基于多目标决策优化的加氢站选址动态模型.pdf

102024 年 4 月第 36 卷第 2 期油 气 与 新 能 源文章编号：2097-0021（2024）02-0010-08基于多目标决策优化的加氢站选址动态模型黄靖元1，于姗1，王登海2，饶家豪1，付梦瑶1，周犁文1，唐春1，李曼平21.西南石油大学新能源与材料学院，成都 610500；2.中国石油天然气股份有限公司长庆油田分公司，西安 710018引用：黄靖元,于姗,王登海,等.基于多目标决策优化的加氢站选址动态模型J.油气与新能源,2024,36(2):10-17.基金项目：四川省科学技术协会科技智库调研课题“双碳背景下四川天然气（页岩气）综合利用策略及路径研究”（sckxkjzk2022-3）摘要：氢能是一种清洁无污染、能量高、用途广泛的二次能源，也是未来中国能源体系不可或缺的重要部分。氢能的开发和利用是全球能源技术革命的重要方向，加氢站作为氢能利用基础设施，是整个氢能产业链的关键，加快加氢站的建设对氢能的发展具有重要意义。结合氢能产业链基础和相关氢能政策，为加氢站的建设布局提供参考；综合分析出加氢站选址的重点考察因素，并利用AHP（Analytic Hierarchy Process）层次分析法计算出每个因素的权重占比，得出了盈亏情况占比最大的结论；结合数学建模计算，建立了加氢站盈亏平衡的动态预测模型；通过对川渝地区 5 个加气/加油站点进行实地调研，得到了最优选址的盈亏平衡分析。以此研究为例，形成系统的加氢站布局选址的研究方法，为相关企业布局加氢站业务提供重要支撑和参考。关键词：氢能；加氢站；选址；模型中图分类号：TK-91 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.2097-0021.2024.02.002A Dynamic Model for Hydrogen Refueling Station Siting Based on Multi-objective Decision OptimizationHUANG Jingyuan1,YU Shan1,WANG Denghai2,RAO Jiahao1,FU Mengyao1,ZHOU Liwen1,TANG Chun1,LI Manping21.School of New Energy and Materials,Southwest Petroleum University,Chendu 610500,China;2.PetroChina Changqing Oilfield Company,Xian 710018,ChinaAbstract:Hydrogen energy is a clean,non-polluting,high-energy,and widely used secondary energy source,which is an indispensable part of Chinas future energy system.Its development and utilization is an important direction of the global energy technology revolution.As a hydrogen energy infrastructure facility,hydrogen refueling station is the key to the whole hydrogen energy industry chain,and accelerating the construction of hydrogen refueling station is of great significance to the development of hydrogen energy.Therefore,this paper firstly combines the hydrogen energy industry chain foundation and relevant hydrogen energy policies to provide reference for the construction layout of hydrogen refueling stations,then comprehensively analyzes the key examination factors for the location of hydrogen refueling stations,and calculates the weight share of each factor using analytic hierarchy process(AHP)hierarchical analysis,and arrives at the conclusion that the profit-and-loss situation accounts for the largest share of the total.It establishes a dynamic prediction model for the profit-and-loss balance of hydrogen refueling stations by combining the calculation of mathematical modeling,gets the breakeven analysis for the optimal site selection through the field research of five refueling/fueling station sites in the Sichuan-Chongqing area,and form a systematic research method of hydrogen station layout and site selection via taking this study as a case to provide important support and reference for relevant enterprises to layout hydrogen station business.Keywords:Hydrogen energy;Hydrogen refueling station;Layout;Model11第 36 卷第 2 期2024 年 4 月黄靖元等：基于多目标决策优化的加氢站选址动态模型0引言近年来，中国不断加速布局氢能产业1-3。2019 年，国务院首次将氢能写入政府工作报告，并出台一系列政策引导氢能产业的发展。2023 年 12月 27 日，国家发展改革委发布了产业结构调整指导目录（2024 年本），将氢能全产业链纳入产业结构指导目录，包括可再生能源制氢、液/固/气态储氢、管道拖车运氢、管道输氢、加氢站、氢电耦合等领域都被明确定义为对社会经济发展具有重要促进作用的技术。氢能在未来势必会成为中国能源体系的重要组成部分4-6。然而，氢能产业在基础设施、成本、核心技术的系统性研发方面仍存在制约7-8。完整的氢能产业链包含制氢（含纯化）、储运、加注和应用 4 个环节9，加氢站是氢能供应的重要保障，加氢站网络体系的建设对于发展氢能产业具有重要意义10。此外，加氢站作为氢能产业链的基础设施11，其技术适配性较强，随着制氢和储运环节技术的迭代而产生的改造成本相对较小。因此，在氢能产业链中率先进行加氢站网络体系的建设具有相对经济性12。加氢站的布局建设已经在全球范围内逐步达成共识，一些发达国家已经将发展氢能产业制定为国家能源战略13-15。截至 2022 年底，全球在运行加氢站共有 814 个，分布在 37 个国家和地区，较 2021 年新增了哥伦比亚、塞浦路斯共和国和以色列 3 个国家。其中，中国以 358 座加氢站成为目前全球拥有加氢站数量最多的国家，数量较 2021 年增加了64.22%16。中国加氢站发展如此迅速得益于各地方政府在国家政策激励下大力推广燃料电池汽车的应用，推出建设加氢站的优惠补贴政策，并制定了加氢站建设的短期目标10。因此，本文基于氢能产业链现状和发展走向，对加氢站建设布局方面开展研究，并分析加氢站在建设过程中可能的影响因素，以期为企业在氢能市场战略部署提供调研基础和理论支撑，推动氢能产业链的基础设施建设，助力实现“低碳”社会和“零碳”社会。1加氢站布局模型现状加氢站的建设受多种因素的影响，其中如何选址是重要的环节17。选择合适的研究方法、考虑合理的影响因素、构建准确的模型是布局加氢站的关键。一些学者从以下方面进行了研究：李威18认为将加氢站与车辆段合并布置具有更好的经济性；周军等19在结合氢能高速公路建设需求的基础上，以最小用氢成本为目标，通过综合考虑加氢站间距、氢源产能以及地理位置等约束条件，以加氢站的位置、氢气运输量以及不同运输方式下的氢气运输量为决策变量，构建了一种考虑氢供应链最优的加氢站选址数学模型；Xu 等20结合模糊层次分析法和交互式多准则决策法，初步建立了选择符合基本建设要求的加油站选址的否决标准制度，并将与公共建筑和主要道路的距离以及加油站的等级作为关键因素；Zhou 等21从经济、技术和社会 3个方面考虑影响加氢站选址的主要因素，建立加氢站选址评价体系，并通过层次分析法确定各指标的权重，然后将模糊综合评价法与人工神经网络模型相结合，提出了一种新的加氢站选址模型；Lin等22结合美国加利福尼亚州加氢站选址的研究，从需求估算和距离测量上进一步优化了模型，且该模型涉及多个数据源，包括现有加油站网络数据、GIS（地理信息系统）数据、人口数据和区域经济数据；Sun 等23通过考虑氢的生命周期成本，运用商业容量预测模型，以实现消费者使用氢的最优成本为目标，建立了一个较为全面的加氢站选址和规模 模型。上述研究提供了多种选址的模型和依据，但主要还是偏向于理论性的研究，结合实情并进行实地考察来分析某地建设加氢站的盈亏情况的研究目前较少，而加氢站的盈亏情况是企业布局加氢站业务备受关注的重点内容。因此，本文通过分析加氢站建设和运营过程中与盈亏有关的因素，并以此建立数学模型，从而分析某地建设加氢站的盈亏情况。2加氢站建设模式选择在加氢站建设前期，需要确定加氢站的建站类型、建站规模、建站形式、加注压力等。目前加氢站建站类型主要分为单一加氢站和合建式加氢站，合建式加氢站包括油-氢合建站和气-氢合建站24。由于中国加氢站建设起步较晚25-26，单一加氢站的建设面临着选址困难、审批过程严格、成本高等问题27，而油/气氢合建站在前期可以简化复杂的土地审批流程，建设周期更短，建设成本更低，后期12油气与新能源 政策与市场Vol.36 No.2 Apr.2024运营可以利用原有的加油站人力资源和管理制度，同时又解决了人工成本高的难题28。在具有明显的成本优势下，油/气氢合建站可能成为未来企业建设加氢站的最佳选择29。因此，建议在现有的加油站和加气站中进行调研，选择合适的站点进行建设加氢站。建站规模自然是根据合建站内允许修建的最大面积来规划。加氢站建设形式则分为固定式加氢站和移动橇装式加氢站10：固定式加氢站由于其加氢效率高、政府补贴力度大的优势，建设占比从 2018 年的 30%上升至 2022 年的 90%；而移动橇装式加氢站在验收时由于未设储氢容器、安全距离等原因取证较为困难，其建设占比由 2018 年的60%下降至当前的约 10%30。因此，建议建设固定式加氢站。在加注压力方面，加氢站一般具有 35 MPa 和 70 MPa 两种加注压力，加注压力越大，燃料汽车可行驶的距离就越远31。目前，国内的加氢站普遍为 35 MPa 的加注压力，但随着氢燃料电池汽车的增多，35 MPa 加氢设施已难以满足需求；而70 MPa 加氢设施成本过高，配套技术不稳定，国产大部分产品处于试验阶段，且政策与标准有待完善，制约了其推广10。目前已有部分加氢站实施 35 MPa和 70 MPa 综合加氢，既提高了加氢站的整体加氢实力，又在一定程度上降低了成本。故在条件允许的情况下，建议重点考虑建设 35 MPa 和 70 MPa 混合加氢站。3模型建立及计算3.1动态 AHP（层次分析法）模型在确定了加氢站的前期建设模式后，加氢站的建设还需要进行合理选址。选址对应的模型实际上是一个离散的多目标规划问题，对于这种比较模糊的最优选择，要确定什么为“最优”，具体由哪些指标构成。本文总结研判加氢站的最优指标主要为：消防安全、利润、环保、当地需求度和政策因素等。使用动态 AHP 对各因素进行综合评价，将加氢站选址问题视作整个系统，按照分解、比较、判断、综合的思维方式进行决策。3.1.1模型的建立1）最高层：决策目标即为选择一个加氢站站点。2）准则层：对于候选加氢站，综合考虑以下因素作为建站的决策准则。准则 1：达到盈亏平衡所用时间，这是最直接最重要的考量因素。准则 2：截至时的累积总盈利，该变量是一个时间依赖的动态变量，体现了加氢站盈利的动态变化趋势。准则 3：安全与环境因素，修建加氢站过程中应该考虑的安全问题，例如消防设施、安全间 距等。准则 4：政策因素，当地政府对氢能产业的支持力度和引入加氢站项目的渴求程度。准则 5：社会效应，在当地对氢能产业的重视程度，包括氢能产业的舆论环境、社会支持以及拉动就业等情况。准则 6：经济效应，修建加氢站和引入氢能公交车对当地相关上下游企业和 GDP 等经济指标提升的情况。3）方案层：方案就是 5 个备选的站点。3.1.2结果分析按 AHP 模型计算权重，得到了图 1 中的所示结果。由图 1 可以看出，加氢站的建设受盈亏情况相关因素的影响较大。因此，本文针对加氢站盈亏情况建立动态模型进行分析。达到盈亏平衡时间36.74%10年累计盈利36.74%安全与环境因素6.12%政策因素12.24%社会效应4.08%经济效应4.08%图 1候选加氢站决策因素的权重占比3.2与盈亏情况有关的考量因素分析加氢站的支出分为 3 个部分。第一部分是前期建站的一次性投入，包括工程土建费用、设备费用、土地成本，这些变量不随时间变化，需要前期调研或利用数据挖掘、大数据统计、仿真模拟等方法取得。第二部分是加氢站的日常支出，按每月的运营13第 36 卷第 2 期2024 年 4 月黄靖元等：基于多目标决策优化的加氢站选址动态模型费用计算，通常只与加氢站的规模有关，不随时间变化。第三部分是销售数据，较为复杂。一方面，氢的销量数据受到加氢站规模和当地需求量双重约束，其中氢气的需求量由氢能车数量、平均里程数和能效等多个变量决定。投放的氢能车数量由加氢站规模、当地的公共交通状况以及政策决定，由多个因素综合得到，且后续并非固定不变，是以时间为自变量的不连续分段函数。平均里程数则是一个统计数据，可由调研得到。能效可简单概括为每百千米的耗氢量，初期可通过对不同车型进行调研获得，但随着技术进步而变化，且并不随时间连续变化，因此是以时间为自变量的不连续分段函数，其精确的定量关系需要建立微分方程求解。另一方面，氢气的成本价受政策、技术更新、购买规模等因素的影响，它也是随时间变化的一个分段非连续函数，其精确的定量分析也需要分段综合考虑不同时间段的能源成本，变化趋势需要利用微分方程模型。最后，考虑氢气零售价，它完全由政策主导，包括挂牌售价和政府补贴，这是前期即可确定的 变量。由上可知，加氢站在运营过程中影响盈亏的主要因素有：加氢站修建规模、能效（单位耗氢量）、计划运营车数量、氢气日销量、氢气零售价、氢气成本价、建站费用、折旧费用和运营费用。3.3与盈亏情况有关的模型建立氢能车数量、能效和设备折旧的变化是随时间变化的一个分段非连续函数。根据国家政策，公交车一般 5 a 更换一次，基于此，将时间划分为 3个阶段，这 3 个阶段需要更换两次车。其中，每个阶段的氢能车数量需调研得到，而每个阶段的能效和设备折旧需要分别建立相关模型进行拟合 计算。3.3.1多阶段动态规划模型动态规划主要是按照系统状态而进行时间与空间上的阶段性控制，并运用数学方法对各个阶段的状态进行推算，最终做出最具实效性和经济效益的决策。在加氢站的盈亏分析中，阶段变量 i 表示 3个阶段：0 5 a（i=1）、5 10 a（i=2）、10 a 以后（i=3）。动态规划的计算如下：()31,iiiifV s t=（1）（2）式中：f目标函数，即加氢站的总盈利。Vi阶段指标函数，即 i 阶段调配决策结果的量化描述，在本文中表示第 i 阶段后加氢站的盈利结果。si第 i 阶段的状态变量，状态变量要起到联系前后两个阶段的作用（在加氢站的盈亏分析中，以各阶段的能耗、设备折旧为状态变量）；ti第 i 阶段初始状态处于 si的决策变量，通过状态转移函数Ti确定第 i 阶段之后的状态变量 si+1。加氢站盈亏全局的动态变化如图 2 所示。D2D1C2BEAC1图 2加氢站盈亏全局的动态变化示意3 个阶段的模式分别为：1）i=1 时：表示加氢站项目寿命处于 0 5 a，加氢站盈亏属于 ABC1D1E 模式，AB 段时能耗、设备折旧分别为各自的初始值，该阶段产生 0 5 a 的盈亏值，BD1 段由于项目时间小于 5 a，故不产生盈亏值。故全过程盈亏值为 AB 段的盈亏值。（2）i=2 时：表示加氢站项目寿命处于 5 10 a，加氢站盈亏属于 ABC2D1E 模式；AB 段时能耗、设备折旧分别为初始值，该阶段产生 0 5 a 的盈亏值，BC2 段为 5 10 a 的盈亏值，该阶段的能耗、设备折旧通过状态转移方程发生变化，C2D1 段由于项目时间小于 10 a，故不产生盈亏值。故全过程盈亏值为 AB 段+BC2 的盈亏值。3）i=3 时：表示加氢站项目寿命大于 10 a，加氢站盈亏属于 ABC2D2E 模式：AB 段时能耗、设备折旧分别为初始值，该阶段产生 0 5 a 的盈亏值，BC2 段为 5 10 a 的盈亏值，该阶段的能耗、设备折旧通过状态转移方程发生变化，C2D2 段为超出 10 a 的盈亏值，该阶段的能耗、设备折旧通14油气与新能源 政策与市场Vol.36 No.2 Apr.2024过状态转移方程发生变化，故全过程盈亏值为 AB段+BC2 段+C2D2 段的盈亏值。本文通过项目的寿命时间对加氢站的盈亏分阶段进行分析，判断该加氢站盈利属于动态规划的哪一种模式，并对该模式的各阶段指标函数进行计算，最终得出全阶段的指标函数值，即加氢站的总盈亏值。3.3.2能效提升动态增长模型氢能车的能效的提升属于技术进步导致的增长，其特点是技术成型初期产品迭代较快，反映出能效呈爆发性增长，而到了中后期，技术较为成熟，改进困难，产品能效增长缓慢。因此氢能车的能效增长符合对数增长的数学模型。该模型的建立需要确定氢能车的初始能效。结合现实情况，利用线性回归的最小二乘拟合方法，建立最优线性回归 模型：设目标函数为：（3）式中：f(x)目标函数；xi自变量，在本文中为汽车能效值的倒数；wi自变量 xi的系数；截距；X自变量 xi的矩阵；W自变量系数 Wi的矩阵，WT矩阵 W 的转置；d自变量xi的系数。则残差损失函数为：（4）式中：yj结合现实情况得到的数值；myj的数量。分别对 W、求偏导，得出在残差损失函数一阶偏导数为 0 情况下 W、的表达式：（5）通过调研不同公司燃料电池汽车的能效变化，得到 xi的数据，将 X=x1,x2,xi 的数据带进去，即可得到初始能效。设能效函数为 E(t)，其中 t 为时间，a。设能效满足以下的对数函数关系：（8）式中：a、b、c待定参数，并且 t=0 时，初值 E(t)=21.33。根据前期调研数据进行数据拟合和回归分析，利用蒙特卡洛算法，整理得到能效 函数：（9）将 t=0、t=5 和 t=10 分别带入该函数，得到 0 5 a、5 10 a、10 a 以后这 3 个周期的氢能车的每千米耗氢量（注意该数据为能效的倒数），其变化规律符合预期。而 10 a 后，在没有较大的技术革新的条件下，氢能车的能效几乎达到了瓶颈，变化率不大，所以后面的时段就不考虑能效的变化了。3.3.3设备折旧预估微分方程数学模型一般来说，设备的折旧属于固定资产折旧问题，而固定资产在任意单位时刻的折旧额与当时固定资产的价值是成正比的。设固定资产在 t 时刻的价值为 P(t)，则在 t,t+t 时段内，该固定资产每单位时间的折旧额与当前固定资产价值成正比，即 得到：（10）式中：k折旧系数，且 k0。令 t 0，得到：（11）此方程为常微分方程，利用常数变异法可求出上述方程通解为：（12）式中：C待定参数。当 t=0 时，P(0)=C，即为初始固定资产。根据前期调研数据进行数据拟合和回归分析，认为 20 a 后固定资产为原来的 1/10，则可以求出 k=-0.05 ln0.1，于是设备折旧函数为：（13）该函数为指数函数，意味着设备的损耗与折旧在初期较慢，而随着时间增加，其残值缩减越来越快，这也符合实际情况。15第 36 卷第 2 期2024 年 4 月黄靖元等：基于多目标决策优化的加氢站选址动态模型3.4影响各阶段加氢站盈亏的变量及约束3.4.1固定变量实际建站规模 B：加氢站的规模越大投入也越大，并且加氢站的规模受城市规划、周边交通环境、用户需求、安全间距、消防安全和环保等多种因素影响。但本文选择的是油/气氢合建站的模式，如果在加油/加气站点内进行加氢站的扩建，则主要考虑安全间距、消防安全和环保等因素。因此，本文对满足了安全间距、消防安全和环保要求的加油/加气站点进行了调研，并且得到了每个站点内能扩建何种规模的加氢站。土地费用 M：前期已有规划，暂不计算和考虑。3.4.2过程计算变量日销量 Ei：氢气日销量会随着运营车辆数和汽车能效值的变化而变化，因此需要分阶段讨论。首先，日销量的计算公式为：iiiES I O=（14）（15）式中：备勤系数，综合研判氢能车辆故障率，可以设置=0.95；Si和 Ii不同时间段的运营车辆数和汽车能效值，kg/100 km；O每车每日行程的千米数，km。这里考虑每 5 a 更换一次车辆，所以将时间段划分为 0 5 a、5 10 a、10 a 以后 3 个阶段，需要对这 3 个阶段分别考虑，最后再做逻辑判断。截至当前的累计费用 A：当时间确定后，即可计算截至当前的累计费用 A=设备折旧+分摊建设成本+日常运营费用，其中折旧费用的计算使用动态微分方程数学模型，而分摊到每月的前期建设成本用的时间分段计算模型。经模型求解后，得到计算公式：（16）式中：H设备总费用，元；t时间，a；Ci截至当前的工程总分摊的土建费用，元；Wi截至当前时间的总运营费用，元。各阶段氢气纯利润 Ni：当决策变量 ti时间确定后，即可计算当前阶段的氢气利润 Ni=氢气挂牌价+氢气补贴-氢气成本-运营费用，如下：（17）式中：Gi氢气挂牌价格，元/kg；Pi氢气补贴，元/kg；Zi氢气成本价，元/kg。由于每个阶段的氢气日销量不同，所以氢气的利润也是需要分阶段讨论。3.5结合实地调研并计算以上述模型为基础，本研究进一步进行了实地调研，并将该模型应用于实际的加氢站建设选址研究。其中，川渝地区氢能来源丰富，为氢能产业链的发展提供了有力的基础27。在可再生能源制氢方面，截至 2022 年底，四川水电装机容量 9 748.5104 kW，居全国前列。在工业副产氢方面，四川省有规模以上企业 45 家；重庆市年副产氢也超过 10104 t27。在天然气制氢方面，川渝地区天然气资源储量居全国前列，可利用其发展化石能源制氢。此外，川渝地区汽车产业基础雄厚，在氢燃料电池汽车发展方面也具有得天独厚的优势27。因此，本文实地考察调研了川渝地区 5 个加油和加气站点作为候选加氢站，简称为站点 a、b、c、d、e。并结合未来几年折旧费用的变化、能效的提高等动态变化因素，用指数增长和对数增长仿真模拟了相关变量的动态变化趋势。在此基础上，首先根据纯利润=氢气利润-每月（时间可自定义）运营费用公式，计算出各个站点 10 a 内能得到的纯利润情况；其次，根据总费用=建安费用+折旧费+日常运营费用的公式，计算得出截至当前的总支出费用；最后，再减去相应政策补贴，可以得到截至当前的总盈亏。计算结果显示站点 a、b、d、e 在补贴的情况下可实现盈利，其达到盈亏平衡的时间分别为 4.7 a、291.8 a、11.7 a、14.0 a，而站点 c 不能回本。计算结果如表 1 所示：值得注意的是，当本研究在计算过程中扣除了政府的补贴之后，所有的站点都处于不能盈利的状态。这也从侧面反映了中国的加氢站业务要想蓬勃发展，政府就必须出台相应的政策鼓励和资金 支持。最后，使用动态 AHP 模型计算的结果，并带入安全与环境因素、政策因素、社会效应、经济效应这 4 个因素的人为评分和利用前面模型计算的盈亏平衡时间和累计盈利情况，得到了 5 个站点的总评分，结果如表 2 所示：16油气与新能源 政策与市场Vol.36 No.2 Apr.2024但该方法也有一定的局限性。在本问题中，本研究考虑将加氢站的盈亏因素作为主导因素，所以人为设置达到盈亏平衡的时间和累计盈亏数额两个指标相对于其他指标都较强，这样导致了站点 a 这一盈利情况较好的站点得到了最高的分数。而实际上如果调整相对强弱指标，例如让社会效应和经济效益处于比较强势的位置，那么由于站点 a 的规模较小会得分偏低，从而改变最终的决策。4结论氢能作为一种清洁无污染的二次能源，是全球能源技术革新的目标，也将成为中国未来的能源体系的重要组成部分。加氢站作为氢能建设的基础设施，是发展氢能产业的关键，加快加氢站网络体系的建设具有重要意义。本文结合加氢站建设的实际情况，通过大量的数据收集和实地调研，分析了影响加氢站建设的各种因素，同时构建了数学模型对其盈亏平衡进行分析。通过在川渝地区进行实地走访调研，选取了 5 个加油站/加气站，结合数学模型得出了最优的选址方案，为相关企业布局加氢站业务提供有效支撑。参考文献：1 BAK T,NOWOTNY J,REKAS M,et al.Photo-electrochemical hydrogen generation fromwater using solar energy materials-relatedaspectsJ.International Journal of HydrogenEnergy,2002,27(10):991-1022.2 何盛宝,李庆勋,王奕然,等.世界氢能产业与技术发展现状及趋势分析J.石油科技论坛,2020,39(3):17-24.3 李政,张东杰,潘玲颖,等.“双碳”目标下我国能源低碳转型路径及建议J.动力工程学报,2021,41(11):905-909,971.4 凌文,刘玮,李育磊,等.中国氢能基础设施产业发展战略研究J.中国工程科学,2019,21(3):7683.5 王赓,郑津洋,蒋利军,等.中国氢能发展的思考J.科技导报,2017,35(22):105110.6 张轩,樊昕晔,吴振宇,等.氢能供应链成本分析及建议J.化工进展,2021,40(6):1-10.7 BAIW,ZHANGL.Howtofinanceforestablishinghydrogen refueling stations in 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