固體氧化物燃料電池系統(tǒng)仿真分析與控制

劉東彥，張穎穎，吳丙偉，張穎，胡云川

（山東省科學(xué)院海洋儀器儀表研究所，山東　青島　266001）

【海洋科技與裝備】

固體氧化物燃料電池系統(tǒng)仿真分析與控制

劉東彥，張穎穎，吳丙偉，張穎，胡云川

（山東省科學(xué)院海洋儀器儀表研究所，山東青島266001）

摘要：固體氧化物燃料電池（SOFC）系統(tǒng)是一個(gè)非線性、多變量和強(qiáng)耦合的系統(tǒng)，很難用傳統(tǒng)的建模方法來建立。本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，利用MATLAB/Simulink平臺構(gòu)建SOFC系統(tǒng)模型，并在該模型的基礎(chǔ)上增加PID控制，實(shí)現(xiàn)了閉環(huán)控制系統(tǒng)的分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型預(yù)測精度高，由預(yù)測模型得出的溫度數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)的絕對誤差為0.011%，增加的PID控制算法具有很強(qiáng)的抗干擾能力。

關(guān)鍵詞：固體氧化物燃料電池；熱管理；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；PID控制

固體氧化物燃料電池（solidoxidefuelcell，SOFC）作為一種新能源發(fā)電技術(shù)，不依賴空氣，特別適合海洋水下應(yīng)用［1］。SOFC能量密度非常高，同等體積和重量條件下能夠?yàn)楹Ｑ笱b備提供更長久的續(xù)航能力，具有潔凈、安靜、高效、安全、可靠、壽命長、易維護(hù)、模塊化以及自動(dòng)化等諸多優(yōu)點(diǎn)，受到了國際海洋國家的高度重視和大力支持，國外已經(jīng)有很多相關(guān)的研究和示范項(xiàng)目。美國海軍水下作戰(zhàn)中心聯(lián)合FuelCellEnergy等著名的燃料電池公司開發(fā)無人水下航行器（UUV）燃料電池替代銀鋅電池，研制的Mk-48魚雷燃料電池混合動(dòng)力系統(tǒng)比傳統(tǒng)汽輪機(jī)提高兩倍電效率，并延長20倍持續(xù)工作時(shí)間［2－4］。我國的燃料電池技術(shù)近年來發(fā)展很快，但在海洋水下裝備的應(yīng)用研究基本空白。海洋監(jiān)測和探測平臺從近海走向遠(yuǎn)海，從海面到海底，日益趨向多要素長期、同步、自動(dòng)監(jiān)測和遠(yuǎn)程通訊等系列功能，必須面對能源供給受限的挑戰(zhàn)。

SOFC作為一種環(huán)保、高效的發(fā)電裝置，具有廣闊的應(yīng)用前景。SOFC是高溫燃料電池，工作溫度一般在600～1100℃。發(fā)電系統(tǒng)在負(fù)載動(dòng)態(tài)跟蹤過程中，要維持系統(tǒng)高效、穩(wěn)定、安全地運(yùn)行，溫度控制即熱管理控制至關(guān)重要，研究熱管理控制需要首先建立精確的模型來模擬該系統(tǒng)的工作原理。由于SOFC供電系統(tǒng)具有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和多參數(shù)耦合的強(qiáng)非線性動(dòng)態(tài)復(fù)雜特性，很難用傳統(tǒng)方法構(gòu)建模型。較常用的建模方法一般是利用質(zhì)量平衡、能量平衡和等效電特性等純數(shù)學(xué)的方法精確描述電堆內(nèi)部結(jié)構(gòu)［5－8］，建立的模型可用于電堆的設(shè)計(jì)分析及優(yōu)化，但用于系統(tǒng)的控制策略研究時(shí)，該模型計(jì)算復(fù)雜、實(shí)施困難，甚至不可行［9－10］。為了更好地建立基于控制策略的模型，本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對SOFC系統(tǒng)進(jìn)行建模，利用PID算法初步實(shí)現(xiàn)SOFC系統(tǒng)的熱管理。

1　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)描述

基本的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理是梯度最速下降法，通過調(diào)整權(quán)值使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值與期望輸出值的誤差均方值最小。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)共分3層，即輸入層、隱含層和輸出層，包含正向和反向傳播兩個(gè)階段。在正向傳播過程中，輸入信號經(jīng)過輸入層經(jīng)隱含層逐層處理，經(jīng)作用函數(shù)后，傳遞給輸出層。如果在輸出層不能得到期望輸出，則轉(zhuǎn)入反向傳播，將誤差信號沿原來的連接通道返回。通過修改各層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，使誤差信號最小。

其作用函數(shù)通常選用連續(xù)可導(dǎo)的Sigmoid函數(shù)：

將每一層的輸出傳送到另一側(cè)時(shí)，通過調(diào)整連接權(quán)系數(shù)來達(dá)到增強(qiáng)或削弱這些輸出的作用。除了輸入層的節(jié)點(diǎn)外，各層的凈輸入是前一層節(jié)點(diǎn)輸出的加權(quán)和。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將系統(tǒng)看成黑箱，利用系統(tǒng)實(shí)際數(shù)據(jù)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后用訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)輸出。算法流程可以分為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、訓(xùn)練和預(yù)測3步［11］，如圖1所示。

圖1　BP算法流程Fig.1　Flowchart　of　BP　algorithm

2　SOFC系統(tǒng)建模

2.1SOFC系統(tǒng)描述

SOFC發(fā)電系統(tǒng)從宏觀上可分為電堆和外圍控制系統(tǒng)兩部分。電堆是由單電池串聯(lián)的方式疊加形成。圖2以氫氣氧化反應(yīng)為例描述了SOFC單電池內(nèi)部電流傳輸過程。

單電池由陽極（燃料極）、陰極（空氣極）和兩極間的電解質(zhì)組成。陽極輸入燃料發(fā)生還原反應(yīng)，燃料被陽極表面吸附并擴(kuò)散至電解質(zhì)界面［12］。發(fā)生反應(yīng)：

陰極輸入O2或空氣發(fā)生氧化反應(yīng)，氧被陰極表面吸附，在陰極的催化作用下得到電子變?yōu)镺2－，發(fā)生反應(yīng)：

在化學(xué)勢的作用下，O2－通過電解質(zhì)轉(zhuǎn)移到陽極，在陽極與H＋發(fā)生反應(yīng)生成水：

圖2　單電池內(nèi)部反應(yīng)過程Fig.2　Internal　reaction　process　of　single　battery

SOFC外圍控制系統(tǒng)研究主要分為電管理和熱管理兩個(gè)方面，電管理是為了實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)跟蹤外部負(fù)載變化的要求，但是要維持系統(tǒng)高效、穩(wěn)定和安全地運(yùn)行，熱管理至關(guān)重要，是維持系統(tǒng)的基本保障。針對系統(tǒng)的熱管理控制，本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別搭建了燃燒室及換熱器的模型。

2.2獲取建模數(shù)據(jù)

本文動(dòng)態(tài)建模的訓(xùn)練及檢驗(yàn)數(shù)據(jù)均來自華中科技大學(xué)燃料電池研究中心的5kW級SOFC測試系統(tǒng)，將5kW電堆固定在測試臺上，供以氫氣及空氣連續(xù)工作50000s，獲得36103組溫度采樣數(shù)據(jù)，如圖3所示。圖4為與電堆連接的外部負(fù)載。

圖3　5　kW系統(tǒng)的溫度采樣數(shù)據(jù)Fig.3　Temperature　samples　of　5　kW　stack

圖4　5　kW系統(tǒng)的負(fù)載電流采樣數(shù)據(jù)Fig.4　Load　current　samples　of　5　kW　stack

本文訓(xùn)練和檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的選取方法為將36103組數(shù)據(jù)每隔3個(gè)點(diǎn)取一組數(shù)據(jù)，用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄M合度，其余數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練，并且全部數(shù)據(jù)在進(jìn)行建模前歸一化為（0，1）。目的是使訓(xùn)練和檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)選取均勻且覆蓋全面，提高模型的精度。

2.3開環(huán)系統(tǒng)模型及結(jié)果分析

SOFC系統(tǒng)的電堆和燃料重整器等關(guān)鍵部件的制備及實(shí)驗(yàn)成本很高，而且，國內(nèi)尚無海洋水下裝備SOFC系統(tǒng)研究應(yīng)用的成功先例，因此，研制系統(tǒng)樣機(jī)之前，許多關(guān)鍵問題都有待反復(fù)的設(shè)計(jì)、研究和分析解決。本文在MATLAB/Simulink的仿真平臺上，采用模塊化的方法，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建了SOFC系統(tǒng)的電堆、燃燒室及熱交換器模型，如圖5所示。系統(tǒng)的輸入為空氣的流量、燃料的流量、氧氣組分的含量、氫氣組分的含量以及電流；輸出為電堆的溫度。其中，燃燒室模塊的輸入為電堆出口未反應(yīng)充分的尾氣及外部通入的空氣和燃料，燃燒室燃燒后產(chǎn)生的熱輸入到熱交換器中，用來預(yù)熱即將在電堆中參加反應(yīng)的空氣和燃料。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示，由預(yù)測模型得出的溫度數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)的相對誤差為0.011%，表明該模型的預(yù)測精度非常高，為控制系統(tǒng)的仿真打下了基礎(chǔ)。

圖5　SOFC系統(tǒng)模塊仿真Fig.5　Simulationmodule　of　SOFC　system

圖6　開環(huán)系統(tǒng)仿真結(jié)果Fig.6　Simulation　results　of　open　loop　system

2.4SOFC閉環(huán)系統(tǒng)分析

系統(tǒng)的輸出性能受溫度的影響很大，電堆溫度越低，功率密度越低，效率也越低。電堆溫度越高，溫差越大，溫度分配不規(guī)律，使得密封材料快速老化，電池和組件變形甚至斷裂，電堆性能下降。所以要維持系統(tǒng)高效、穩(wěn)定和安全地運(yùn)行，SOFC系統(tǒng)的溫度控制至關(guān)重要。本文2.3節(jié)搭建的模型基礎(chǔ)上采用工程應(yīng)用中容易實(shí)現(xiàn)的PID控制算法，通過控制氧氣的流量，研究在外部負(fù)載（電流）突然增大或減小時(shí)，電堆溫度的抗擾動(dòng)性能，PID的參數(shù)通過試湊法得出，其中Kp＝0.1，Ki＝0.012，Kd＝0.0001，如圖7所示。

圖7　SOFC控制系統(tǒng)仿真圖Fig.7　Simulation　diagram　of　SOFC　control　system

閉環(huán)控制系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)，采用的實(shí)驗(yàn)時(shí)長為8000s，在5000～7000s處給負(fù)載電流增加3A，如圖8a所示，這樣在擾動(dòng)作用下的負(fù)載電流如圖8b所示，設(shè)定電堆的溫度為750℃。

圖8　負(fù)載電流Fig.8　Current　of　load

在PID控制下空氣的流量如圖9所示，被控對象SOFC電堆的溫度如圖10所示。在擾動(dòng)發(fā)生時(shí)，電堆溫度能很快被調(diào)整到設(shè)定的溫度，可以看出本文所建模型在PID控制器中具有很強(qiáng)的抗干擾能力。

3　結(jié)論

熱管理控制研究是SOFC發(fā)電系統(tǒng)控制的關(guān)鍵，而一個(gè)能夠準(zhǔn)確預(yù)測系統(tǒng)電堆溫度的模型至關(guān)重要。本文通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，采用模塊化的方式搭建了高精度SOFC開環(huán)系統(tǒng)模型，與機(jī)理建模的方法相比，這種模型省去了復(fù)雜的物理過程描述，建模者不需要具有燃料電池和發(fā)電系統(tǒng)的深層知識儲(chǔ)備。另外，建模數(shù)據(jù)來自實(shí)際系統(tǒng)，所建模型精度高，在該模型的基礎(chǔ)上增加PID控制，通過控制空氣的流量，能夠有效地抑制因外部負(fù)載變化對系統(tǒng)電堆溫度的影響，具有很強(qiáng)的抗干擾能力。本文的不足之處在于PID控制參數(shù)采用試湊法獲取，需要研究人員具有豐富的經(jīng)驗(yàn)，下一步可在參數(shù)獲取方法上開展更多的研究。

圖9　空氣流量Fig.9　Quantity　of　air　flow

圖10　PID控制下的SOFC電堆溫度Fig.10　SOFC　system　temperature　under　PID　control

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Simulationanalysisandcontrolofsolidoxidefuelcellsystem

LIUDong-yan，ZHANGYing-ying，WUBing-wei，ZHANGYing，HUyun-chuan

（InstituteofOceanographicInstrumentation，ShandongAcademyofSciences，Qingdao266001，China）

Abstract：Solidoxidefuelcell（SOFC）systemisanonlinear，multivariableandstrongcouplingsystem，soitsmodelisverydifficulttobeconstructedwithtraditionalmodelingmethod.WeestablishaSOFCsystemmodelwithBPneuralnetworkandmATLAB/Simulinkplatform.WefurtherincreasePIDcontrolbasedonthemodelandclosedloopcontrolsystemanalysis.Experimentalresultsshowthatthemodelhashighpredictionaccuracy，andtherelativeerrorbetweentemperaturedatafromthemodelandactualdatais0.011%.TheincreasedPIDcontrolalgorithmhasstrongeranti-interferencecapability.

Keywords：solidoxidefuelcell；thermalmanagement；BPneuralnetwork；PIDcontrol

中圖分類號：TM911.4；P754.1

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1002-4026（2016）01-0001-06

DOI：10.3976/j.issn.1002－4026.2016.01.001

收稿日期：2015-11-27

基金項(xiàng)目：山東省重大科技專項(xiàng)（2015ZDXX0602A02）

作者簡介：劉東彥（1983－），女，助理研究員，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)建模與控制。Email：ldynuaa2008＠163.com