPEX_s
其中 w_s = 15/360（每场景代表 15 天）
CAPEX = 1000 元/kWh × E_ess_cap，寿命 15 年 ⇒ 日折算 = E_ess_cap × 1000 / (15×365)4.6 子问题(3)：离网 vs 联网经济性
- 取问题三全年总成本与全年总氨产量计算联网吨氨成本
- 取问题四(2)结果计算离网吨氨成本（含储能折旧）
- 差额即为"系统支撑的成本价值"，从电网买电与上网净获益的角度量化
问题五：政策建议（论述题）
5.1 写作框架
利弊分析（每边 3+ 条）：
| 利 | 弊 |
|---|---|
| 1. 提高新能源就地消纳率，减少远距离输电压力 | 1. 大量随机性负荷接入，增加电网调峰压力 |
| 2. 推动绿氢绿氨化工脱碳 | 2. 集中并网时段可能引发局部电压/频率波动 |
| 3. 提升清洁能源利用率，助力双碳目标 | 3. 电网运行调度复杂度上升，需更多备用容量 |
政策建议：
- 完善市场机制（绿证、容量市场、辅助服务市场）
- 储能配套激励（共享储能、虚拟电厂）
- 区域协调规划（避免低压网过载）
- 绿电直连标准统一（认证、计量、结算）