氢燃料电池热电联供单元的控制方法、系统及设备技术方案

本发明专利技术的一种氢燃料电池热电联供单元的控制方法、系统及设备，包括：获取电网和/或热网的调峰需求并生成调峰信号；将所述调峰信号输入氢气压缩机的预测控制模型，确定所述空气压缩机的输出信号并发送给所述空气压缩机，以便空气压缩机按照所述输出信号调节输出给氢燃料电池的氢气压强；根据调峰需求确定需要工作的氢燃料电池单体数量N；将氢燃料电池单体数量发送给氢燃料电池，以便氢燃料电池对所述N个氢燃料电池单体进行PID控制，PID控制的控制参数是预先确定的。本发明专利技术能够兼顾系统控制性能的同时降低模型的复杂度，分单元PID控制可有效提升氢燃料电池热电联产系统的平均综合能源效率，从而整体上保证系统的经济性、可靠性与灵活性。靠性与灵活性。靠性与灵活性。

【技术实现步骤摘要】
氢燃料电池热电联供单元的控制方法、系统及设备


[0001]本专利技术涉及氢燃料电池建模及控制
，具体涉及一种氢燃料电池热电联供单元的控制方法、系统及设备。

技术介绍

[0002]随着负荷峰谷差不断增大，综合能源系统的发电效率和稳定性受到的影响也愈发显著，单纯靠传统的发电侧机组调峰已无法满足现今所提倡的安全、经济、清洁调峰的需求。如何有效利用综合能源系统内分布式能源、储能装置和各类负荷间的互动来解决调峰需求，增强可再生能源的消纳率，提高综合能源系统运行的经济性及安全性，是未来综合能源系统运行控制面临的重大挑战。
[0003]氢能的来源十分广泛，具有零污染、高效率、来源丰富、用途广泛等优势，基于此，世界许多国家都将氢能作为战略性能源来发展。
[0004]为解决调峰需求，增强可再生能源的消纳率，可引入氢能作为输入能源，通过制氢储氢及再利用设备对电、热等多种能源的有效存储。同时，氢能的清洁性较高，氢能使用的过程产物是水，可以真正做到零排放、无污染。因此，为进一步提高氢能在综合能源系统中的应用，对氢燃料电池等氢能转换设备的建模控制相本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种氢燃料电池热电联供单元的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：获取电网和/或热网的调峰需求；根据所述调峰需求生成调峰信号；将所述调峰信号输入氢气压缩机的预测控制模型，确定所述空气压缩机的输出信号；将所述输出信号发送给所述空气压缩机，以便所述空气压缩机按照所述输出信号调节输出给氢燃料电池的氢气压强；根据所述调峰需求确定需要工作的氢燃料电池单体数量N；将所述氢燃料电池单体数量发送给氢燃料电池，以便氢燃料电池对所述N个氢燃料电池单体进行PID控制，所述PID控制的控制参数是预先确定的。2.根据权利要求1所述的氢燃料电池热电联供单元的控制方法，其特征在于所述PID控制的控制参数是通过对氢燃料电池参数辨识模型进行仿真得到的，氢燃料电池参数辨识模型的构建方法步骤如下：按照设定的阶跃输入值和采样周期对氢燃料电池的开环输入输出进行采样，得到n对输入、输出数据u(k),y(k)；k＝1,2,...,n，所述氢燃料电池开环运行结果包括所述n对输入、输出数据；设定氢燃料电池模型的阶次为2，纯滞后时间为10，以所述n对输入、输出数据为样本，采用最小二乘法进行氢燃料电池模型的参数估计，得到氢燃料电池参数辨识模型。3.根据权利要求2所述的氢燃料电池热电联供单元的控制方法，其特征在于，对氢气压缩机模型进行仿真模型预测控制，包括求解氢气压缩机的预测控制模型的模型参数，所述氢气压缩机模型采用受控回归积分滑动平均模型，具体如下：采用最小方差控制中所用的受控自回归积分滑动平均模型来描述氢气压缩机，如下：其中，其中，其中，q
‑1是后移算子；y(k)q
‑1＝y(k
‑
1)；Δ＝1
‑
q
‑1为差分算子；ξ(k)是一个独立的随机噪声序列；其最优预测表达式为：y(k+j)＝y
*
(k+j|k)+E(q
‑1)ξ(k+j)(10)其中，y(k+j)是未来k+j时刻的实际输出；y
*
(k+j|k)使未来k+j时刻的预测最优输出，E
j
(q
‑1)＝e
j,0
+e
j,1
q
‑1+
…
+e
j,j
‑1q
‑
(j
‑
1)
，E
j
由A(q
‑1)和预测长度j唯一确定；ξ(k+j)是未来k+j时刻的噪声；滚动优化采用的是对输出误差和控制增量加权的二次型性能指标对输出预测模型进行修正，得到：Δu＝(G
T
G+λI)
‑1G
T
(y
r
‑
y1)(11)其中，Δu＝[Δu(k),Δu(k+1),
…
Δu(k+N
u
‑
1)]
T
；Δu表示当前控制作用；
y
r
＝[y
r
(k+N1),y
r
(k+N1+1),
…
y
r
(k+N2)]
T
；y1＝[y1(k+N1),y1(k+N1+1),
…
y1(k+N2)]
T
；λ为控制增量加权系数；则当前的氢气压缩机输入u(k)为：u(k)＝u(k
‑
1)+[1,0,
…
,0](G
T
G+λI)
‑1G
T
(y
r
‑
y1)(12)然后通过在线辨识与反馈校正所得到的：y(k)＝φ
T
(k)θ+ξ(k)(13)用带遗忘因子的递推最小二乘法(RLS)来估计模型参数θ值，最终得到在线辨识后的y(k)，将该在线辨识后的y(k)代入公式中，然后通过推导得到校正后的u(k)，通过校正后的u(k)控制当前氢气压缩机的输入，通过在线反馈校正保证其预测结果输出的准确性，进而得到氢气压缩机精准控制模型。4.根据权利要求1所述的氢燃料电池热电联供单元的控制方法，其特征在于：对所述N个氢燃料电池单体进行PID控制包括：氢能燃料电池单元以电功率为目标时的氢能燃料电池输出电功率P
fcl
，经过G
fc
和T
fc
为比例和积分系数的延迟模块得到的参考功率P
fcref
，除以氢能燃料电池的端电压U
fc
得到电流参考值I
fcref
，与工作电流I
fc
的差值经过PID控制器得到控制信号D
fc
如下：式中：K
fcp
和K
fcl
为电功率外环的比例和积分系数，P
fcref
为氢能燃料电池单体的参考输出电功率。。5.根据权利要求1所述的氢燃料电池热电联供单元的控制方法，其特征在于：对所述N个氢燃料电池单体进行PID控制还包括：氢能燃料电池单元以热功率为目标时的氢能燃料电池输出热功率Q
fcl
，经过G
fc
和...

【专利技术属性】
技术研发人员：丛昊，尹晨旭，王绪利，朱刘柱，施天成，杨欣，代磊，周帆，江桂芬，种亚林，郭汶璋，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
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