国际可再生能源制氢产业及技术的发展现状分析「氢能利用技术现状与发展趋势」

时间：2022-11-22 15:35:30来源：搜狐

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氢能作为重要的二次能源，是解决未来能源危机的最有潜力的能源之一，是全球能源向可持续发展转型的主要路径，是未来主要的清洁绿色能源。近年来，世界各国将氢能的发展上升为国家层面的战略，制定行动计划，绘制发展路线图，积极探索前进的路径。

2011年，欧盟制定《2050能源技术路线图》，把脱碳作为核心目标之一，将氢能作为能源系统的重要组成，与燃料电池共同成为未来能源系统结构转型的主要因素。2014年，美国制定了《全面能源战略》，其目的是发展能够为清洁能源奠定基础的低碳技术，并明确表明氢能在交通转型中的主导作用。2016年，日本制定《面向2050能源环境创新战略的计划》，在创新领域内重点发展氢能，推动制氢、储氢、氢发电技术向更成熟的方向发展，扩大应用范围，最终构建清洁无污染的“氢能社会”。德国也在同年重新修订了氢能源战略规划。法国在2019年制定了《氢能计划》，在工业上进行无碳化改革，实现可再生综合能源制氢与氢-电转换，构建能源网络。2019年，欧洲燃料电池和氢能联合组织发布《欧洲氢能路线图》，提出了面向中期（2010—2020年）和长期（2020—2050年）的氢能发展路线图。

伴随着政策层面的持续落地，示范项目也在逐渐建成。自20世纪80年代以来，全球氢能市场的规模进一步扩大，各国陆续启动氢能源重大项目。

2013年，德国勃兰登堡建成世界上第一座以氢能源作为电力存储中介的混合能源电站，其电解获得的氢气通过燃烧驱动发电机，产生的电能继续电解制氢。

2015年，美因茨能源项目正式启动，是目前全球最大的氢气站，该项目最主要的目的是将清洁的可再生能源转换为氢气的形式加以利用和存储，有效地缓解了可再生能源系统并入电网造成的波动问题。

2018年，德国的氢动力列车正式下线，在库克斯港和布克斯特胡德之间约100km的线路上工作，成为最早的一批氢能与燃料电池结合使用的示范项目。

国外研究人员对可再生能源综合能源系统制氢技术进行分析，从制、储、发电和控制策略等不同方面对制氢技术的影响进行改进。

俄罗斯的M.U. Zaenal针对可再生能源输出功率低于阈值时的制氢技术进行研究，研究了功率波动对制氢过程及系统整体效率的影响，通过设计智能电源管理系统辅助制氢系统，在功率低于产氢阈值时并网运行，提高氢气的质量。

土耳其的Fatih Yilmaz]设计了一个包含风电、光电、制氢及储氢等集成循环系统，进行了详细的热力学性能评估，表明参考温度的升高会降低电厂性能、净发电量和氢气产生率，同时指出太阳能和风能作为可再生能源中使用最广泛的能源，当太阳辐射不足或夜晚时，与风力涡轮机结合使用可提供许多优势，以实现清洁、可持续，拟研究的方向强调了清洁氢气生产对环境有益的重要性。

构建多能互补的集成循环系统，从输出功率、热力学性能角度进行优化，从制氢自身环节提高能源的利用率。孟加拉的S.M.Baque Billah针对Patenga地区充足的太阳能、风能，结合潮汐能制取氢气，提出了一种基于储能的沿海地区电力系统。在该系统中，由氢气根据负荷量驱动发电机运转，降低电网总谐波失真（THD），且整个过程中不产生二氧化碳，通过实验证实了电力系统的可行性，为多种可再生能源制氢提供了技术基础。

储能技术可将多能互补产生的氢气进行存储，跟随负荷切换补偿，保障多种能源持续发电和输出稳定，提高电网接纳间歇式多能互补的能力。澳大利亚的Furat Dawood提出了利用氢气发电用于存储可变的可再生能源（Renewable Energy, RE），以实现100％可再生和可持续的氢气经济。将氢能系统（能源-氢气-电能）划分为生产、储存、安全和利用四个主要阶段，指出制氢途径和具体技术选择取决于可利用的能量和原料的类型以及所需的最终用途和纯度，并对制氢途径和相关技术进行综述，说明了氢方格的各个角上的相互联系。

氢气作为一种良好的能量存储介质，可以高效地将氢能与电能进行转换，凸显了氢气作为能源载体的优势。西班牙的Alvaro Serna考虑微电网中电解槽、超级电容器等重要组件，提出一种基于氢能的微电网长期和短期的模型预测控制（Model Predictive Control, MPC），该控制可自主优化电解装置的运行过程，确保电解槽制氢过程中的健康状态。

加拿大的Shaimaa Seyam利用快速非支配排序算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ NSGA-Ⅱ）寻找混合可再生能源系统中能量效率、产氢质量及冷却负荷之间的最佳结合点，以埃及和沙特阿拉伯地区的实际数据进行分析，证实了该算法可以提高产氢效率。

南非的G. Human介绍了一种小型独立可再生能源制氢系统的规模和功率管理的优化方法，将SPEA算法与遗传算法（Genetic Algorithm, GA）结合，优化系统效率、成本和可靠性，通过对仿真结果的分析，验证了所提方法能够同时对多目标进行优化。

日本的Daiji Yamashit基于可再生能源的波动性，提出一种控制负载和电源之间电流的不平衡和系统内部的功率流的系统，通过仿真分析，该方法能够控制输入和输出功率的阶梯形状和随机变化，通过电池补偿了电力需求中的高频波动，通过电解槽处理了剩余的低频波动，两者相互配合提高了系统的稳定性。控制策略的不断优化促进了制氢技术与多种可再生能源互补的结合，基于多能互补的制氢技术将会在电网、制氢、用氢等方面发挥重要作用。

国外对混合可再生能源制氢技术进行了一定的研究，但整个制氢系统仍然存在制氢效率偏低、制氢成本偏高的现象。从总体来看，对混合可再生能源制氢技术的研究还处于起步阶段，仍存在诸多问题，如混合能源的协调控制方法，制氢设备对宽功率波动的适应性以及整个系统的故障及安全性分析。

同时，由氢能向电能的转换技术也将对氢能的发展起到促进的作用。协调控制可再生能源互补制氢不仅能够提高能源的利用率，还可以降低制氢的成本。未来资金成本降低，制氢效率提高，设计更加紧凑，系统更加安全将成为发展方向。