Haeseong Shin、Dohyung Jang、Hee-sun Shin、Sungtae Park 与 Sanggyu Kang 等作者（分别来自首尔大学 naval architecture and ocean engineering 系、首尔大学 marine systems engineering 研究所及韩国水力原子能公司 nuclear-hydrogen convergence center）在 Applied Energy 期刊 2026 年第 409 卷发表了一项题为《off-grid pv–electrolysis–bess systems for green hydrogen production 的高分辨率动态建模与技术经济优化》的研究。该研究针对离网型光伏制氢系统，构建了基于一分钟分辨率光伏数据的动态仿真框架，并对光伏（photovoltaic, PV）、碱性水电解（alkaline water electrolysis, AWE）、质子交换膜水电解（proton exchange membrane water electrolysis, PEMWE）和电池储能系统（battery energy storage system, BESS）的容量配置进行了技术经济优化。研究的核心目标是在保障离网系统安全稳定运行的前提下，最小化平准化制氢成本（levelized cost of hydrogen, LCOH）。

在学术背景方面，绿色氢气被广泛视为钢铁、合成氨等难以脱碳行业实现深度减排的关键路径。然而，受限于可再生能源的间歇性与波动性，电解槽在频繁变载条件下可能出现效率下降、寿命缩短及安全隐患，这使得绿色氢气的经济性仍明显低于化石燃料制氢。现有研究大多采用稳态模型或小时级、15 分钟级分辨率数据，难以准确捕捉分钟级光伏波动对电解槽动态响应、部分负荷效率及储能需求的影响。此外，大量优化研究假设未来可再生能源出力完全已知，这种完美预见在实际控制中难以实现。针对上述不足，该研究开发了一种不依赖未来预测的实时规则型能量管理系统（energy management system, EMS），将高分辨率动态运行与长周期技术经济评价直接耦合，从而提高离网制氢系统设计的现实性与可靠性。

在工作流程方面，研究首先建立了由 PV、AWE、PEMWE 和 BESS 组成的离网制氢系统模型，并在 MATLAB-Simulink® 平台上进行动态仿真。光伏容量在 100 MW 至 200 MW 之间变化，总电解槽容量固定为 100 MW，AWE 与 PEMWE 的容量比例从 0 至 1 以 0.1 为步长变化，共形成 121 个仿真案例。为了反映真实天气与季节变化，研究选取了韩国地区具有代表性的 10 天光伏出力曲线，包括晴天、多云和雨天，其中雨天占比约 30%，平均容量因子为 15.46%。仿真采用一分钟分辨率数据，以捕捉短时功率波动对电解槽和储能系统的影响。在功率分配策略中，AWE 按照其装机容量比例获得基础功率，PEMWE 则承担补充调节角色。由于 AWE 的最低调负荷为 25%、PEMWE 为 5%，且两者的爬坡速率分别为 0.617%/s 和 1.583%/s，系统无法直接消纳全部光伏出力，因此 BESS 用于缓冲功率不匹配。BESS 的 C-rate 设定为 1/4，充放电效率为 95%。EMS 根据瞬时 SOC、光伏出力及电解槽运行约束进行功率调度，并采用带滞环的继电器控制以避免电解槽频繁启停。在动态建模方面，研究构建了 AWE 和 PEMWE 的瞬态电化学模型，包括可逆电压、活化过电位、欧姆过电位、热平衡、换热器、泵、分离器和冷凝器等子模型。模型通过与实验极化曲线的对比进行验证，AWE 和 PEMWE 的最大电压偏差分别为 0.04 V 和 0.03 V，表明动态模型具有较高精度。在技术经济评价中，研究采用净现值（net present value, NPV）方法计算全生命周期成本，LCOH 的计算考虑了初始投资、运维成本、电解槽衰减及组件更换成本。AWE 和 PEMWE 的系统寿命按 20 年计，但电堆更换周期分别为 7 年和 5 年；BESS 寿命为 10 年。PEMWE 的年度性能衰减率为 2.0%，AWE 为 1.3%。仿真得到的 10 天产氢量按 ³⁶⁵⁄₁₀ 的比例扩展至年产量。

在主要结果方面，基础案例的最优配置为 120 MW PV、0 MW AWE、100 MW PEMWE 和 34.80 MWh BESS，其成本因子为 2902 $/kg，对应的 LCOH 为 10.77 $/kg。随着 AWE 比例提高，BESS 容量需求增大，成本因子也相应上升。这主要是因为 AWE 的最低调负荷较高，在低光伏出力时段需要更多储能来维持运行。在氢气产量方面，200 MW 光伏条件下，80 MW AWE 与 20 MW PEMWE 的组合可产生 147.71 吨氢气，但对应的成本因子较高；而 100 MW PEMWE 在低光伏容量下表现出更高的部分负荷效率，因而在最优配置中占据优势。BESS 容量的决定机制与光伏装机容量密切相关：当光伏容量超过约 150 MW 时，BESS 主要由能量存储需求决定；当低于约 140 MW 时，则主要由功率波动吸收需求决定。在敏感性分析中，将 BESS 的 C-rate 提高至 ¹⁄₂ 后，最优配置变为 130 MW PV、70 MW AWE、30 MW PEMWE 和 44.75 MWh BESS，LCOH 降至 10.20 $/kg，降幅约 3.89%。将 AWE 最低负荷范围从 25% 降至 12.5% 后，最优配置为 130 MW PV、60 MW AWE、40 MW PEMWE 和 62.54 MWh BESS，LCOH 为 10.51 $/kg。若将电解槽爬坡速率降至基准值的 10%，则需要 135.00 MWh 的 BESS 来补偿响应速度不足，LCOH 升至 11.32 $/kg。PV 投资成本降低 20% 时，LCOH 降至 9.81 $/kg，而提高 20% 则升至 11.71 $/kg。电解槽投资成本降低 20% 时，LCOH 为 9.84 $/kg，提高 20% 时则为 11.57 $/kg，并且最优配置变为 140 MW PV、50 MW AWE、50 MW PEMWE 和 95.25 MWh BESS。BESS 投资成本变化对 LCOH 的影响相对较小，20% 的波动仅带来约 0.93%–2.03% 的成本变化。NPV 成本分解显示，PV 初始投资占总成本的 43.4%，PEMWE 初始投资占 28.7%，二者合计超过 72%，表明降低光伏和电解槽资本支出是改善经济性的关键。电堆更换成本占 9.3%，BESS 相关成本合计不足 4%。在组合情景中，若将总投资成本降低 20%、BESS C-rate 提高一倍并扩展 AWE 最低负荷范围，LCOH 可进一步降至 8.24 $/kg，比基础案例降低约 23%。

在结论方面，该研究表明，在离网光伏制氢系统中，PEMWE 因其更宽的负荷范围和更快的动态响应而更适用于平抑分钟级光伏波动；AWE 的引入虽可降低部分投资成本，但会增加储能需求。当电解槽总容量为 100 MW、光伏容量为 100 MW 时，至少需要 0.78%/s 的爬坡速率才能有效跟随功率波动。BESS 的设计应区分功率型和能量型需求，高光伏渗透率下更应关注能量存储成本，而低光伏渗透率下则应优先降低功率成本。光伏和电解槽的初始投资对 LCOH 影响最大，提高 BESS 功率性能和放宽电解槽低负荷限制也是有效的降本路径。该研究的科学价值在于提出了一种将分钟级动态仿真、实时规则型 EMS 和全生命周期成本分析集成的框架，弥补了现有研究在时间分辨率、动态行为和控制可实现性方面的不足。其应用价值在于为离网绿色制氢系统的容量配置、储能选型和运行控制提供了具有工程可行性的设计指导。

该研究的亮点包括：使用一分钟分辨率光伏数据以捕捉真实太阳辐照度快速波动；构建了包含热惯性和辅助系统功耗的 AWE 与 PEMWE 动态模型；开发了不依赖未来预测的滞环控制型 EMS；将动态仿真输出直接耦合至 NPV 与 LCOH 评价；并通过储能、爬坡速率、最小负荷和不同投资成本的多因素敏感性分析，揭示了影响离网制氢经济性的关键参数。此外，研究还指出当前模型中的爬坡速率参数来自商业手册而非实验数据，且 EMS 规则型策略可能并非所有场景下的全局最优，未来可进一步引入优化控制算法和更高保真度的部件模型。