一种燃料电池的性能优化方法技术

本发明专利技术公开了一种燃料电池的性能优化方法，本发明专利技术涉及燃料电池技术领域，其中包括：获取电堆中单个燃料电池的第一优化参数；基于不同运行环境下的环境数据和预设遗传算法，对第一优化参数进行优化，得到第一优化参数在不同运行环境下的最优参数值；基于第一优化参数在不同运行环境下的最优参数值，确定燃料电池在不同运行环境下的极化曲线，其中，极化曲线为电压关于电流密度的三段式函数曲线；基于预设流动网络算法，对电堆的第二优化参数的参数值进行更新迭代，直至满足预设配流条件时，输出电堆的最优配流系数；基于最优配流系数和不同运行环境下的极化曲线，确定电堆的优化结果。本发明专利技术能够解决燃料电池电堆配流不均匀性的问题。问题。问题。

【技术实现步骤摘要】
一种燃料电池的性能优化方法


[0001]本专利技术涉及燃料电池
，具体而言，涉及一种燃料电池的性能优化方法。

技术介绍

[0002]当前，全球化石燃料占比已高达80％以上，由此带来的能源和环境问题已经引起人们的广泛关注。在能源和环境问题之下，具有高效、清洁特点的氢气成为了具有替代传统化石燃料潜力的理想燃料。其中，燃料电池是一种能够高效转化化学能为电能的电化学装置，相较于传统燃烧发电，燃料电池具有热效率高、污染少、噪音低等优点，已经被广泛应用于汽车、船舶、电池储能等领域。通过燃料电池，氢气的化学能可直接转换为电能，而质子交换膜(proton exchange membrane,PEM)燃料电池由于可以在较低温度下运行，因此减少了热损失，具有零排放和更高效率的优势，被认为是未来理想的能量转换装置和发电设备。为了实现燃料电池的大规模商业化，还需要对燃料电池性能做进一步优化。
[0003]目前，随着燃料电池功率密度的不断提升，电堆所包含的电池数目不断增加，电堆的流量分配不均匀性问题日益突出，燃料电池电堆配流的不均匀性会直接影响电堆的性能，严重的甚至会导致燃料电池寿命急剧下降。然而，现有技术中尚未提出解决电堆配流不均匀性，提高燃料电池性能的有效手段。为解决燃料电池电堆配流不均匀性的问题，对其进行模拟优化研究，为其设计提供指导，需要采用新的设计和优化方法，提高模拟优化效率。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种燃料电池的性能优化方法，主要在于能够解决燃料电池电堆配流不均匀性的问题，从而能够提高燃料电池性能。
[0005]根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种燃料电池的性能优化方法，包括：
[0006]获取电堆中单个燃料电池的第一优化参数；
[0007]基于不同运行环境下的环境数据和预设遗传算法，对所述第一优化参数进行优化，得到所述第一优化参数在不同运行环境下的最优参数值；
[0008]基于所述第一优化参数在不同运行环境下的最优参数值，确定所述燃料电池在不同运行环境下的极化曲线，其中，所述极化曲线为电压关于电流密度的三段式函数曲线；
[0009]基于预设流动网络算法，对所述电堆的第二优化参数的参数值进行更新迭代，直至满足预设配流条件时，输出所述电堆的最优配流系数；
[0010]基于所述最优配流系数和所述不同运行环境下的极化曲线，确定所述电堆的优化结果。
[0011]根据本专利技术实施例的第二方面，提供一种燃料电池的性能优化装置，包括：
[0012]获取单元，用于获取电堆中单个燃料电池的第一优化参数；
[0013]优化单元，用于基于不同运行环境下的环境数据和预设遗传算法，对所述第一优化参数进行优化，得到所述第一优化参数在不同运行环境下的最优参数值；
[0014]第一确定单元，用于基于所述第一优化参数在不同运行环境下的最优参数值，确
定所述燃料电池在不同运行环境下的极化曲线，其中，所述极化曲线为电压关于电流密度的三段式函数曲线；
[0015]迭代单元，用于基于预设流动网络算法，对所述电堆的第二优化参数的参数值进行更新迭代，直至满足预设配流条件时，输出所述电堆的最优配流系数；
[0016]第二确定单元，用于基于所述最优配流系数和所述不同运行环境下的极化曲线，确定所述电堆的优化结果。
[0017]根据本专利技术实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0018]获取电堆中单个燃料电池的第一优化参数；
[0019]基于不同运行环境下的环境数据和预设遗传算法，对所述第一优化参数进行优化，得到所述第一优化参数在不同运行环境下的最优参数值；
[0020]基于所述第一优化参数在不同运行环境下的最优参数值，确定所述燃料电池在不同运行环境下的极化曲线，其中，所述极化曲线为电压关于电流密度的三段式函数曲线；
[0021]基于预设流动网络算法，对所述电堆的第二优化参数的参数值进行更新迭代，直至满足预设配流条件时，输出所述电堆的最优配流系数；
[0022]基于所述最优配流系数和所述不同运行环境下的极化曲线，确定所述电堆的优化结果。
[0023]根据本专利技术实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
[0024]获取电堆中单个燃料电池的第一优化参数；
[0025]基于不同运行环境下的环境数据和预设遗传算法，对所述第一优化参数进行优化，得到所述第一优化参数在不同运行环境下的最优参数值；
[0026]基于所述第一优化参数在不同运行环境下的最优参数值，确定所述燃料电池在不同运行环境下的极化曲线，其中，所述极化曲线为电压关于电流密度的三段式函数曲线；
[0027]基于预设流动网络算法，对所述电堆的第二优化参数的参数值进行更新迭代，直至满足预设配流条件时，输出所述电堆的最优配流系数；
[0028]基于所述最优配流系数和所述不同运行环境下的极化曲线，确定所述电堆的优化结果。
[0029]本专利技术实施例的创新点包括：
[0030]1、优化燃料电池在不同运行环境下的极化曲线，使得极化曲线的模拟效果与实验结果相吻合，改善极化曲线在低电流密度和高电流密度时的模拟效果是本专利技术实施例的创新点之一。
[0031]2、将遗传算法应用于极化曲线的优化中，以节省计算时间是本专利技术实施例的创新点之一。
[0032]3、基于流动网络算法，确定电堆的最优配流系数，以解决燃料电池电堆配流不均匀性的问题是本专利技术实施例的创新点之一。
[0033]4、基于燃料电池在不同运行环境下的极化曲线，确定燃料电池电堆的最优运行环境，以提高燃料电池性能是本专利技术实施例的创新点之一。
[0034]本专利技术提供的一种燃料电池的性能优化方法，能够获取电堆中单个燃料电池的第
一优化参数，并基于不同运行环境下的环境数据和预设遗传算法，对所述第一优化参数进行优化，得到所述第一优化参数在不同运行环境下的最优参数值，与此同时，基于所述第一优化参数在不同运行环境下的最优参数值，确定所述燃料电池在不同运行环境下的极化曲线，其中，所述极化曲线为电压关于电流密度的三段式函数曲线，之后基于预设流动网络算法，对所述电堆的第二优化参数的参数值进行更新迭代，直至满足预设配流条件时，输出所述电堆的最优配流系数，最终基于所述最优配流系数和所述不同运行环境下的极化曲线，确定所述电堆的优化结果。由此可知，本专利技术利用预设遗传算法对不同运行环境下的极化曲线进行优化，能够使得极化曲线的模拟效果与实验结果相吻合，从而能够改善极化曲线在低电流密度和高电流密度时的模拟效果。与此同时，本专利技术通过燃料电池在不同运行环境下的极化曲线，能够确定燃料电池的最优运行环境，从而能够提高燃料电池性能。进一步地，本专利技术利用流动网络算法确定燃料电池电堆的最优配流系数，能够解决燃料电池电堆配流不均匀性本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种燃料电池的性能优化方法，其特征在于，包括：获取电堆中单个燃料电池的第一优化参数；基于不同运行环境下的环境数据和预设遗传算法，对所述第一优化参数进行优化，得到所述第一优化参数在不同运行环境下的最优参数值；基于所述第一优化参数在不同运行环境下的最优参数值，确定所述燃料电池在不同运行环境下的极化曲线，其中，所述极化曲线为电压关于电流密度的三段式函数曲线；基于预设流动网络算法，对所述电堆的第二优化参数的参数值进行更新迭代，直至满足预设配流条件时，输出所述电堆的最优配流系数；基于所述最优配流系数和所述不同运行环境下的极化曲线，确定所述电堆的优化结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于不同运行环境下的环境数据和预设遗传算法，对所述第一优化参数进行优化，得到所述第一优化参数在不同运行环境下的最优参数值，包括：根据所述第一优化参数，建立所述燃料电池在不同运行环境下的父代参数种群，其中，所述父代参数种群中包括多个父类个体；基于每个父类个体中第一优化参数对应的参数值，以及所述不同运行环境下的环境数据，计算所述燃料电池在不同运行环境下的输出电压；基于所述燃料电池在不同运行环境下的输出电压和测试电压，生成所述燃料电池在不同运行环境下的子代参数种群，并将所述子代参数种群作为新的父代参数种群，继续进行种群迭代，直至到达预设迭代次数时，输出不同运行环境下的最优子类个体；将所述最优子类个体中第一优化参数对应的参数值确定为所述第一优化参数在不同运行环境下的最优参数值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个父类个体中第一优化参数对应的参数值，以及所述不同运行环境下的环境数据，计算所述燃料电池在不同运行环境下的输出电压，包括：根据所述每个父类个体中第一优化参数对应的参数值，以及所述不同运行环境下的环境数据，分别计算所述燃料电池在不同运行环境下的能斯特电压、活化损失电压、欧姆损失电压和浓度损失电压；将所述能斯特电压、所述活化损失电压、所述欧姆损失电压和所述浓度损失电压相加，得到所述燃料电池在不同运行环境下的输出电压。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述燃料电池在不同运行环境下的输出电压和测试电压，生成所述燃料电池在不同运行环境下的子代参数种群，包括：基于所述燃料电池在不同运行环境下的输出电压和测试电压，分别计算所述每个父类个体的适应度；基于所述适应度，从不同运行环境下的父代参数种群中筛选出目标父类个体；对所述不同运行环境下的目标父类...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵洪雪，董哲林，庞知非，李枭，宋禹江，高润泽，余海涛，
申请(专利权)人：交通运输部公路科学研究所，
类型：发明
国别省市：