平板式固体氧化物燃料电池的建模与仿真研究

基于气流模型以及热模型利用流体力学计算软件Fluent,建立平板式固体氧化物燃料电池（SOFC）的计算流体力学（CFD）模型。模型中采用电化学反应控制方程、质量、动量和能量守恒方程描述电池内的传热传质等物理过程,并对电池内部的运行电压、温度以及各种极化分布情况,进行了数值模拟。研究给出了顺流平板型SOFC与逆流平板型SOFC情况下,运行电压、温度和极化的分布。结果显示逆流平板型SOFC可获得更好的性能,具有更大的电功率密度和燃料利用率。     

基于广义回归神经网络的SOFC电压模型研究靠

首先介绍并分析了固体氧化物燃料电池(SOFC)的工作原理和理论电压模型.然后,针对SOFC系统过于复杂,理论电压模型存在明显不足的特点,试图绕开SOFC的内部复杂性,利用广义回归神经网络(GRNN)对SOFC系统进行辨识建模.模型以电池工作温度为神经网络辨识模型的输入量,电池电压/电流密度为输出量,利用750组实验数据作为训练样本,建立了SOFC在不同工作温度下的电池电压/电流密度动态响应模型.仿真结果表明了该方法的有效性,所建模型精度也较高.     

顺流型熔融碳酸盐燃料电池单体性能研究

研究高效发电方法问题,燃料电池内部的温度、电流密度和反应气体浓度等参数分布对燃料电池的安全高效运行具有重要影响.全面考虑了熔融碳酸盐燃料电池内部电特性和热特性,为提高预测电池性能的准确性,提出了一整套熔融碳酸盐燃料电池单体二维数学模型,并在VC++环境下利用模型对顺流形式的熔融碳酸盐燃料电池单体的主要性能参数进行了稳态数值仿真.得出了燃料电池内部的温度、电流密度和反应气体浓度等参数的变化趋势,证明了建立的仿真模型能够有效的反映燃料电池内部的温度场、电流密度场和反应气体组分场稳态的特性,结果表明对熔融碳酸盐燃料电池的设计及运行具有一定的参考价值.     

微型直接甲醇燃料电池的三维数值模拟研究

运用计算流体力学软件COMSOLTM建立了微型直接甲醇燃料电池(μDMFC)三维数值模型,并用MEMS工艺制作电池进行实验验证.模型耦合了连续性方程、电化学反应方程和动量方程等.通过对模型求解,输出了平均电流密度和电压等参数.分析了扩散层和催化层结构参数对电池性能的影响,结果表明:过厚的催化层对电池性能提升并无太大帮助,在增大电催化剂Pt担量前提下应尽量减小催化层厚度.     

HCCI汽油机燃烧和排放特性的仿真分析

研究内燃机燃烧特性问题,为了能更为准确地预测HCCI汽油机缸内燃烧特性和排放特性,提出建立了内燃机缸内工作过程的动网格模型,并对狭缝进行加密.对汽油均质压缩燃烧发动机的燃烧过程和排放物的生成过程进行了仿真分析.利用Fluent软件耦合详细化学反应机理,采用RNG k一ε模型以及化学反应涡耗散概念(EDC)模型,计算了特定条件下缸内的温度与压力的变化过程以及缸内的燃料及碳烟等变化趋势,结果表明:狭缝足产生CO和碳氢化合物的主要来源,在详细化学反应机理基础上应用RNG k一ε和化学反应EDC模型能够较为准确地预测HCCI汽油机缸内燃烧和排放.仿真为实际的设计提供了依据.     

安全操控下5 kW固体氧化物燃料电池电堆预测控制器设计

基于5 kW固体氧化物燃料电池(SOFC)电堆,考虑建模仿真—2温度层模型在模型精度与复杂度上做了更好的折中,可以更有效地应用于控制器设计.本文首先对2温度层模型在常用稳态工作点附近采用泰勒级数展开,获得其状态空间方程.然后考虑其安全操作特性,设计了两种带约束的预测控制器:即面向SOFC电堆的快速负载跟踪与燃料亏空控制...     

基于双指数拟合的电池PNGV模型改进方法研究

为了准确估算动力锂离子电池的荷电状态(SOC),创新性地将双指数拟合的方法运用到参数辨识中,并设计了一种新型验证模型。首先,对新一代汽车协商会(PNGV)等效电路模型进行改进,利用改进PNGV模型来模拟电池的动静态工作特性;然后,利用混合动力脉冲能力特性(HPPC)试验数据对电池在改进PNGV模型下的动态参数进行辨识,并取SOC值为0.4时的状态,对参数辨识过程中单指数拟合与双指数拟合的误差作对比分析;最后,在Matlab/Simulink环境下,建立了一种新型的锂离子电池仿真模型,并利用该仿真模型对参数辨识的结果进行仿真分析与验证。验证结果表明,在温度固定和SOC已知的情况下,改进型PNGV模型的端电压仿真值与试验值最大误差不超过0.9%,模型精度较高。该试验可为锂离子电池内部状态变量的准确估算提供理论依据。     

基于改进型BP网络辨识的燃料电池建模

质子膜燃料电池（PEMFC）工作原理涉及热力学、电化学、流体力学、传质学等理论,形成一个非线性复杂系统,难以建立数学模型.因此,该文利用人工神经网络具有为非线性系统建模的较强的逼近能力以及自学习能力,采用了改进型反向传播网络（BP）方法,建立PEMFC电特性模型;利用150组试验数据作为训练样本,在氢气供给满足的条件下,以空气（或氧气）流速和电池工作温度为模型的输入量,电池的电压、电流密度为输出量,建立了在不同工作温度下的PEMFC电特性模型.表明该方法具有简单、可行、精度高等优点.通过对模型输出曲线仿真的结果分析,对PEMFC控制系统的设计和电池性能的优化提供了基本依据,具有实际意义.     

基于变步长扰动观察法的MPPT仿真分析

为了更好地跟踪光伏发电系统的最大功率点,在MATLAB/Simulink环境下,搭建了光伏电池阵列仿真模型,根据其输出的U-I、P-I和P-U特性曲线分析了光伏电池阵列的非线性特性。基于光伏电池的动态特性,采用一种变步长的扰动观察法来实现光伏电池阵列的最大功率点跟踪。仿真结果表明,该方法能够快速稳定准确地进行最大功率点跟踪。     

基于改进RBF神经网络模型的SOFC性能预测方法

固体氧化物燃料电池(SOFC)测试存在费用高、实施困难以及耗时长等问题,因此,提出了一种基于径向基(radial basis function, RBF)神经网络的SOFC建模方法。首先采用数据驱动的方式利用RBF神经网络模型对电池中阳极、阴极、电解质厚度等微观结构对SOFC性能的影响进行分析,然后针对RBF神经网络模型参数选取困难、易陷入局部极值的问题,提出一种改进果蝇算法(improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)对其进行优化,自动确定模型参数的同时确保其收敛于全局最优解。仿真结果表明,所提方法能够准确描述微观结构变化对SOFC性能的影响,相对于支撑向量机(support vector machine, SVM)模型能够获得更高的预测精度。