空冷型质子交换膜燃料电池堆温湿度特性建模

空冷型质子交换膜燃料电池(Air-CoolingPEMFC)电堆具有结构简单,自身能耗低等特点,在便携式电源研究领域有着更为光明的应用前景。在电堆的工作条件中,电堆工作温度和湿度是影响电堆性能的关键因素。以实验手段对空冷型电堆的温度和湿度特性进行研究,通过实验数据分析电堆工作温度和尾气排放周期对输出性能的影响,并结合分析结果基于遗传算法建立了电堆温度和湿度特性经验模型。研究结果有助于空冷型PEMFC电堆的温度和湿度特性分析、模型优化和实时控制系统的设计。     

PEMFC的动态特性分析及其PID控制

针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)控制系统的非线性、时滞性、复杂性等特点,利用Matlab/Simulink仿真软件建立PEMFC电堆工作仿真模型。在此基础上,采用比例积分微分(PID)算法控制器控制电堆的输出电流。讨论了当电堆输出电流出现阶跃变化时,电堆输出电压、输出功率以及电堆效率的动态响应,并对仿真结果进行了比较分析。仿真结果表明,该模型能够较好地反映PEMFC系统的动态性能,采用的算法具有较好的鲁棒性,有助于改善PEMFC控制系统的设计,提高其性能。     

模拟车况下的质子交换膜燃料电池耐久性研究

为了研究质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆在车载运行条件下的耐久性,介绍了3 kW的PEMFC电堆在模拟车载运行工况条件下的1 000 h耐久性实验.通过分析不同工作电流条件下的电压、电堆极化曲线以及单电池电压分布等随时间的变化来考察PEMFC电堆在模拟车况条件下的性能衰减情况,并借助于红外探温测试和TEM表征来阐明电堆性能衰减机理.研究表明:在模拟车况条件下工作1 000 h后.质子交换膜燃料电池堆在0、35 A及85 A工作电流条件下的电压都衰减了6%左右,单电池电压平均衰减率分别为39.1、23.0 μ V/h和23.3 μ V/h;电堆中各单电池的性能衰减存在空间差异;质子交换膜的损伤导致的气体穿透是引起质子交换膜燃料电池堆性能衰减的主要因素.     

车用PEMFC电堆典型道路工况低温起动试验研究

为评价质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆低温起动性能,搭建PEMFC电堆低温起动试验台,制定典型道路工况,起动PEMFC电堆进行试验,对其加载典型道路工况,开始阶段使PEMFC电堆在小负荷暖机工况运行.对PEMFC电堆输出不同特性曲线进行深入分析,试验证明当PEMFC电堆最外层电池阴极催化层温度降到0℃时能够成功起动...     

8单体自呼吸式微型PEMFC电堆设计与性能

设计了一种可在常温常压下操作的准双极性微型质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆。利用Nafion117质子交换膜横向电阻大、密封性能好的特点,在同一质子膜上一次热压形成4单体膜电极(MEA),同时利用点状流场分配氢气燃料的均匀性,在特种有机玻璃基体上首次组装了体积仅为59mL的8单体氧电极自呼吸式微型PEMFC电堆。极化实验表明,在常温常压、反应气无增湿的条件下,该电堆可输出4.26W的峰值功率,单体间性能基本相同,大电流密度下连续运行无明显的水淹(Flooding)问题,适合应用于便携式电子产品。     

空冷自增湿PEMFC测试平台设计

为便于对空冷自增湿质子交换膜燃料电池(PEMFC)性能测试及控制算法设计,基于工控机、Lab VIEW及USB数据采集模块设计了一种通用开放式空冷自增湿PEMFC测试平台,用于对空冷自增湿PEMFC性能测试及控制算法设计与验证。测试平台通过USB数据采集模块采集PEMFC电堆的温度、输出电流、输出电压等参数,实时显示电堆当前状态参数曲线,并输出相应控制信号控制电堆稳定运行。经实验验证,该测试平台运行可靠,监控性能良好,实用性强,为研究空冷自增湿PEMFC的性能与控制算法设计提供了开放式测试平台,具有很高的实用价值。     

基于PFDL的阴极开放式PEMFC系统无模型自适应预测控制

为使得阴极开放式质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)的运行保持最优输出性能,提出一种基于偏格式动态线性化的无模型自适应预测控制策略,实现电堆的性能优化。通过偏格式动态线性化的方法,将阴极开放式PEMFC这一非线性时变系统等价转换为动态线性化数据模型,继而实现对非线性控制对象的控制。在搭建的测控平台上进行实验,验证动态线性化数学模型的正确性以及控制策略的可靠性。通过与传统的PID控制策略对比,所提出的控制策略能够快速准确地使电堆输出较高的功率,证明了该控制策略具有优越性同时使得系统具有较好的动态性能,有利于质子交换膜燃料电池的长远稳定运行。     

空冷自增湿质子交换膜燃料电池发电控制器设计

为便于对空冷自增湿质子交换膜燃料电池(PEMFC)发电进行控制,根据空冷自增湿PEMFC的控制特性设计一种基于STM32F103微控制器的嵌入式发电控制器。该控制器通过采集PEMFC电堆的温度、输出电流、输出电压等参数,按照设计的控制策略,实时输出相应控制信号控制电堆稳定运行。通过实验验证了该发电控制器运行可靠、监控性能良好、实用性强,为空冷自增湿型PEMFC的实时发电控制提供了一种嵌入式控制方式。     

基于扩张状态观测器的PEMFC电堆温度控制

针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)的电堆温度控制系统,提出一种基于扩张状态观测器的PEMFC电堆温度控制器设计方法。首先建立PEMFC的电堆温度模型,并对模型进行非线性变换。根据变换后的模型设计扩张状态观测器,利用扩张状态观测器得到电堆温度的动态过程,并将得到的动态过程信息补偿到控制器中。所设计的控制器不需精确的PEMFC内部传热过程,是一种不基于模型的控制器设计方法,且算法简单,工程实用性强。仿真结果表明所提出的控制方法适合PEMFC电堆温度控制系统的设计,并具有较好的控制效果。     

质子交换膜燃料电池堆电气性能试验研究

对5 kW质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆的电压一电流特性、温度特性、压力特性、反应气体计量比特性等进行了测试.并从电化学热力学和动力学两个角度初步分析了各运行参数对电堆性能的影响机理.试验表明,适当升高温度和反应气体压力有利于改善PEMFC电堆的性能,氢气、空气计量比分别为1.2和2.5时,该电堆性能最好.     

基于灰色预测的空冷型PEMFC发电系统实时最优温度无模型自适应控制

空冷型质子交换膜燃料电池(PEMFC)发电系统的输出性能受工作温度、气体流速、尾气排放间隔等操作参数的影响,其中工作温度是影响输出性能的关键因素。针对空冷型PEMFC发电系统温度控制所具有的非线性、时滞、慢时变等复杂特性,提出基于灰色预测的无模型自适应控制方法实现实时最优温度控制。该方法将灰色预测的结果代替发电系统当前工作温度测量值。实验结果表明:所提方法能够在不同负载条件下实现对发电系统最优温度进行实时跟踪。与增量式PID控制相比,所提方法有效减小了系统的超调,使发电系统输出功率更平稳,有利于发电系统的长期稳定运行,延长电堆的使用寿命。且所提方法仅根据PEMFC输入输出数据在线对控制器进行调整,对PEMFC参数不敏感,可应用于类似空冷型PEMFC发电系统。     

基于免疫PSO的新能源配电网无功多目标模糊优化

考虑分布式能源的间歇性和随机性对配电网电压的影响,用模糊数表征分布式电源出力不确定性和负荷功率的波动性,构建配电网多目标模糊无功优化模型,提出分布式电源和无功补偿装置输出无功功率的协同优化方法。以有功网损最小和电压偏差最小为目标函数,并将目标函数和约束条件模糊化,根据其隶属度函数形成模糊适应度函数,再将两目标通过最大满意度法转化为单目标,最后利用免疫粒子群算法进行求解,从而确定在负荷功率模糊波动下具有不同模糊出力水平的分布式电源和具有不同运行方式的无功补偿装置输出无功功率的最优值。以IEEE33配电网系统为算例,验证了所提出的模型和算法的可行性和有效性。     

基于HSS算法的多区域虚拟电厂综合能源调度

综合能源的提出实现了不同能源之间的相互耦合,实现了能源高效梯级利用,文章在此基础上建立了计及系统网损的多区域虚拟电厂综合能源日前一日内调度模型.建立了采用日前一日内多时间尺度调度方法,在满足热电联产机组及储能出力约束前提下的以成本最小为目标的系统模型.考虑模型为非线性优化问题,采用超球面搜索算法寻找系统最优解.将某园区...     

基于遗传算法的车用永磁电机转子尺寸多目标优化设计

新能源汽车(NEV)驱动电机对于转矩密度、功率密度、转矩脉动、振动噪声和高效率区间等参数有着较为严格的性能要求。转子拓扑及其结构尺寸直接影响电机的磁场大小、磁场分布和谐波磁场含量,对于汽车电机性能起着重要影响。针对该类电机多工况多性能参数的特点,利用有限元软件建立主要工况的电磁场计算模型,确定需要优化的转子结构尺寸。根据车用电机的主要性能指标,以转矩脉动、齿槽转矩、气隙反电动势谐波畸变率和输出转矩作为优化目标,根据不同工况性能需求定义目标函数,选择遗传算法作为多目标优化设计算法,再根据优化计算结果进行方案筛选,最终确定电机的最优转子尺寸。该优化设计方法可快速确定车用永磁电机的最优电磁设计方案,丰富了该类电机的高效优化设计途径。     

基于数据驱动的浆液循环泵运行优化研究

浆液循环泵是火电厂石灰石-石膏湿法烟气脱硫系统中主要的耗电设备,实现浆液循环泵运行优化对降低电厂电耗、提高电厂经济效益具有重要的现实意义.针对当前火电厂浆液循环泵运行现状提出一种基于历史运行数据、采用聚类和分类相结合的浆液循环泵运行优化方法.采用模糊C均值聚类算法和基于层次分析法与熵权法加权融合的组合评价方法,对不同工...     

Artificial immune system-based parameter extraction of proton exchange membrane fuel cell

For a better understanding of the characteristics, performance evaluation and design analysis of proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) system an accurate mathematical model is an imperative tool. Although various models have been developed in the literature, because of the shortage of manufacture information about the precise values of the parameters required for the modeling, the parameter extraction is an essential task. So, in order to obtain the PEMFC actual performance, its parameters have to be identified by an optimization technique. Artificial immune system (AIS) is a soft computing method with promising results in the field of optimization problems. In this paper, an AIS-based algorithm for parameter identification of a PEMFC stack model is proposed. In order to study the usefulness of the proposed algorithm, the AIS-based results are compared with the obtained results by the genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO). It is shown that the AIS algorithm is a helpful and reliable technique for identifying the model parameters so that the PEMFC model with extracted parameters agrees with the experimental data well. Moreover, the AIS algorithm outperforms the GA and PSO methods. Therefore, the AIS can be applied to solve other complex identification problems of fuel cell models.     

PEMFC并网发电系统建模与优化控制

结合质子交换膜燃料电池（proton exchange membrane fuel cell,PEMFC）电化学特性、气体流量特性及温度特性,考虑FC模块的效率及寿命,建立基于PSCAD/EMTDC的PEMFC发电系统自定义动态模型,提出PEMFC组中FC模块运行优化算法及其并网控制策略。FC模块运行优化利用先进先出算法,实现FC模块等时运行,DC/DC变换部分采用Boost电路电压外环、电流内环的双环控制,实现DC电压平稳输出,DC/AC并网逆变器采用功率外环、电流内环的双环控制的定功率控制策略,实现系统友好同步并网。通过PSCAD/EMTDC软件平台,仿真验证了所提系统的正确性和有效性。     

考虑燃料电池变工况特性的风-光-氢综合能源系统优化调度

燃料电池是氢储能中的重要组成部分，其运行效率对含氢储能的综合系统的经济性有较大影响。为此，提出考虑燃料电池变工况特性的风-光-氢综合能源系统优化调度方法。通过分析燃料电池输出功率和运行效率间的关系，建立燃料电池变工况条件下运行效率的分段线性化模型。提出考虑燃料电池的变工况效率特性的多模块输出功率协同优化策略和燃料电池多模块工作协同策略，从而提升燃料电池总体运行效率和各模块使用寿命。基于此，以风-光-氢综合能源系统优化调度为例，验证了所提优化运行策略的有效性。     

Optimal corrective actions for power systems using multi-objective genetic algorithms

In this paper, optimal corrective control actions are presented to restore the secure operation of power system for different operating conditions. Genetic algorithm (GA) is one of the modern optimization techniques, which has been successfully applied in various areas in power systems. Most of the corrective control actions involve simultaneous optimization of several objective functions, which are competing and conflicting each other. The multi-objective genetic algorithm (MOGA) is used to optimize the corrective control actions. Three different procedures based on GA and MOGA are proposed to alleviate the violations of the overloaded lines and minimize the transmission line losses for different operation conditions. The first procedure is based on corrective switching of the transmission lines and generation re-dispatch. The second procedure is carried out to determine the optimal siting and sizing of distributed generation (DG). While, the third procedure is concerned into solving the generation-load imbalance problem using load shedding. Numerical simulations are carried out on two test systems in order to examine the validity of the proposed procedures.