固体氧化物燃料电池的智能控制算法研究
发布时间：2021-02-19 21:27
固体氧化物燃料电池（SOFC）是一种新型的清洁能源,对其进行建模和控制方面的研究将会对实际的并网发电技术产生重大影响。本文基于SOFC单电池的发电原理及其实际运行状况,在合理的假设条件下,结合理想气体状态方程与质量守恒定律,同时通过引入两个可调参数,即氢气的利用率Qf和氢气与氧气的配比M,建立了用于控制的SOFC单电池的可调参数模型。本文重点对SOFC单电池的PID控制策略以及智能控制方法进行了研究。文中首先应用PID对SOFC单电池的输出电压进行了控制,并应用凑试法实现PID的整定,但是凑试法需要凭借用户固有经验多次改变参数KP、KI、KD的数值并不断分析SOFC单电池输出电压的变化,另外当外界条件变化对电池造成影响时需要重新整定PID,此过程浪费了大量时间且参数配备不合适时很难达到较好的控制效果。因此,本文对SOFC的智能控制算法进行了研究,在确定出参数KP、KI、KD的合理取值范围的基础上,分别设计了粒子群算法、遗传算法实现对P...
【文章来源】：西北民族大学甘肃省
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
SOFC发电原理示意图
精等，而以上提供的燃料均会在电池运行的高温条件下发生重整反应生成富氢气体，然后富氢气体与空气通道中的氧气反应，转换过程中涉及的化学反应方程式如下，阴极：1/2O2＋2e－→O2－，阳极：H2＋O2－→H2O＋2e－，总化学反应：2H2＋O2→2H2O。2.2SOFC电化学模型的建立考虑到SOFC内部结构及化学反应的复杂性和外部条件的多变性，需要在合O2-阴极：1/2O2+2e-→O2-固体电解质阳极：H2+O2-→H2O+2e-空气通道燃料通道O2H2空气富氢气体空气废气燃气废气负载图2.1SOFC发电原理示意图
第2章固体氧化物燃料电池的电特性建模14应，造成了能源浪费。可调参数M在理想状态下数值为2，但在实际的SOFC系统中为了使电化学反应更加完全，同时满足SOFC正常工作时的安全极限压差，会适量增加氧气的进量。因而在本论文中，取Qf=85%，M=1.2（此参数可依据实际情况进行调整），在此限定条件下分析SOFC的输入输出特性。应用SIMULINK中的模块搭建的SOFC单电池的可调参数模型如图2.3所示。在建立的SOFC单电池可调参数模型中，SOFC单电池的输出电压与氢气的输入摩尔流量、水蒸气的输入摩尔流量有关，为了讨论单一输入变量与SOFC单电池输出电压间的关系，需要将另一输入变量固定后进行分析。在Qf=85%，M=1.2，nH2Oin(q3)=1.5mol/s时，得到氢气输入摩尔流量与SOFC单电池的输出电压与功率间的关系，如图2.4、图2.5所示。从图2.4中可以得到，当氢气的输入摩尔流量从0mol/s增加到0.283mol/s时，SOFC单电池的输出电压由0.8V增加到0.832V；当氢气的输入摩尔流量从0.283mol/s继续增大时，SOFC单电池的输出电压会持续降低。图2.4说明在SOFC实际系统中，存在一个最优的氢气输入摩尔流量使SOFC单电池的输出电压最大。从图2.5中可以得到，当氢气的输入摩尔流量从0mol/s增加到3.08mol/s时，SOFC单电池的功率由0W增加到3.08W；当氢气的输入摩尔流量从3.08mol/s增加到6mol/s时，SOFC单电池的功率由3.08W开始缓慢降低；当氢气的输入图2.2SIMULINK中搭建的SOFC单电池电化学模型图2.3SIMULINK中搭建的SOFC单电池可调参数模型
【参考文献】：
期刊论文
[1]两种固体氧化物燃料电池系统的故障建模与仿真对比研究（英文）[J]. 吴肖龙,许元武,胡荣,邓忠华,付晓薇,李曦. 控制理论与应用. 2019(03)
[2]固体氧化物燃料电池建模及广义预测控制[J]. 李肖,李俊红,沈文兵,宗天成. 电池. 2018(06)
[3]基于模糊-PID算法的固体氧化物燃料电池发电逆变控制方法研究[J]. 魏立明,田益名,郭秀娟. 吉林建筑大学学报. 2018(05)
[4]固体氧化物燃料电池多工况特征提取与多故障识别[J]. 许朝雄,杨煜普. 化工自动化及仪表. 2018(09)
[5]直接内重整型固体氧化物燃料电池建模与仿真[J]. 朱润凯,梁前超,詹海洋,黄潜龙,任济民. 船电技术. 2018(03)
[6]固态氧化物燃料电池中的电流密度分布敏感性分析[J]. 张彦彬,石裕维,肖熠琳,任豪,梁锡辉. 机电工程技术. 2017(12)
[7]基于simulink的SOFC-MGT联合发电系统建模与仿真[J]. 闫东,梁前超. 装备制造技术. 2017(07)
[8]固体氧化物燃料电池与微型燃气轮机联合发电建模仿真研究[J]. 朱润凯,梁前超,闫东,詹海洋. 舰船科学技术. 2017(07)
[9]固体氧化物燃料电池性能滑模控制研究[J]. 杨骥,佃松宜,蒲明. 计算机仿真. 2016(03)
[10]固体氧化物燃料电池阳极的微观建模[J]. 胡傲生,吴锦超,万昕. 电源技术. 2016(02)
博士论文
[1]固体氧化物燃料电池发电系统动态建模与控制[D]. 曹红亮.华中科技大学 2012
硕士论文
[1]固体氧化物燃料电池系统优化控制[D]. 高丹慧.电子科技大学 2018
[2]基于神经网络的固体氧化物燃料电池建模研究[D]. 吴丽华.南京信息工程大学 2013
[3]固体氧化物燃料电池电管理系统的研究与设计[D]. 李想.华中科技大学 2011
[4]固体氧化物燃料电池热管理系统的研究与设计[D]. 马腾.华中科技大学 2011
[5]固体氧化物燃料电池系统数学建模[D]. 冯兴强.上海交通大学 2009
[6]固体氧化物燃料电池（SOFC）的建模与仿真[D]. 芮菊.上海交通大学 2008
本文编号：3041712
【文章来源】：西北民族大学甘肃省
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
SOFC发电原理示意图
精等，而以上提供的燃料均会在电池运行的高温条件下发生重整反应生成富氢气体，然后富氢气体与空气通道中的氧气反应，转换过程中涉及的化学反应方程式如下，阴极：1/2O2＋2e－→O2－，阳极：H2＋O2－→H2O＋2e－，总化学反应：2H2＋O2→2H2O。2.2SOFC电化学模型的建立考虑到SOFC内部结构及化学反应的复杂性和外部条件的多变性，需要在合O2-阴极：1/2O2+2e-→O2-固体电解质阳极：H2+O2-→H2O+2e-空气通道燃料通道O2H2空气富氢气体空气废气燃气废气负载图2.1SOFC发电原理示意图
第2章固体氧化物燃料电池的电特性建模14应，造成了能源浪费。可调参数M在理想状态下数值为2，但在实际的SOFC系统中为了使电化学反应更加完全，同时满足SOFC正常工作时的安全极限压差，会适量增加氧气的进量。因而在本论文中，取Qf=85%，M=1.2（此参数可依据实际情况进行调整），在此限定条件下分析SOFC的输入输出特性。应用SIMULINK中的模块搭建的SOFC单电池的可调参数模型如图2.3所示。在建立的SOFC单电池可调参数模型中，SOFC单电池的输出电压与氢气的输入摩尔流量、水蒸气的输入摩尔流量有关，为了讨论单一输入变量与SOFC单电池输出电压间的关系，需要将另一输入变量固定后进行分析。在Qf=85%，M=1.2，nH2Oin(q3)=1.5mol/s时，得到氢气输入摩尔流量与SOFC单电池的输出电压与功率间的关系，如图2.4、图2.5所示。从图2.4中可以得到，当氢气的输入摩尔流量从0mol/s增加到0.283mol/s时，SOFC单电池的输出电压由0.8V增加到0.832V；当氢气的输入摩尔流量从0.283mol/s继续增大时，SOFC单电池的输出电压会持续降低。图2.4说明在SOFC实际系统中，存在一个最优的氢气输入摩尔流量使SOFC单电池的输出电压最大。从图2.5中可以得到，当氢气的输入摩尔流量从0mol/s增加到3.08mol/s时，SOFC单电池的功率由0W增加到3.08W；当氢气的输入摩尔流量从3.08mol/s增加到6mol/s时，SOFC单电池的功率由3.08W开始缓慢降低；当氢气的输入图2.2SIMULINK中搭建的SOFC单电池电化学模型图2.3SIMULINK中搭建的SOFC单电池可调参数模型
【参考文献】：
期刊论文
[1]两种固体氧化物燃料电池系统的故障建模与仿真对比研究（英文）[J]. 吴肖龙,许元武,胡荣,邓忠华,付晓薇,李曦. 控制理论与应用. 2019(03)
[2]固体氧化物燃料电池建模及广义预测控制[J]. 李肖,李俊红,沈文兵,宗天成. 电池. 2018(06)
[3]基于模糊-PID算法的固体氧化物燃料电池发电逆变控制方法研究[J]. 魏立明,田益名,郭秀娟. 吉林建筑大学学报. 2018(05)
[4]固体氧化物燃料电池多工况特征提取与多故障识别[J]. 许朝雄,杨煜普. 化工自动化及仪表. 2018(09)
[5]直接内重整型固体氧化物燃料电池建模与仿真[J]. 朱润凯,梁前超,詹海洋,黄潜龙,任济民. 船电技术. 2018(03)
[6]固态氧化物燃料电池中的电流密度分布敏感性分析[J]. 张彦彬,石裕维,肖熠琳,任豪,梁锡辉. 机电工程技术. 2017(12)
[7]基于simulink的SOFC-MGT联合发电系统建模与仿真[J]. 闫东,梁前超. 装备制造技术. 2017(07)
[8]固体氧化物燃料电池与微型燃气轮机联合发电建模仿真研究[J]. 朱润凯,梁前超,闫东,詹海洋. 舰船科学技术. 2017(07)
[9]固体氧化物燃料电池性能滑模控制研究[J]. 杨骥,佃松宜,蒲明. 计算机仿真. 2016(03)
[10]固体氧化物燃料电池阳极的微观建模[J]. 胡傲生,吴锦超,万昕. 电源技术. 2016(02)
博士论文
[1]固体氧化物燃料电池发电系统动态建模与控制[D]. 曹红亮.华中科技大学 2012
硕士论文
[1]固体氧化物燃料电池系统优化控制[D]. 高丹慧.电子科技大学 2018
[2]基于神经网络的固体氧化物燃料电池建模研究[D]. 吴丽华.南京信息工程大学 2013
[3]固体氧化物燃料电池电管理系统的研究与设计[D]. 李想.华中科技大学 2011
[4]固体氧化物燃料电池热管理系统的研究与设计[D]. 马腾.华中科技大学 2011
[5]固体氧化物燃料电池系统数学建模[D]. 冯兴强.上海交通大学 2009
[6]固体氧化物燃料电池（SOFC）的建模与仿真[D]. 芮菊.上海交通大学 2008
本文编号：3041712
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