一种基于人工智能的电解制氢控制系统的制作方法

1.本技术涉及电解制氢技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的电解制氢控制系统。


背景技术：

2.基于可再生能源发电和电解水的制氢工艺是目前碳排放强度最低的氢气生产方式，也被视为未来最主要的氢气供应方式。目前，电解水制氢系统主要用于在额定工况下运行为特定领域提供高纯氢气，运行参数只需稳定在设定值即可实现成套系统的高效、安全运行。但是，当电解水制氢与可再生能源发电过程耦合以后，可再生能源的波动特性就会传导到制氢过程中，造成制氢系统运行功率波动较大，影响制氢效率。


技术实现要素：

3.本技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
4.为此，本技术的目的在于提出一种基于人工智能的电解制氢控制系统，本技术通过设置人工智能单元，采用人工智能算法优化电解制氢系统的运行参数，能够保证电解制氢系统动态运行在最优操作区间内，显著降低制氢能耗；通过使用和分析历史运行数据，建立精确的性能预测模型，能够发现潜在的运行风险，并通过优化操作参数规避，显著提升了制氢过程的安全性。
5.为达到上述目的，本技术提出的基于人工智能的电解制氢控制系统，包括数据采集单元、人工智能单元、运行控制单元和处理器，所述数据采集单元用于采集电解制氢系统的运行数据，所述数据采集单元和所述人工智能单元电连接，所述数据采集单元用于将采集到的所述运行数据传递给所述人工智能单元，所述人工智能单元根据输入的所述运行数据进行分析并生成调控指令，所述处理器和所述人工智能单元电连接，所述处理器用以接收所述调控指令并产生控制信号，所述处理器和所述运行控制单元电连接，所述处理器用于向所述运行控制单元发送所述控制信号，所述运行控制单元根据所述控制信号进行响应。
6.进一步地，所述数据采集单元包括温度监测模块、压力监测模块和流量检测模块至少其中一种，所述温度检测模块用于检测电解制氢系统中的电解液、氢气、氧气和电解槽的温度数据，所述压力检测模块用于电解制氢系统的氢气侧和氧气侧的压力数据，所述流量检测模块用于电解制氢系统内电解液的流量数据。
7.进一步地，所述人工智能单元包括依次进行电连接的数据收集和存储模块、数据学习和建模模块和运行参数优化模块，所述温度监测模块、压力监测模块和流量检测模块分别与所述数据收集和存储模块电连接以向所述数据收集和存储模块传递所述运行数据并进行储存，所述数据收集和存储模块用于将所述运行数据传递给所述数据学习和建模模块进行学习并建立所述运行数据的预测模型，所述运行参数优化模块根据所述预测模型生成所述运行数据的调控指令。
8.进一步地，还包括电流控制器，所述电流控制器接收来自可再生能源发电系统的电能供应量并生成控制电解制氢系统的输入电流数据，所述运行参数优化模块和所述电流控制器电连接通过接收来自所述电流控制器的所述电流输入数据用以预测电解制氢系统性能。
9.进一步地，所述运行控制单元包括分别与所述处理器进行电连接的温度控制模块、压力控制模块和流量控制模块，所述温度控制模块用于接收所述处理器的温度控制信号并调控冷却水调节阀，所述压力控制模块用于接收所述处理器的压力控制信号并调控气体管路压力调节阀，所述流量控制模块用于接收所述处理器的流量控制信号并调控电解液循环泵的频率。
10.进一步地，所述数据采集单元还包括浓度检测模块、液位检测模块、电压检测模块和电流检测模块，所述浓度检测模块用于检测电解制氢系统内氢气和氧气的浓度数据，所述液位检测模块用于检测电解制氢系统内氢气分离罐和氧气分离罐的液位数据，所述电压检测模块用于检测电解制氢系统的输入电压数据，所述电流检测模块用于检测电解制氢系统的输入电流数据。
11.进一步地，所述浓度检测模块、液位检测模块、电压检测模块和电流检测模块分别与所述数据收集和存储模块电连接以向所述数据收集和存储模块传递检测数据并进行储存。
12.本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。
附图说明
13.本技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
14.图1是本技术一实施例提出的一种基于人工智能的电解制氢控制系统的结构示意图。
具体实施方式
15.下面详细描述本技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。相反，本技术的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
16.图1是本技术一实施例提出的一种基于人工智能的电解制氢控制系统的结构示意图。
17.参见图1，一种基于人工智能的电解制氢控制系统，包括数据采集单元1、人工智能单元2、运行控制单元3和处理器4，所述数据采集单元1用于采集电解制氢系统的运行数据，所述数据采集单元1和所述人工智能单元2电连接，所述数据采集单元1用于将采集到的所述运行数据传递给所述人工智能单元2，所述人工智能单元2根据输入的所述运行数据进行分析并生成调控指令，所述处理器4和所述人工智能单元2电连接，所述处理器4用以接收所
述调控指令并产生控制信号，所述处理器4和所述运行控制单元3电连接，所述处理器4用于向所述运行控制单元3发送所述控制信号，所述运行控制单元3根据所述控制信号进行响应。
18.本实施例中，数据采集单元1主要用来采集电解制氢系统运行过程中的关键运行数据，例如温度、压力和流量等数据信息，并将其传递给人工智能单元2进行分析优化，使得电解制氢制氢的动态运行在最优操作区间内，人工智能单元2通过对电解制氢系统运行的关键数据分析建立相应的曲线模型，从而可以实现对相应数据的预判，进而提现发现潜在的运行风险。处理器用于进一步生成相应的控制信号，运行控制单元3用于控制相应的执行器件，形成完整的智能化控制系统。
19.具体地，处理器4产生控制信号驱动运行控制单元3中的各控制模块，执行阀门开度、泵频率等调节指令，使电解水制氢系统处于最佳运行状态。
20.所述数据采集单元1包括温度监测模块11、压力监测模块12和流量检测模块13至少其中一种，所述温度检测模块11用于检测电解制氢系统中的电解液、氢气、氧气和电解槽的温度数据，所述压力检测模块12用于电解制氢系统的氢气侧和氧气侧的压力数据，所述流量检测模块13用于电解制氢系统内电解液的流量数据。
21.本实施例中，通过选取特定的运行数据，在简化传感器件的布置的前提下，可以整体上监测电解制氢系统的运行状况，便于及时进行优化调整。
22.所述人工智能单元2包括依次进行电连接的数据收集和存储模块21、数据学习和建模模块22和运行参数优化模块23，所述温度监测模块11、压力监测模块12和流量检测模块13分别与所述数据收集和存储模块21电连接以向所述数据收集和存储模块21传递所述运行数据并进行储存，所述数据收集和存储模块21用于将所述运行数据传递给所述数据学习和建模模块22进行学习并建立所述运行数据的预测模型，所述运行参数优化模块23根据所述预测模型生成所述运行数据的调控指令。
23.本实施例中，人工智能单元可以为gpu服务器，具体地，例如金品kg 4210-t4 gpu工作站。其中，数据收集和存储模块21可以为gpu服务器的数据收集和存储模块，数据学习和建模模块22可以为gpu服务器的数据学习和建模模块，运行参数优化模块23可以为gpu服务器的运行参数优化模块。具体地，数据收集和存储模块21以规定时间间隔实时收集由数据采集单元检测的数据并进行存储。数据学习和建模模块22通过人工智能算法分析收集的历史运行数据，并建立用于预测电解制氢系统内电解液、氢气、氧气和电解槽的温度数据、电解制氢系统的氢气侧和氧气侧的压力数据、电解制氢系统内电解液的流量数据的曲线模型，运行参数优化模块23根据曲线模型生成所述运行数据的调控指令。
24.一种基于人工智能的电解制氢控制系统还包括电流控制器5，所述电流控制器5接收来自可再生能源发电系统的电能供应量并生成控制电解制氢系统的输入电流数据，所述运行参数优化模块23和所述电流控制器5电连接通过接收来自所述电流控制器5的所述电流输入数据用以预测电解制氢系统性能。本实施例中，运行参数优化模块23接收来自电流控制器的电流输入数据，预测电解制氢系统性能，并根据最优化算法进一步完善运行控制参数调节策略。
25.所述运行控制单元3包括分别与所述处理器4进行电连接的温度控制模块31、压力控制模块32和流量控制模块33，所述温度控制模块31用于接收所述处理器4的温度控制信
号并调控冷却水调节阀，所述压力控制模块32用于接收所述处理器4的压力控制信号并调控气体管路压力调节阀，所述流量控制模块33用于接收所述处理器4的流量控制信号并调控电解液循环泵的频率。
26.本实施例中，通过设置核心运行数据的对应下控制执行模块进行针对性的元器件调控，响应及时，调控方便。
27.所述数据采集单元1还包括浓度检测模块14、液位检测模块15、电压检测模块16和电流检测模块17，所述浓度检测模块14用于检测电解制氢系统内氢气和氧气的浓度数据，所述液位检测模块15用于检测电解制氢系统内氢气分离罐和氧气分离罐的液位数据，所述电压检测模块16用于检测电解制氢系统的输入电压数据，所述电流检测模块17用于检测电解制氢系统的输入电流数据。
28.本实施例，通过进一步采集电解制氢系统运行的辅助参考数据，提高对电解制氢系统的监控精度，从而进一步优化电解制氢系统的动态运行状态。
29.所述浓度检测模块14、液位检测模块15、电压检测模块16和电流检测模块17分别与所述数据收集和存储模块21电连接以向所述数据收集和存储模块传递检测数据并进行储存。
30.需要说明的是，在本技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本技术的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
31.流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
32.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
33.尽管上面已经示出和描述了本技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本技术的限制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。