固体氧化物燃料电池系统功率跟踪过程热电协同控制方法
【专利摘要】本发明公开了一种固体氧化物燃料电池系统功率跟踪过程中热电协同控制方法，属于燃料电池领域。本发明包括：基于最优操作点的温度约束前馈控制方法、基于模型预测控制的功率跟踪反馈控制方法。本发明中基于最优操作点的前馈控制能够及时地抑制由功率切换过程导致的温度波动，并将温度约束在安全操作范围内；基于模型预测控制的反馈控制能够使系统完成功率跟踪的同时保持系统高效率。本发明将二者相结合，实现了固体氧化物燃料电池系统在功率跟踪过程中的热电协同控制，使系统在快速功率跟踪过程中维持在安全操作范围内，为固体氧化物燃料电池系统高性能与长寿命打下了坚实的基础。
【专利说明】
固体氧化物燃料电池系统功率跟踪过程热电协同控制方法
技术领域
[0001] 本发明属于燃料电池技术领域，更具体地，设及一种固体氧化物燃料电池系统功 率跟踪过程中热电协同控制方法。
【背景技术】
[0002] 能源和环境是人类文明的两个重要支柱。在不可再生资源缺乏和生态环境污染日 趋严重的今天，绿色可再生能量供给技术对人类社会的可持续发展变得十分重要。S0FC是 一种21世纪十分具有前景的能量转换技术，它直接将储存在碳氨化合物燃料(比如天然气、 生物质燃料)里的化学能通过电化学反应转化为电能，同时它具有高效率、低排放、无噪声 等优点。S0FC技术在最近的二十年内得到了迅猛的发展。由于材料和设计的创新，尤其是单 电池和密封材料、电池装配、电堆设计、控制和系统集成等方面，S0FC电堆的性能与寿命得 到了显著提高。但是，S0FC系统的高成本与短寿命仍然是大规模商业化的障碍。
[0003] S0FC系统的制造成本与寿命主要依赖于系统控制器的性能，因为要在热疲劳和极 端环境下保护系统材料需要处理大量的约束。作为一套能量供给设备，S0FC系统需要尽可 能快地跟踪外部负载需求功率，但是快速和大幅度的功率切换会导致系统性能退化和损坏 问题。由于电堆的大热惯性和燃料电池内部电流密度的不一致，将会产生大的溫度梯度，进 而产生大的热应力使燃料电池的Ξ明治结构崎变甚至破坏。同时，电堆和尾气燃烧室的最 大操作溫度也应该受到控制W避免材料氧化。所W，在系统操作过程中维持系统关键溫度 在特定的安全操作区间内对于延长系统寿命和确保系统性能可靠性是十分关键的。但是， 如果仅仅考虑热安全问题，系统效率将得不到保障，因此需要一种控制方法使系统在安全 的前提下工作在高效率状态。同时，与电化学反应毫秒级的响应量级相比，S0FC系统中分钟 或小时级的溫度响应量级是相当大的，如果功率和溫度响应时间上的大差距无法缩小，溫 度缓慢、延迟的响应特性使溫度约束的实时管理变得困难，运也需要一个控制方法来解决。 因此，面对快速功率跟踪，热管理和系统效率运Ξ个S0FC系统控制中冲突的目标，设计一个 控制器在快速负载跟踪过程中满足所有的系统限制并获得系统高效率是使S0FC系统获得 高性能与长寿命的一个关键问题。
[0004] 近年来，S0FC系统和基于S0FC的氨能源系统（比如S0FC/GT)已经受到了许多系统 设计、优化和控制方面的学者和工程师的研究，并得到了一系列具有不同结构的控制器。运 些工作为S0FC系统管理和优化作出了贡献，但是他们的研究也存在一些局限性，首先他们 的研究中使用的S0FC系统模型是极度简化的，其次系统约束没有得到完全考虑。所W，现存 的文献还没有基于一个充分考虑系统约束的完整系统模型充分研究S0FC系统"在功率跟踪 过程中保持溫度约束安全和优化系统效率"的控制问题，W至于运仍然是S0FC应用的一个 挑战。
【发明内容】
[0005] 针对现有技术的不足，本发明提供一种固体氧化物燃料电池系统在功率跟踪过程 中热电协同控制的方法，通过对热电进行解禪，实现了固体氧化物燃料电池系统功率跟踪 过程中热电协同控制，使系统在快速功率跟踪过程中维持在安全操作范围内并保持系统高 效率，为固体氧化物燃料电池系统高性能与长寿命打下了坚实的基础。
[0006] 本发明提供一种固体氧化物燃料电池系统功率跟踪过程中热电协同控制方法，包 括：
[0007] 步骤1:基于最优操作点的溫度约束前馈控制，该模块W目标功率为输入，输出电 池电压、旁路阀开度作为控制量，输出空气参考流量、燃料流量初值作为基于模型预测控制 算法的功率跟踪反馈控制模块的输入；
[0008] 步骤2:基于模型预测控制算法的功率跟踪反馈控制，该模块W目标功率、系统实 时功率、其它系统输入W及来自步骤1中前馈控制模块的燃料流量初值、空气流量参考值等 作为输入，输出空气参考流量值作为空气流量控制量，参照空气参考流量计算得出燃料流 量作为另一个控制量，其中计算步骤主要包括获得预测模型、滚动优化、反馈校正。
[0009] 进一步地，所述步骤1具体包括下述子步骤：
[0010] (1.1)获得不同输出功率下的最优操作点并列成最优操作点查找表，其中，不同输 出功率是指WlkW为下限、5kW为上限的功率点组，最优操作点包括电池电压、旁路阀开度、 空气流量、燃料流量四个分量；
[0011] (1.2)根据输入的目标功率在（1.1)所得的最优操作点查找表中寻找与目标功率 相对应的最优操作点，如果目标功率在查找表中，那么执行步骤（1.3);如果目标功率不在 查找表中，那么找出它所在的最小功率区间，然后进行如下计算:上限功率加权=(目标功 率-下限功率)/(上限功率-下限功率），下线功率加权=1-上限功率加权，目标功率对应的 最优操作点=上限功率对应的最优操作点*上限加权+下限功率对应的最优操作点*下限加 权。之后执行步骤(1.3);
[0012] (1.3)输出电池电压、旁路阀开度两个分量作为控制量，并向功率跟踪反馈控制模 块输出空气参考流量、燃料流量初值，其中，空气参考流量为所查到最优操作点中的空气流 量分量，燃料流量初值为燃料流量分量的一半。
[0013] 更进一步地，所述步骤(1.1)具体包括下述子步骤：
[0014] (1.1.1)获得在每个溫度分布图上每个溫度约束下的安全操作区间，分别记作Ai， 八2,43,44，所述的溫度分布图和溫度约束包括最大?6辦盘度梯度、最大?6辦盘度梯度、电堆输 入气体溫差、燃烧室溫度，其中PE脚旨阳极-电解质-阴极Ξ层结构，四种溫度分布图W燃料 利用率为横轴，空气过量比为纵轴，旁路阀开度分别取〇、〇. 1、〇.2、0.3,然后运行已搭建完 成的固体氧化物燃料电池系统模型获得，每种溫度分布图按旁路阀开度对应四个子图，四 个溫度约束具体为最大PEN溫度梯度应小于lOK/cm，最大PEN溫度应小于1173K，电堆气体输 入溫差应小于200K，燃烧室溫度应小于1273K;
[00巧](1.1.2)计算四个安全操作集的交集，记作A，其中A=Ai η A2 η A3 η A4;
[0016] (1.1.3)将A映射到系统功率图上，在A的范围内平滑连接输出功率Ρ对应的所有 点，其中lkW<P^kW，从而得到该输出功率Ρ对应的恒功率工作曲线，记作Pi;
[0017] (1.1.4)在系统效率分布图上作出Pi线，在A的范围内最大化系统效率获得曲线上 的操作点，运就是输出功率P的最优操作点。
[0018] 本发明提供的固体氧化物燃料电池系统在功率跟踪过程中热电协同控制方法中， 所述步骤2具体包括下述子步骤：
[0019] (2.1)获得预测模型，其中，预测模型可W是已搭建好的S0FC系统离线模型，也可 W是通过在线辨识获得的系统模型，其功能在于根据系统的历史信息和假设的未来输入可 W预测系统未来的状态和输出；
[0020] (2.2)滚动优化:W系统效率指标覆盖该时刻起的未来有限时域，根据预测模型和输 入信息计算该时域内最优控制量，计算方法为
其中，E为期望算子，Np为预测时域，Nu为控制时域，Pnet,k+i为k+i时刻系统功率，Pr,k+i为k+i时 亥IJ参考功率，η功加权系数，AuVw为k+j-1时刻控制增量，其包含空气流量增量、燃料流 量增量两个分量;然后将得到的当前控制量作用于系统，到下一采样时刻，运一优化时域将 随着时刻的推进同时向前滚动推移；
[0021] (2.3)反馈校正:在每一采样时刻，检测系统功率的实时输出值，利用运一反馈信 息修正预测模型;返回步骤(2.2)。
[0022] 本发明的有益效果体现在:基于最优操作点的前馈控制能够及时地抑制由功率切 换过程导致的溫度波动，并将溫度约束在安全操作范围内；基于模型预测控制算法的反馈 控制能够使系统在完成功率跟踪的同时实现高效率;二者相结合，实现了固体氧化物燃料 电池系统功率跟踪过程中热电协同控制，使系统在快速功率跟踪过程中维持在安全操作范 围内并保持系统高效率，为固体氧化物燃料电池系统高性能与长寿命打下了坚实的基础。
【附图说明】
[0023] 图1是本发明的控制结构框图；
[0024] 图2是本发明一个实施例的Simuli址模型框图。
【具体实施方式】
[0025] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，W下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用W解释本发明，并 不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所设及到的技术特征只要 彼此之间未构成冲突就可W相互组合。
[0026] 图1所示为本发明的控制系统结构框图，具体包含两大部分：
[0027] (1)基于最优操作点的溫度约束前馈控制模块
[0028] W目标功率为输入，输出电池电压、旁路阀开度作为控制量，输出空气参考流量、 燃料流量初值作为基于模型预测控制算法的功率跟踪反馈控制模块的输入。
[0029] (2)基于模型预测控制算法的功率跟踪反馈控制模块
[0030] W目标功率、系统实时功率、其它系统输入W及来自（1)中前馈控制模块的燃料流 量初值、空气流量参考值等作为输入，输出空气流量、燃料流量作为控制量。
[0031] 图2所示为本发明一个实施例的Simuli址模型框图。
[0032] 当目标功率发生改变时，基于最优操作点的前馈控制模块W新的目标功率为输 入，根据已建立的最优操作点查找表查询该目标功率相对应的最优操作点，并输出电池电 压及旁路阀开度两个分量作为前馈响应，同时将空气流量分量输出到有约束广义预测控制 子模块。然后，TS模糊模型在线辨识子模块接受系统实时功率、空气流量、燃料流量等输入 辨识出系统功率的预测模型，由于该模型是在线辨识获得的，实时输入输出信息的加入不 断修正模型参数。接下来，有约束广义预测控制子模块根据实时的预测模型与输入信息计 算出空气流量、燃料流量的最优控制序列，并将其当前量作为控制量输出。TS模糊模型在线 辨识子模块与有约束广义预测控制子模块如此往复循环工作，进行实时功率跟踪。
[0033] 下表所示为本发明中一个最优操作点查找表示例。
[0034] 表1 一个最优操作点查找表示例
[0035]
[0036] 该示例第一列为系统功率，取的是W1000W为起点、5000W为终点、500W为间隔的一 组功率值，第二列至第五列分别是最优操作点的四个分量：电池电压、旁路阀开度、空气流 量、燃料流量。在最优操作点查找表中进行查找时，在第一列中找到输入的系统功率，然后 在同一行中找到对应的最优操作点四个分量，从查找表中输出。例如，目标功率为3000W，那 么在查找表中找到对应3000W的一行，然后输出后面的最优操作点；目标功率为3200W，那么 找出它所在的最小功率区间3000胖~3500胖，上限功率加权=(3200胖-3000胖）/(3500胖- 3000W) =0.4,下限功率加权=1-上限功率加权= 0.6,目标功率对应的最优操作点= (0.75，0.0，0.404,0.0304)*0.4+(0.75，0.1，0.333,0.0261)*0.6=(0.75,0.06'0.3614， 0.02542)，其中，最优操作点四个分量顺序为（电池电压，旁路阀开度，空气流量，燃料流 量)。
[0037] 本发明提供的固体氧化物燃料电池系统在功率跟踪过程中热电协同控制的方法 中，基于最优操作点的前馈控制能够及时地抑制由功率切换过程导致的溫度波动，并将溫 度约束在安全操作范围内；基于模型预测控制算法的反馈控制能够使系统在完成功率跟踪 的同时实现高效率;二者相结合，实现了固体氧化物燃料电池系统在功率跟踪过程中的热 电协同控制，使系统在快速功率跟踪过程中维持在安全操作范围内并保持系统高效率，为 固体氧化物燃料电池系统高性能与长寿命打下了坚实的基础。
[0038] 本领域的技术人员容易理解，W上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用W 限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含 在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种固体氧化物燃料电池系统在功率跟踪过程中热电协同控制的方法，其特征在 于，所述方法包括： 步骤1:基于最优操作点的温度约束前馈控制：以目标功率为输入，输出电池电压、旁路 阀开度作为控制量，输出空气参考流量、燃料流量初值作为基于模型预测控制算法的功率 跟踪反馈控制模块的输入； 步骤2:基于模型预测控制算法的功率跟踪反馈控制：该模块以目标功率、系统实时功 率、其它系统输入以及来自步骤1中前馈控制模块的燃料流量初值、空气流量参考值等作为 输入，输出空气参考流量值作为空气流量控制量，参照空气参考流量计算得出燃料流量作 为另一个控制量，其中计算步骤包括获得预测模型、滚动优化以及反馈校正。2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1具体包括下述子步骤： (1.1) 获得不同输出功率下的最优操作点并列成最优操作点查找表，其中，不同输出功 率是指以lkW为下限、5kW为上限的功率点组，最优操作点包括电池电压、旁路阀开度、空气 流量、燃料流量四个分量； (1.2) 根据输入的目标功率在（1.1)所得的最优操作点查找表中寻找与目标功率相对 应的最优操作点，如果目标功率在查找表中，那么执行步骤（1.3);如果目标功率不在查找 表中，那么找出它所在的最小功率区间，然后进行如下计算:上限功率加权=(目标功率-下 限功率)/(上限功率-下限功率），下线功率加权=1-上限功率加权，目标功率对应的最优操 作点=上限功率对应的最优操作点*上限加权+下限功率对应的最优操作点*下限加权;之 后执彳丁步骤(1.3); (1.3) 输出电池电压、旁路阀开度两个分量作为控制量，并向功率跟踪反馈控制模块输 出空气参考流量、燃料流量初值，其中，空气参考流量为所查到最优操作点中的空气流量分 量，燃料流量初值为燃料流量分量的一半。3. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤(1.1)具体包括下述子步骤： (1.1.1) 获得在每个温度分布图上每个温度约束下的安全操作区间，分别记作A^As， A3，A4,所述的温度分布图和温度约束包括最大PEN温度梯度、最大PEN温度梯度、电堆输入气 体温差、燃烧室温度，其中PEN指阳极-电解质-阴极三层结构，四种温度分布图以燃料利用 率为横轴，空气过量比为纵轴，旁路阀开度分别取〇、〇. l、〇. 2、0.3,然后运行已搭建完成的 固体氧化物燃料电池系统模型获得，每种温度分布图按旁路阀开度对应四个子图，四个温 度约束具体为最大PEN温度梯度应小于lOK/cm，最大PEN温度应小于1173K，电堆气体输入温 差应小于200K，燃烧室温度应小于1273K; (1.1.2) 计算四个安全操作集的交集，记作A，其中Α=Αι η A2 Π A3 Π A4; (1.1.3) 将Α映射到系统功率图上，在Α的范围内平滑连接输出功率Ρ对应的所有点，其 中lkW〈P〈5kW，从而得到该输出功率Ρ对应的恒功率工作曲线，记作Ρ!; (1.1.4) 在系统效率分布图上作出？:线，在A的范围内最大化系统效率获得曲线上的操 作点，这就是输出功率P的最优操作点。4. 如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤(2)具体包括下述子步骤： (2.1)获得预测模型，其中，预测模型是已搭建好的S0FC系统离线模型，或者是通过在 线辨识获得的系统模型，其功能在于根据系统的历史信息和假设的未来输入可以预测系统 未来的状态和输出； (2.2) 滚动优化：以系统效率指标覆盖该时刻起的未来有限时域，根据预测模型和输入 信息计算该时域内最优控制量，计算方法为其中，E为期望算子，NP为预测时域，Nu为控制时域，Pne3t, k+i为k+i时刻系统功率，Pr,k+i为k+i时 亥IJ参考功率，为加权系数，ΔΛ+Η为k+j-Ι时刻控制增量，其包含空气流量增量、燃料流 量增量两个分量;然后将得到的当前控制量作用于系统，到下一采样时刻，这一优化时域将 随着时刻的推进同时向前滚动推移； (2.3) 反馈校正:在每一采样时刻，检测系统功率的实时输出值，利用这一反馈信息修 正预测模型;返回步骤(2.2)。
【文档编号】H01M8/04746GK105870483SQ201610194108
【公开日】2016年8月17日
【申请日】2016年3月31日
【发明人】蒋建华, 成天亮, 李曦, 吴小东, 徐梦雪, 陈明渊, 李箭
【申请人】华中科技大学