基于随机优化算法的燃料电池与空压机匹配建模方法技术

本发明专利技术公开了一种基于随机优化算法的燃料电池空压机自适应匹配建模方法，将空压机仿真模型中待确定参数其集合以α表示，燃料电池电堆仿真模型中待确定参数其集合以β表示。将待确定参数为输入，预测的空压机功率以及燃料电池电压、可逆电压、电堆功率为输出，以系统效率构造随机优化算法中的适应度函数。寻找α、β的最优解，使得构造的适应度函数F最大，完成在任意系统输出功率区间，燃料电池以及空压机的自适应匹配。空气供给系统与燃料电池的良好匹配是本发明专利技术的目的和最终目标。传统匹配策略的研究过程，需进行大量的实验或者仿真操作尝试完成匹配过程，需要消耗大量的人力以及实验经费。本发明专利技术匹配效率高，整个优化过程利用编写好的程序可自动实现。写好的程序可自动实现。写好的程序可自动实现。

【技术实现步骤摘要】
基于随机优化算法的燃料电池与空压机匹配建模方法


[0001]本专利技术属于燃料电池领域，具体涉及一种对燃料电池系统与空气供应子系统中的空压机进行自适应相匹配的建模方法。

技术介绍

[0002]聚合物电解质膜燃料电池(PEMFC)通过氢和氧的电化学反应产生电能，由于其零污染、低能耗、长程等优点，被认为是最有潜力的汽车能量转换装置之一。综合的车用燃料电池系统包括了空气供应子系统、氢气供应子系统、温度和加湿器子系统以及燃料电池电堆。空气压缩机(简称空压机)作为空气供应子系统中最重要的部件，对燃料电池系统的性能有着重要的影响。空压机是一个反应相对迟缓的机械装置，在送气过程中会有较大的时间延迟，当负载工况突然变化时，可能会间断阴极缺氧，从而进一步导致电池输出电压下降，甚至还会加速衰减燃料电池寿命。在燃料电池系统在运行过程中需要保证合理的空压机供气压力和流量的匹配状态，使得燃料电池系统保持一个高效率的运行状态。空压机与燃料电池之间的匹配主要是空压机根据燃料电池不同输出功率需求，在一定转速下提供给燃料电池适量的压缩空气，使燃料电池系统具有较高的输出效率。
[0003]为了获得高性能的燃料电池系统，目前有一部分研究者们针对燃料电池供气系统控制器设计方法进行研究，对短时间内供气系统氧气过量比进行控制。这些研究主要的对象是短期工况内的(燃料电池)电堆瞬态控制，而没有从空气供给系统的设计和匹配的角度出发进行全寿命周期内电堆以及系统的研究。空气供给系统与燃料电池的良好匹配是系统设计开发的根本目的和最终目标，本专利技术首次提出在不同输出功率下，以燃料电池系统效率最高为目标，结合随机优化算法建立空压机与燃料电池的系统自适应匹配数学模型，从而为离心空压机设计和优化提供设计目标。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是，提出一种基于随机优化算法的(空气供应子系统中)空压机与燃料电池系统自适应匹配建模的方法。在车载燃料电池系统运行过程中，根据电池状态匹配合理的空压机供气压力、转速和流量，使得燃料电池系统保持一个高效率的运行状态。
[0005]基于随机优化算法的燃料电池与空压机匹配建模方法，涉及空压机仿真模型和燃料电池电堆仿真模型，并将这两个仿真模型建立起自适应匹配关系。
[0006]具体为：空压机仿真模型中所涉及的待确定参数的集合以α表示，将待确定参数为输入；预测的空压机功率为输出，空压机仿真模型的函数表达式为：
[0007]P
cp
＝CM(α)
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(1)
[0008]燃料电池电堆仿真模型中所涉及的待确定参数的集合以β表示，将待确定参数为输入；燃料电池电堆仿真模型预测的燃料电池电压、可逆电压、燃料电池电堆功率为输出，燃料电池电堆仿真模型的函数表达式为：
[0009](V,E
rev
,P
fc
)＝FM(β)
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(2)
[0010]燃料电池系统输出功率为燃料电池电堆的输出功率与空压机消耗功率之差：
[0011](V,E
rev
,P
fc
)＝FM(β)
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(3)
[0012]以PEMFC系统输出效率，构造随机优化算法中的适应度函数，在适应度函数中加入了惩罚约束条件，将随机优化算法中生成的不满足约束条件的个体淘汰。惩罚约束条件包括聚合物电解质膜燃料电池系统输出功率区间和阴极的化学计量比，阴极化学计量比区间设置为：1.2
‑
4.0。聚合物电解质膜燃料电池系统的输出功率区间根据需求设置区间的上、下边界功率，适应度函数F的表达式：
[0013][0014]式中，ST
c
为阴极化学计量比；P
upper boundary
和P
lower boundary
代表燃料电池系统的输出功率区间的上、下边界功率。
[0015]利用随机优化算法，寻找α以及β的最优解，使得构造的适应度函数F最小。此时获得的α即为空压机工况参数寻优结果，获得的β为燃料电池电堆的运行参数寻优结果，以此完成不同输出功率区间燃料电池以及空压机的自适应匹配过程。
[0016]进一步的：可利用的随机优化算法包括：遗传算法、随机粒子群算法、以及模拟退火算法。
[0017]本专利技术的特点及产生的有益效果是：提出的自适应优化匹配方法，利用燃料电池
‑
空压机系统仿真模型和随机优化算法结合，能够实现对车载聚合物电解质膜燃料电池系统模型中涉及的电池与空压机待确定参数进行优化和估计，从而完成在任意系统输出功率区间，燃料电池以及空压机的匹配。空气供给系统与燃料电池的良好匹配是系统设计开发的根本目的和最终目标，本方法既不需要使用者对模型具有深入的经验知识；同时效率非常高，整个优化匹配过程利用编写好的程序可自动实现；传统匹配策略的研究过程，需要研究者进行大量的实验或者仿真操作，根据大量尝试完成匹配过程，这需要消耗大量的人力以及实验经费。
附图说明
[0018]图1本专利技术实施例在未采用自适应匹配方法的仿真结果。
[0019]图2本专利技术实施例在采用自适应匹配方法优化后的仿真结果。
[0020]图3本专利技术实施例在不同输出功率下的燃料电池电流密度I的匹配结果。
[0021]图4本专利技术实施例在不同输出功率下的空压机转速N的匹配结果。
[0022]图5本专利技术实施例在不同输出功率下的空压机输出空气压力p
cp
的匹配结果。
[0023]图6本专利技术实施例在不同输出功率下的空压机质量流量m
cp
的匹配结果。
具体实施方式
[0024]以下通过具体实施例对本专利技术的方法以及建模计算过程作进一步的说明，需要说明的是本实施例是叙述性的，而不是限定性的，不以此限定本专利技术的保护范围。
[0025]本实施例中的燃料电池电堆仿真模型以及空压机仿真模型是非限定性的，通过对仿真模型中待确定参数进行优化，实现在PEMFC系统全输出功率情况下，对燃料电池以及空压机状态进行匹配。
[0026]本实施例中实现两个仿真模型自适应匹配的具体过程如下：
[0027]空压机仿真模型中待确定参数的集合α以及燃料电池电堆仿真模型中待确定参数β可表示为：
[0028]α＝(N,p
cp
,m
cp
)
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(5)
[0029]β＝(I)
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(6)
[0030]其中，N为空压机转速、p
cp
为空压机压比、m
cp
为空压机质量流量，I为燃料电池启动电流密度。
[0031]将空压机仿真模型的待确定参数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于随机优化算法的燃料电池与空压机匹配建模方法，涉及空压机仿真模型和燃料电池电堆仿真模型，其特征是：将空压机仿真模型与燃料电池电堆仿真模型建立起自适应匹配关系，空压机仿真模型中所涉及的待确定参数的集合以α表示，将待确定参数为输入；预测的空压机功率为输出，空压机仿真模型的函数表达式为：P
cp
＝CM(α)
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(1)式中，P
cp
为空压机的功率；燃料电池电堆仿真模型中所涉及的待确定参数的集合以β表示，将待确定参数为输入；燃料电池电堆仿真模型预测的燃料电池电压、可逆电压、燃料电池电堆功率为输出，燃料电池电堆仿真模型的函数表达式为：(V,E
rev
,P
fc
)＝FM(β)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)式中，V为燃料电池电压；E
rev
为能斯特电压；P
fc
为燃料电池电堆功率；燃料电池系统输出功率为燃料电池电堆的输出功率与空压机消耗功率之差：P＝P
fc
‑
P
cp
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)式中，P为燃料电池系统功率；P
fc
为燃料电池电堆功率；P
cp
为空压机消耗功率，以聚合物电解质膜燃料电池系统输出效率构造随机优化算法中的适应度函数，在适应度函数中加入惩罚约束条件，从而将随机优化算法中生成的不满足约束条件的个体淘汰，惩罚...

【专利技术属性】
技术研发人员：焦魁，宫智超，王博文，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：