克服可再生能源的波动性研究人员解释为什么绿色氢能是最好的

韩国能源研究院的研究团队成功证明了用于补充可再生能源波动性的绿色氢系统的有效性。绿色氢是通过电解水获得的氢，其中将来自太阳能和风能等可再生能源的电能应用于水以产生氢气和氧气。这种生产方法是一种环保的氢气生产过程，不会排放二氧化碳。

韩国能源研究所(KIER)能源人工智能和计算科学实验室的JounghoPark博士及其研究团队得出结论，有助于转换和储存过剩能源的绿色氢能是克服结合太阳能和风能的可再生能源电网波动性的最有效方法。

可再生能源作为实现碳中和和能源安全的关键手段日益受到重视。在第28届联合国气候变化大会(COP-28，2023年12月)上，各方达成协议，到2030年将可再生能源发电能力提高三倍。

为支持这一全球倡议，韩国还公布了“扩大可再生能源布局和强化供应链战略”(韩国贸易、工业和能源部，2024年5月)，以支持国内可再生能源产业的可持续增长。

为了扩大可再生能源，除了分配之外，管理诸如间歇性太阳辐射和风速等因素的变化也至关重要。确保电力运营的安全性和效率需要能够灵活应对短缺和过剩。作为一种解决方案，提出了电转气(P2G)技术，该技术利用剩余的可再生能源生产无碳绿色氢气，并通过及时使用来补偿变化。

P2G(电转气)是一种利用太阳能和风能等可再生电能将电能转化为氢气或甲烷等气体并将其储存的技术。

研究团队开发了一个模型，以确定可再生能源电网所需的绿色氢系统的最佳规模并验证其有效性。该模型基于济州岛的天气数据和电力需求数据，其中太阳能和风能发电占总发电量的20%。这使得该模型能够推导出绿色氢系统的最佳规模，符合2030年实现可再生能源发电占比21.6%的目标。

当风速、太阳辐射和温度等气象数据输入到开发的模型中时，每小时的发电量就会计算出来，并与实际电力需求数据进行比较。通过这种方式，研究人员可以检查电力供应和需求的充足性，在供应过剩或不足的情况下，他们可以应用绿色氢系统和电池来确定最佳系统的平准化电力成本(sLCOE)和电力供应损失概率(LPSP)。因此，可以根据规模确定每个绿色氢和电池系统的经济可行性和稳定性，并预测最佳规模。

sLCOE(系统平准化电力成本)是指平准化电力成本，其计算方法是将发电的总资本和运营成本除以总输送电量。与基于总发电量且不考虑输出限制等电力损耗成本的传统LCOE不同，sLCOE通过考虑输送电量来解决这些缺点。

LPSP(断电概率)是电网稳定性的指标，用已输送的电力除以所需电力计算得出。该值接近0，表示电力供应足以满足需求。如果该值大于0，则意味着需求未得到充分满足，这可能导致断电。因此，需要能量转换和存储系统来弥补这一缺口。

该模型的模拟结果表明，当单独使用太阳能时，电池是克服波动性的最有效解决方案，而当单独使用风能时，绿色氢能是最有效的。然而，当太阳能和风能平等结合时，绿色氢能表现出最高的经济效率和最低的电力供应损耗。这一发现符合促进太阳能和风能平衡部署的政策方向，可以作为制定可再生能源转型战略的基础数据。

第一作者朴博士表示：“这项研究意义重大，因为它验证了使用绿色氢解决可再生能源扩张引起的电网不稳定和产出限制问题的有效性。”

他补充道：“通过设计适合不同地区特点和情况的最佳能源转换和存储系统设置，这项研究为政府和企业制定绿色氢相关战略提供了见解，从而促进了理性决策。”

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