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随着气候变化问题的日益严峻以及全球碳达峰目标的迫切实现激发了对清洁能源和绿色能源替代品的开发[1]。氢气作为一种高能量密度的绿色能源，具有储能和清洁燃料的潜力。在工业、交通、发电等多个领域中，氢气的使用可以减少对化石能源的依赖，并大幅度降低碳排放[2]。
通过可再生能源产生的绿氢，已被广泛视为推动低碳能源转型的关键方案。绿氢是利用可再生能源驱动水电解从而生产的，过程中没有二氧化碳排放，是最清洁的制氢形式。目前的研发工作集中在提高电解过程的效率上，以降低绿氢生产成本[3]。
质子交换膜（Proton Exchange Membrane，PEM）电解槽对于可再生能源制氢具有重要意义[4]。碱性电解槽、PEM电解槽、固体氧化物电解槽和阴离子交换膜电解槽是电解槽的主要类型[5]。其中，碱性电解和质子交换膜（PEM）电解槽已逐步工业化，固体氧化物电解槽和阴离子交换膜电解槽正在试验产品阶段[6-9]。本文主要考虑面向工程应用，并为大规模和长期运行的光伏电池间接耦合电解槽制氢系统提供理论基础。PEM电解槽具有工作温度范围广、电流密度高、气体渗透率低、能源效率更高以及易于处理和维护，最重要的是PEM系统具有更快的动态响应，这在连接到可变可再生能源时是一个优势[4, 10]。然而，当前常规的PEM电解槽在能量供给方面，主要依赖不可再生能源，如煤炭、天然气等化石能源发电来驱动电解反应。这一现状使得PEM电解槽在整个运行周期中，无法摆脱对有限且会造成环境污染的传统能源的依赖，从能源的源头和长期利用角度来看，难以达成可持续性运行的目标。由于不可再生能源在使用过程中会产生大量的温室气体排放，对环境造成负面影响，并且其储量有限，随着使用量的增加，面临着资源枯竭的问题。基于此，推动可再生能源发电技术与PEM电解槽结合将实现绿色可循环的清洁能源供给装置。因此，推动更高效、更低成本的氢气发展生产技术势在必行。
太阳能光伏电池与电解槽结合的制氢技术被广泛认为是最具可持续发展的能源解决方案之一[3]。光伏制氢系统有2种耦合方式：直接耦合和间接耦合[11]。其中，PEM电解槽已被证明特别适用于光伏系统[12]。在直接耦合系统中，太阳能电池与PEM电解槽直接连接，不含直流-直流降压变换器与储能元件，虽然此类系统初始投资成本较低，但由于制氢效率易受光照波动影响，难以实现稳定供氢，且对光伏阵列与电解槽之间的结构匹配要求较高[13-14]。因此，为提升太阳能的利用效率并增强系统运行的稳定性，通常采用间接耦合的光伏-PEM电解水制氢方案。该方案通过加入电力电子变换器或储能装置，有效缓解了光伏发电的不稳定性，从而提升了制氢效率与系统可靠性[15]。
周行等[16]在MATLAB-SIMSCAPE搭建了光伏耦合电解水制氢系统模型，只考虑电解槽的电气特性，构建电解槽等效电阻模型。仿真结果表明，该模型能够适应电源波动，并具备动态调节能力。Gutiérrez-Martín等[17]研究了光伏耦合电解槽制氢系统在带蓄电池和不带蓄电池两种配置下的性能，分析了电解槽的最优尺寸和系统效率。研究发现配置蓄电池不仅可以减小电解槽的尺寸，还能提升系统的制氢效率。Hassani等[18]提出了一种集成燃料电池与电解槽系统的能源管理策略，并通过实验证明该策略的可行性。该系统不仅可满足用户用电负荷，还可利用多余电能进行电解水制氢。Dahbi等[19]的研究表明，采用最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，MPPT）控制的转换器能够更好地匹配光伏电池与电解槽，从而实现电解系统的最优性能，最大限度地提高制氢效率。Omar[15]建立了间接耦合的光伏-电解槽系统，重点研究了基于神经电流估计器与可变步长技术的最大功率点跟踪方法在提升系统效率方面的作用。仿真结果表明，与传统的可变步长 MPPT 技术或直接耦合方式相比，该系统表现出更高的性能。杨强等[20]提出了一种基于优化粒子群算法的光伏电解水制氢控制策略，在Matlab/Simulink环境下对3种算法进行对比分析，验证了该算法在解决局部阴影问题方面的优势，并有效降低了系统输出电压与电流的纹波。Gu等[21]构建了光伏电池-蓄电池-PEM 电解槽系统，提出了一种能源管理策略，并验证其能够实现稳定制氢的目标。Liu等[22]基于多级 DC-DC 变换器，为离网型光伏-PEM 电解制氢系统开发了一种可变顺序控制策略。研究表明，采用该策略后，不同电解槽在额定功率和波动功率下的运行时间分布更加均衡。
目前，大多数太阳能光伏间接耦合的电解槽制氢系统主要集中于利用光伏发电中的剩余电能进行氢气生产，以减少能源浪费或优化能源管理策略。然而，针对全天候稳定制氢的研究仍相对较少。本文提出并构建了一种基于蓄电池的光伏间接耦合电解槽制氢系统，其中蓄电池用于对电能进行存储与调节，以实现电解槽运行功率的稳定化。此外，本文还对比分析了蓄电池在稳定电解槽功率方面的作用，并选取天津市夏季的典型气候条件对系统进行验证。
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本文建立的系统包含光伏电池、蓄电池、质子交换膜电解槽、升压（降压）转换器、储气罐，如图1所示。
Figure 1. Schematic diagram of the hydrogen production system based on solar electrolysis of water
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本文使用的光伏电池模型是一个单二极管模型。光伏面板的输出电流可以由基尔霍夫电流定律和基尔霍夫电压定律推导[23]。式（1）是等效电路的理论物理表达式：
$$ I={I}_{\mathrm{p}\mathrm{h}}-{I}_{0}\left({e}^{\tfrac{q\left(U+I{R}_{\mathrm{s}}\right)}{AKT}}-1\right)-\frac{U+I{R}_{\mathrm{s}}}{{R}_{\mathrm{p}}} $$ (1) 式中：
$ {I}_{\mathrm{p}\mathrm{h}} $ −光生电流；
$ {I}_{0} $ −二极管反向饱和电流；
$ I $ −光伏电池输出电流；
$ {R}_{\mathrm{s}} $ −等效电阻；
$ {R}_{\mathrm{p}} $ −等效并联电阻；
$ q $ −电荷量；
$ K $ −玻尔兹曼常量，为
1.380649 ×10−23J/K；$ T $ −电池温度；
$ A $ −二极管理想因子。
在实际应用中对模型进行工程简化，简化后的方程为：
$$ I={I}_{\mathrm{s}\mathrm{c}}\left[1-{C}_{1}\left({e}^{U/\left({C}_{2}{U}_{\mathrm{o}\mathrm{c}}\right)}-1\right)\right] $$ (2) $$ {C}_{1}=[1-\left({I}_{\mathrm{m}}/{I}_{\mathrm{s}\mathrm{c}}\right)]{e}^{-{U}_{\mathrm{m}}/\left({C}_{2}{U}_{\mathrm{o}\mathrm{c}}\right)} $$ (3) $$ {C}_{2}=[\left({U}_{\mathrm{m}}/{U}_{\mathrm{o}\mathrm{c}}\right)-1]{\left[ln\left(1-\left({I}_{\mathrm{m}}/{I}_{\mathrm{s}\mathrm{c}}\right)\right)\right]}^{-1} $$ (4) 式中：
$ {U}_{\mathrm{m}} $ −最大工作电压；
$ {I}_{\mathrm{m}} $ −最大工作电流；
$ {U}_{\mathrm{o}\mathrm{c}} $ −开路电流；
$ {I}_{\mathrm{s}\mathrm{c}} $ −短路电流。
参数在参考光照强度（
1000 W/m2）和参考环境温度（25 ℃）下测得。 -
总电解电压由开路电压、活化过电位、欧姆过电位组成，如下所示[24]：
$$ V={V}_{\mathrm{o}\mathrm{c}}+{V}_{\mathrm{a}\mathrm{c}\mathrm{t}}+{V}_{\mathrm{o}\mathrm{h}\mathrm{m}} $$ (5) 电解槽的开路电压可以通过能斯特方程计算。
$$ {V}_{\mathrm{o}\mathrm{c}}=1.229-0.009\left(T-298\right)+\frac{RT}{2F}\left(\frac{{P}_{{{\mathrm{H}}}_{2}}{P}_{{{\mathrm{O}}}_{2}}^{0.5}}{{P}_{{{\mathrm{H}}}_{2}{\mathrm{O}}}}\right) $$ (6) 式中：
$ {P}_{{{\mathrm{H}}}_{2}}、{P}_{{{\mathrm{O}}}_{2}} $−氢气分压、氧气分压。
活化过电位是电化学活化过程中出现的能量损耗，受到多种因素的影响，如方程（7）所示[25]。
$$ {V}_{\mathrm{a}\mathrm{c}\mathrm{t}}=\frac{RT}{{\alpha }_{\mathrm{a}\mathrm{n}}F}\mathrm{arcsin}\left(\frac{i}{2{i}_{0,\mathrm{a}\mathrm{n}}}\right)+\frac{RT}{{\alpha }_{\mathrm{c}\mathrm{a}\mathrm{t}}F}\mathrm{arcsin}\left(\frac{i}{2{i}_{0,\mathrm{c}\mathrm{a}\mathrm{t}}}\right) $$ (7) 式中：
$ {\alpha }_{\mathrm{a}\mathrm{n}} $、$ {\alpha }_{\mathrm{c}\mathrm{a}\mathrm{t}} $ −阳极、阴极的电荷转移系数；
$ {i}_{0,\mathrm{a}\mathrm{n}} $、$ {i}_{0,\mathrm{c}\mathrm{a}\mathrm{t}} $ −参考温度下的交换电流密度。
电解槽中的阻抗由膜电阻决定，其他电阻可以忽略不计。欧姆过电位表示如下[26]。
$$ {V}_{\mathrm{o}\mathrm{h}\mathrm{m}}={\delta }_{\mathrm{m}}\frac{i}{{\sigma }_{\mathrm{m}}} $$ (8) $$ {\sigma }_{\mathrm{m}}=\left(0.005139\lambda -0.00326\right){e}^{\left(\tfrac{1}{303}-\tfrac{1}{T}\right)} $$ (9) 式中：
$ {\delta }_{\mathrm{m}} $ −质子交换膜的厚度；
$ {\sigma }_{\mathrm{m}} $ −质子交换膜的膜电导率。
电解水产氢的速率与内部电流成正比，可以表示为：
$$ {q}_{{\mathrm{H}}_{2}}=\frac{nI}{2F} $$ (10) -
由于光照强度和环境温度一直变化导致光伏发电的输出不稳定，不利于电解槽稳定制氢。因此，为了稳定生产氢气，在上述光伏系统中增加了储能系统电池，减小电解槽输出功率的波动。基于Simulink模块库中的锂离子电池模块，构建了图2所示的电池模型。
Figure 2. Simulink battery model
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存储罐中的实际气体压力：
$$ P=\frac{nRT}{V-nb}-a\frac{{n}^{2}}{{V}^{2}} $$ (11) $$ a=\frac{27{R}^{2}{T}_{\mathrm{c}\mathrm{r}}^{2}}{64{P}_{\mathrm{c}\mathrm{r}}},b=\frac{R{T}_{\mathrm{c}\mathrm{r}}}{{8P}_{\mathrm{c}\mathrm{r}}} $$ (12) 式中：
$ {T}_{\mathrm{c}\mathrm{r}} $ −临界温度；
$ {P}_{\mathrm{c}\mathrm{r}} $ −临界压力。
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为了模型的准确性需要在标准条件下对光伏电池模型进行验证。光照强度和环境温度分别调整为
1000 W/m2和25 ℃。太阳能电池板选择天合光能TSM-250PA05.08光伏电池板模型，将仿真数据得到的P-V曲线与文献进行比较。如图3所示，模拟数据与文献[27]提供的数据之间有很好的一致性。
Figure 3. Photovoltaic model validation
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将质子交换膜电解槽的极化曲线与Debe[28]的实验结果进行了比较，如图4所示。仿真模拟数据与实验数据偏差为1.01%，偏差较小，说明该模型是合理的。
Figure 4. Electrolytic cell model validation
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在本研究中，MPPT控制采用了扰动观察方法。光伏电池的输出功率受到光照强度、环境温度、阴影遮挡等影响。光伏面板有一个特定的最大功率点，MPPT控制算法通过实时调整光伏电池的工作点，使其始终在最大功率点工作，从而优化光伏电池的输出性能。为了验证本文所提出的控制方法的有效性，系统进行了1 s的仿真测试，结果表明在最大功率点跟踪控制后，光伏面板的输出功率如图5所示。仿真结果显示，经过0.1 s的调整，光伏系统的输出功率在标准测试条件下达到了实测的最大功率180 kW，并且保持稳定，功率波动幅度较小。该结果验证了所采用的MPPT算法的准确性和系统的运行稳定性。
Figure 5. Maximum power tracking control verification
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温度对光伏电池性能影响如图6所示。设置光照强度为
1000 W/m2，温度分别为5 ℃、15 ℃、25 ℃、35 ℃、45 ℃时，光伏组件最大输出功率分别251.1 W、250.7 W、250.1 W、249.0 W、247.5 W，电压分别为33.6 V、32.0 V、31.2 V、30.4 V、29.6 V，对应的电流值可通过图6（a）获得，分别为8.13 A、8.34 A、8.55 A、8.76 A、9.00 A。环境温度逐渐升高，光伏材料中的电子迁移率有所改善，导致短路电流增大。然而，环境温度的升高，也导致电子-空穴对的速率增加，从而使得开路电压降低。最终导致的结果是光伏电池的输出功率随着环境温度升高而逐渐降低。
Figure 6. Effect of ambient temperature on the performance of photovoltaic cells
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图7描述了光照强度对光伏电池性能的影响当环境温度为25 ℃，光照强度分别为400 W/m2、600 W/m2、800 W/m2、
1000 W/m2时，光伏电池的短路电流分别为3.24 A、5.13 A、6.84 A、8.55 A，对应的开路电压分别为28.0 V、28.8 V、30.4 V、32.0 V。从图7（a）可以看出，随着光照强度的增加，入射到光伏电池上的光子流越来越多，产生电子-空穴对的速度增大，这导致短路电流的增加。开路电压的大小在电学上取决于短路电流，短路电流增大会导致开路电压也增大，光伏电池的输出功率提升。
Figure 7. Effect of light intensity on the performance of photovoltaic cells
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在系统模拟中，2种系统在环境温度27 ℃及不同光照强度条件（600 W/m2、700 W/m2、800 W/m2）下进行了对比实验。从图8的结果可以看出，光照强度变化时，无蓄电池系统的电解槽输出功率波动幅度较为显著，表现出明显的不稳定性，此现象归因于直接连接系统缺乏MPPT控制、直流-直流转换器和蓄电池等调节装置。尽管直接连接系统相较于含蓄电池系统在结构上更加简洁且具有较低的成本，但在电解槽与光伏电池之间的匹配关系上仍需进行进一步优化，以提高系统的稳定性和效率。
Figure 8. Electrolyzer power comparison of the solar hydrogen production system
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本文基于天津的气候条件和能源数据，对太阳能电解水制氢系统的动态响应进行分析研究。考虑光伏电池受温度和光照幅度影响以及系统稳定，本文是在一定假设电解槽的功率是25 kW条件下，此时配置的光伏电池的容量是75 kW，容量电池容量800 Ah进行模拟，所得到的数据为实际应用提供理论支持。表1是模型输入变量的光照强度和环境温度的数据[29]。
时间/h 温度/℃ 光照强度/(W·m−2) 0～1 26.31 215.79 1～2 29.88 253.02 2～3 31.39 468.86 3～4 31.79 575.60 4～5 34.30 709.37 5～6 35.15 798.55 6～7 33.80 790.25 7～8 31.59 604.53 8～9 30.23 449.18 9～10 27.47 253.02 10～11 24.26 234.52 Table 1. Light intensity and ambient temperature for the solar hydrogen production system model inputs
基于Matlab/Simulink仿真，系统的仿真结果如图9所示。假设电解槽功率在模拟时间段内始终保持25 kW，从表1可以看出模拟时间内，由于夏季一天内温度和光照幅度的变化，光伏系统的输出功率从18.215 kW增至65.481 kW，然后又降至20.037 kW。图9（a）、图9（b）、图9（c）分别为光伏电池功率、蓄电池功率、电解槽功率。由图9（a）可得，0～2 h模拟时间内光伏功率小于电解槽的功率，蓄电池需要释放电量维持系统平稳，蓄电池的功率和光伏的功率之和为电解槽功率。2～9 h模拟时间内，光伏功率大于电解槽的功率需求，电解槽能够稳定运行。多余的光伏发电量被有效存储于蓄电池中，电池的荷电状态（State of Charge，SOC）逐渐增加，从而保障系统中直流母线电压的稳定。特别是接近2～6 h模拟时间时，一天内光伏的功率越来越大，在6 h时，光伏功率最大，最大为65.481 kW。此时系统中剩余的光伏发电量越来越多，蓄电池的容量增长速度变快，在6～8 h这一模拟时间段内，温度和光照强度慢慢降低，光伏功率变小，蓄电池充电速度变慢。9～11 h模拟时间段内，光伏功率降到最小20.037 kW。此时，光伏功率小于电解槽功率，电解槽需要蓄电池提供电量。太阳能电解水制氢系统中三者功率的变化体现了太阳能电解水制氢系统对光伏功率波动的适应能力。实际操作时，为满足全天氢气生产需求，系统设计的光伏容量需要保证电解槽在光照条件变化的情况下持续稳定运行，同时将剩余的电能储存于蓄电池中，以降低能源浪费。
Figure 9. Power variation of the hydrogen production system based on solar electrolysis of water
图9（c）和图10（a）分别展示了质子交换膜电解槽的消耗功率和质子交换膜电解槽效率的变化。从图中可以看出，假设电解槽的功率在模拟时间段内保持在25 kW，此时对应的电解槽的效率稳定在70%。由于电解槽的氢气产量与电流密度成正比，电解槽在模拟时间段内功率保持稳定，所以电解槽的运行电流密度保持稳定，因此氢气的摩尔流速在模拟时间段内保持稳定，其数值为31 mol/s。因此，氢气罐内的压力呈现出线性增长的趋势。图10（e）描述了蓄电池SOC状态，当光伏电池的功率大于电解槽功率时，多余的电能被用于为蓄电池充电。蓄电池的SOC上升，当光伏的功率小于电解槽功率时，蓄电池放电为电解槽提供能量，蓄电池的SOC下降。
Figure 10. Simulation results of the hydrogen production system based on solar electrolysis of water
图10（c）和图10（d）分别是蓄电池的电流和电压变化图，可以观察到，蓄电池电压先增大后降低，但是变化幅度较小。蓄电池的电流在放电状态为正，充电状态为负。蓄电池电流的变化趋势较明显，且跟蓄电池功率变化趋势一样。根据系统的仿真结果，在一天的仿真周期内，尽管光照强度和环境温度存在波动，质子交换膜电解槽在全天的运行过程中依然能够稳定地进行氢气生产。
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本文提出并构建了一种基于蓄电池的光伏间接耦合电解槽制氢系统，旨在研究光照强度与环境温度对光伏电池输出性能的影响，并分析蓄电池在稳定电解槽输入功率中的作用。此外，本文基于天津市夏季的典型气候条件对所建立的系统进行了验证。主要研究结论如下：
1）在环境温度保持不变的情况下，光照强度越大，短路电流越大，从而提升光伏系统的发电功率。
2）在固定光照强度的条件下，随着环境温度的升高，光伏电池的开路电压会下降，从而导致光伏系统的发电功率减少。
3）由于间接耦合系统配备了蓄电池用于功率调节，因此其电解槽功率的波动控制效果优于直接耦合系统，表现出更高的稳定性。
4）在光照充足时，光伏电池的输出功率超过电解槽的需求，多余的电能会储存至蓄电池中；而在光照较弱时，光伏电池的输出功率低于电解槽的需求，此时蓄电池将为电解槽提供所需功率，从而保持系统运行的稳定性。通过对太阳能光伏制氢系统分析，验证了所提出的间接耦合系统有助于全天候稳定地生产氢气，并为大规模和长期运行的光伏电池间接耦合电解槽制氢系统提供了有价值的理论参考。
本文研究了太阳能电解水制氢系统全天的运行性能与稳定性。针对本文存在的不足，未来可从负荷预测的精度提升、系统耦合方式的优化以及各环节工作模式的改进等方面入手，进一步提升系统的整体性能与长期稳定性。此外，可在系统集成、智能调度、运行稳定性与经济性等方向持续深入研究，以推动太阳能制氢系统的实际应用与工程化发展。
Performance and Stability Analysis of A Hydrogen Production System Based on Solar Electrolysis of Water
doi: 10.16516/j.ceec.2024-413
- Received Date: 2024-12-04
- Accepted Date: 2025-02-11
- Rev Recd Date: 2025-02-10
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Key words:
- solar photovoltaic system /
- proton exchange membrane electrolyzer /
- energy storage /
- system simulation /
- hydrogen production
Abstract:
| Citation: | MIAO Mengwei, YU Ruijiao, CHEN Hao, et al. Performance and stability analysis of a hydrogen production system based on solar electrolysis of water [J]. Southern energy construction, 2025, 12(3): 1-10 doi: 10.16516/j.ceec.2024-413
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