研究院博士生刘江枫（导师：张奇教授）、张奇教授和博士生滕飞等合作的论文“A new investment decision-making model of hydrogen energy storage technology based on real-time operation optimization and learning effects” 在能源和燃料领域国际知名期刊Journal of Energy Storage（SCI一区，IF=8.9）公开发表。
氢储能具有持续时间长、能量密度高、部署灵活等特点，是保障可再生能源快速发展的关键。然而，当前高技术成本、价格波动和复杂的运营流程阻碍了其投资决策。因此，开发了一种基于组件的技术学习曲线模型来预测未来成本，并将整个生命周期的实时运营优化集成到实物期权模型中，提出了一种新的投资决策模型。为验证其有效性，在技术进步和风资源情景下，对碱性电解 （ALK）和质子交换膜 （PEM）项目的风电-氢储能（WHES）项目投资决策进行了优化。所得结果表明：i） PEM 技术的成本下降潜力大于 ALK 技术，在不同的技术进步情景下，到 2060 年，ALK 技术的成本将下降 68.8 % 至 91.1 %。ii） 峰谷价差从 0.367 元/千瓦时增加到 0.768 元/千瓦时，将导致放电电量和直接销售的氢气分别增加约 12.0% 和 5.9%。iii） 考虑实时运行优化可使 WHES-PEM 和 WHES-ALK 项目的投资价值分别提高 25.9 %–60.7 % 和 28.8 %–55.7 %。
该论文的研究工作得到了新疆杰出青年科学基金、国家自然科学基金资助。
Liu J, Zhang Q, Teng F, et al. A new investment decision-making model of hydrogen energy storage technology based on real-time operation optimization and learning effects[J]. Journal of Energy Storage, 2024, 96: 112745.