近日，电气工程领域国际顶级刊物《IEEE Transactions on Industrial Electronics》（一区TOP，IF 7.5）接收了人工智能学院协同控制团队在氢电微电网控制方向的研究进展，论文题目为“Dual-Layer Fuzzy Mapping based Dynamic Power Allocation Strategy for Electric-hydrogen Hybrid Energy Storage System”。

电氢微电网作为新型电力系统的重要组成部分，融合了太阳能发电、储能技术与氢能利用，具有解决可再生能源消纳难题的巨大潜力。引入氢能系统通过电解水制氢技术，将电能转化为氢能，可以实现能源的长期存储和远程输送。然而，在异质储能系统特性差异影响下，如何高效合理的进行功率分配，依然是一项重大挑战。

论文提出了一种基于双层模糊映射机制的电氢微电网分布式协同控制策略，如图1所示。在第一层模糊映射下，对于铅酸电池，通过有效权重因子将其使用寿命与电池荷电状态（SOC）联系起来。针对氢储能系统，首先考虑氢储能系统的安全性，然后进一步优化氢储能系统的能量转换效率，分析质子交换膜(PEM)电解槽的电流与能量转换效率之间的关系，对PEM电解槽的工作区域进行划分，设计第二层模糊映射机制，使PEM电解槽能够在更加灵活的效率区间内运行，从而实现异质储能系统间功率的合理分配。

图1：双层模糊映射机制

通过龙子湖新能源实验室-智能微电网实验室所搭建的硬件平台验证了所提控制策略的有效性，如图2所示。结果表明，所提策略可以延迟铅酸电池在高SOC区域工作时长，进而延长电池寿命。同时确保氢储能系统运行时的安全性，维持PEM电解槽能量转换效率工作在更加灵活的区域，如图3所示。

图2：龙子湖新能源实验室-智能微电网实验室硬件测试平台图

图3：铅酸电池与PEM电解槽功率分配实验图

本项工作主要由研究生周顺在老师张西镚、路杨的联合指导下完成。该研究工作为河南大学、龙子湖新能源实验室、新西兰奥克兰大学、河南省车联网协同技术国际联合实验室的联合研究成果。该成果受到国家自然科学基金专项项目（面向能源结构转型的中国储能布局预测研究）、龙子湖新能源实验室联合基金、河南省科技攻关项目、教育部春晖计划和中国博士后人才项目等项目的支持。

论文链接: https://ieeexplore.ieee.org/document/10950082