空冷型PEMFC阳极排气周期实验研究

针对不同负载和阳极排气周期,对自制的空冷型质子交换膜燃料电池(PEMFC)进行实验。在实验过程中用单电池巡检系统监控各单体电池的电压,红外热像仪测量电堆表面的温度分布。在恒压输出模式下,随着阳极排气周期和负载的增大,单体电池的电压差逐渐扩大。当排气间隔为50 s(单体电池电压设定为0.6 V)时,平均电压最大偏差达0.2 V,出现该现象的原因是高负载输出时,如阳极排气不及时,更容易发生水淹。     

质子交换膜燃料电池寄生功率影响实验研究

对自制的阴极开放式自增湿型质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统对外输出功率、平均工作温度及阴极风扇系统寄生功率影响开展了实验研究。实验结果表明:阴极风扇系统寄生功率与PEMFC系统对外输出功率之间存在紧密的关系。当阴极风扇系统寄生功率逐渐增大,PEMFC系统的平均工作温度呈逐渐下降趋势,而输出性能则逐渐上升。PEMFC系统输出性能的极值点不等于其平均工作温度的极值点,二者之间并非呈现单纯的线性关系,且存在最佳工作温度。     

质子交换膜燃料电池温度经验模型

针对目前燃料电池温度控制模型复杂、准确度不高、不利于实际控制策略研究等问题,建立了温度与电压、电流密度的经验模型。通过几种拟合建模方法的对比得出基于傅里叶拟合的经验模型最佳。然后选取不同阶数的傅里叶拟合模型进行仿真分析,综合考虑控制精度与响应速度得出运用3次傅里叶拟合模型控制温度最佳。该模型为质子交换膜燃料电池实际温度的控制提供了一种思路,可为后续电池堆或大电池系统的温度控制提供理论指导。     

基于模型估计的LiFePO_4电池EKF滤波算法SOC估计研究

常规LiFePO_4动力电池组SOC(state of charge)估计方法难以同时满足复杂工况下SOC预测的可靠性与初值不敏感性,为解决该问题,提出一种针对电池组工况特性下的扩展卡尔曼滤波算法。该算法基于电池组工况放电特性,提取其特征参数并进行模式分类,根据在电池充放电时不同参数与区间,对卡尔曼滤波模型进行动态参数补偿,加快SOC向真值的收敛速度,并减少SOC估计误差,实现算法对SOC估计初值的不敏感性。最后使用美国机车工况测试UDDS标准模型,对实际采集的电池模型进行仿真实验,其结果验证了所提出的算法可行性和有效性。     

基于Labview的全钒液流电池测试系统

基于Labview的编程环境,实现对可编程直流电源和直流电子负载的远程控制,搭建全钒液流电池充放电测试系统。该系统将独立的电源和负载组合成了一套充放电装置,并通计算机进行设置和运行,可对电池进行恒流恒压放电、脉冲式放电,实时观测并采集电压、电流等数据,以研究电池的充放电特性。     

基于傅里叶拟合的PEMFC温度建模仿真

建模是控制设计的基础,根据质子交换膜燃料电池温度控制的需要,建立基于傅里叶拟合的经验模型。利用Matlab/Simulink仿真平台对建立的模型进行仿真分析。仿真和实验测试结果表明:该模型输出结果与实测数据吻合较好,证明模型的有效性和可操作性,有助于电池实际温度控制的策略研究。     

单体PEMFC电压分布与风扇流速功耗平衡分析

基于自制的质子交换膜燃料电池(PEMFC)及相关设备,进行了空载和负载条件下的单体电池电压分布和不同风扇系统的流速与风扇系统功耗平衡分析.单体电池电压分布实验可检验电堆是否符合设计要求,定位性能欠佳的单体电池并进行改进和提高.流过燃料电池阴极的空气流速和风扇系统功耗存在着一个平衡,更高的流速可改善热交换的程度,但要增加风扇系统的功耗.     

基于无迹卡尔曼滤波的全钒液流电池状态估计

利用传统的安时积分法估计全钒液流电池(vanadium redox flow battery,VRB)的荷电状态(state of charge,SOC),常常会因为累积误差造成估计误差增大的问题。该文针对这一问题,以一阶RC等效电路模型为基础,采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法对安时积分法估计结果进行修正,提高SOC估计精度。此外,UKF算法同时可以在收敛后准确地实时估计电池模型中的内阻,而电池的内阻可以表征其健康状态(state of health,SOH),因此UKF算法可根据内阻的估计结果评价电池的SOH。在工况下对电池进行测试性充放电实验,实验结果表明,UKF算法可以快速完成电池SOC的精确估计,绝对误差小于2%,并能准确地估计出电池的内阻,为电池SOH的确定提供参考依据。