一种基于数字孪生的燃料电池综合管理系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于数字孪生的燃料电池综合管理系统及方法，所述系统包括实体电池组：用于在运行中产生动态性能参数；数字孪生模型：用于实时仿真实体燃料电池组的动态性能参数；数据采集平台：用于实时采集实体燃料电池组运行的动态性能参数，对数据进行预处理和特征提取，将提取的特征数据传输至数字孪生模型，驱动模型的运行；燃料电池与锂电池终端管理模块：为人机交互界面，用于远程实时可视化呈现数字孪生模型的运行状态，控制实体燃料电池组和数字孪生模型的调节参数。本发明专利技术可以对复杂的燃料电池系统做到远程实时可视化监控；根据数字孪生模型的运行结果及时准确的来调整物理设备的各相关物理量，使性能达到最佳状态。态。态。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字孪生的燃料电池综合管理系统及方法


[0001]本专利技术涉及一种用于质子交换膜燃料电池的综合管理系统及方法，基于数字孪生技术构建孪生模型，主要实现对燃料电池系统的实时可视化、运行状态的综合调节以及故障的诊断。

技术介绍

[0002]近年来，电池行业发展迅猛，对于燃料电池系统，尤其是中大型系统来说，其内部组成、系统结构、运行条件等都较为复杂，所需监测的参数多，故障难寻，维修拆卸工作负担大，且大型电堆属于复杂机械设备，所处环境也较为苛刻，这些原因都使得对燃料电池系统远程实时可视化监测和故障诊断等方面的研究有很大的必要与好的前景。
[0003]对质子交换膜燃料电池的建模近年来也有了充分程度的研究，但无论是机理建模还是数据驱动建模都有其自身的局限性，数字孪生模型能够结合机理模型和数据驱动模型的优点，在保证详细机理描述的同时也简化了模型的计算过程。
[0004]近几年来，随着物理模型数字化表达的进步以及物联网、云计算、大数据等新兴信息
的突破，数字孪生技术在理论和应用层面都有较为快速的发展。数字孪生就是以数字化的方式建立本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的燃料电池综合管理系统，其特征在于：所述系统包括实体电池组、数字孪生模型、数据采集平台、燃料电池与锂电池终端管理模块，所述实体电池组：用于在运行中产生动态性能参数；所述数字孪生模型：用于实时仿真所述实体燃料电池组在运行中产生动态性能参数，包括数字电池组、电池工作模拟模型和故障和预测模型；所述数字电池组为电池结构3D模型，所述电池工作模拟模型对电池的运行过程和结果做仿真，所述故障和预测模型通过结合人工智能算法对故障数据进行处理，判定故障情况；数字孪生模型在经过一次完整运行后，输出电堆状态信息和/或故障情况；所述数据采集平台：用于实时采集实体燃料电池组运行的动态性能参数，对数据进行预处理和特征提取，通过建立的通信协议将提取的特征数据传输至数字孪生模型，驱动模型的运行；所述燃料电池与锂电池终端管理模块：为人机交互界面，用于远程实时可视化呈现数字孪生模型的运行状态，控制实体燃料电池组和数字孪生模型的调节参数。2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的燃料电池综合管理系统，其特征在于：所述数字电池组对实体燃料电池、实体锂电池的几何结构与物理、化学规则进行映射，通过3D建模、图形渲染、构建运动学方程的操作构建燃料电池数字孪生体和锂电池数字孪生体，所述数字电池与实体电池在形状、结构、容量以及所遵循的自然科学规则均相同。3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的燃料电池综合管理系统，其特征在于：所述电池工作模拟模型融合热力学、动力学原理，受数据驱动后开始运行，对实体燃料电池的物理实体运行状态的实时仿真。4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的燃料电池综合管理系统，其特征在于：所述故障和预测模型通过数据采集平台采集并存储的历史数据经特征提取后形成特征参数集，采用神经网络将特征参数集作为训练和测试数据集，在经过反复优化后得到故障诊断模型和电池寿命预测模型两个成熟的神经网络模型，两个模型的输出分别是故障类型及严重程度、电池的剩余使用寿命。5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的燃料电池综合管理系统，其特征在于：所述数据采集平台包括信息采集模块和信息传输模块。6.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的燃料电池综合管理系统，其特征在于：所述信息采集模块分为数据采集、特征参数提取、数据存储、数据读取和数据导出，其中数据采集是通过各类型传感器实时采集电池组运行时的热力、电力...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢长君，朱文超，张展，杨扬，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：