一种PEM-ORC柔性结合智能发电系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种PEM‑ORC柔性结合智能发电系统及方法，该系统由质子交换膜燃料电池和有机朗肯循环系统相结合，使用质子交换膜燃料电池，利用氢气和氧气产生电能，将质子交换膜燃料电池的电能输入到ORC循环系统的发电机。燃料电池产电过程中的废热，可以通过ORC循环系统进行余热回收，从而提高整个系统的发电效率。通过SGD‑WOA的梯度下降的鲸鱼智能优化算法和线性回归模型通过对电池环境参数的预测和调整，从而保证燃料电池的工作环境保持最佳，从而进一步使最终的发电量达到最大。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种智能发电系统，尤其涉及一种pem-orc柔性结合智能发电系统及方法。

技术介绍

1、燃料电池在新能源分布式发电系统中已有众多应用案例。其中，质子交换膜燃料电池(pemfc)由于在早期投入成本低，获得了更多的应用市场。质子交换膜燃料电池(pemfc)与传统发电机结合构成分布式发电系统，直接面向用户需求，共同为附近用户应急供电。但是，现有的这种发电系统存在余热无法回收、能源利用率不高、发电效率不高的情况，二者的调控不兼容，导致运行过于复杂。

技术实现思路

1、专利技术目的：针对以上问题，本专利技术提出一种pem-orc柔性结合智能发电系统及方法，能够提高发电系统的能源利用率以及发电效率。

2、技术方案：本专利技术所采用的技术方案是一种pem-orc柔性结合智能发电系统，包括：

3、质子交换膜燃料电池，利用氢气和氧气发电，并为orc系统供电；

4、orc系统，利用低品位废热发电，所述低品位废热包括质子交换膜燃料电池发电过程中产生的热废水和热水蒸气，通过orc系统本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种PEM-ORC柔性结合智能发电系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的PEM-ORC柔性结合智能发电系统，其特征在于：所述系统发电效率预测模型，是采用线性回归模型，根据历史的内部环境数据和系统发电效率进行建模。

3.根据权利要求1所述的PEM-ORC柔性结合智能发电系统，其特征在于：计算质子交换膜燃料电池的工作参数最优值，采用梯度下降的鲸鱼智能优化算法进行最优值搜索。

4.根据权利要求1所述的PEM-ORC柔性结合智能发电系统，其特征在于，所述质子交换膜燃料电池的内部环境数据包括质子交换膜燃料电池的工作环境温度和阴极湿度。

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【技术特征摘要】

1.一种pem-orc柔性结合智能发电系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的pem-orc柔性结合智能发电系统，其特征在于：所述系统发电效率预测模型，是采用线性回归模型，根据历史的内部环境数据和系统发电效率进行建模。

3.根据权利要求1所述的pem-orc柔性结合智能发电系统，其特征在于：计算质子交换膜燃料电池的工作参数最优值，采用梯度下降的鲸鱼智能优化算法进行最优值搜索。

4.根据权利要求1所述的pem-orc柔性结合智能发电系统，其特征在于，所述质子交换膜燃料电池的内部环境数据包括质子交换膜燃料电池的工作环境温度和阴极湿度。

5.一种应用于权利要求1所述的pem-orc柔性结合智能发电系统的发电控制方法，其特征在于：根据质子交换膜燃料电池的内部环境数据，通过系统发电效率预测模型计算预期的系统发电效率，...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴帅超，王益柏，张楚童，纪捷，黄亚鹏，王建国，丁卫红，黄慧，夏晓雪，汪瀚鼎，张楚，孙娜，彭甜，丁祖军，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：

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