一种多模块燃料电池发电系统的运行效率优化方法

本发明属于新能源发电，具体涉及一种多模块燃料电池发电系统的运行效率优化方法。

背景技术：

1、质子交换膜燃料电池技术是一种将空气和氢气通过质子交换膜发生电化学反应进而产生电能且排放物只有水的新型清洁能源技术，其具备效率高、排放低和负荷稳定等特点，目前已经被广泛应用于交通、发电以及应急电源等领域。

2、近年来，燃料电池已经在国内外迅速发展，然而当前燃料电池技术发展的局限性导致其面对大功率应用需求仍存在一定挑战，为了克服这一挑战，研究人员开始考虑开发多模块燃料电池发电系统。这类系统旨在通过采用双模块甚至多模块的并联、串联或混合配置的方式，实现更高功率的输出能力。相对于低功率燃料电池，大功率系统具有更高的功率输出等级和更广泛的应用范围，并且稳定的运行工况使其耐久性和使用寿命更长，适用于较大功率供应的场景，如工业生产、商业设施和公共服务等。

3、在氢能源开发成本大和应用规模有限的背景下，多模块燃料电池系统应用的经济性一直是人们关注的焦点，尤其是如何在其运行过程中，确保多模块燃料电池尽可能的在系统整体最大效率点工作。提高系统的整体运行效率，减少氢气消耗是一个亟待解决的关键性问题，这对于燃料电池的大规模推广应用具有重要意义。由于多模块发电系统的各子系统存在性能及寿命差异等问题，因此如何分配各子系统的输出功率，使得多模块发电系统以高效率状态运行，是目前需要重点研究的问题。

4、针对大功率多模块燃料电池应用过程中存在的效率优化问题，典型的系统功率分配方法有两种：平均分配和链式分配。平均分配是指将需求功率平均分配到每一个燃料电池子系统中，每个子系统的实时输出功率保持一致，这种分配策略忽略了系统之间的差异性和外部需求的变化性，可能导致系统整体性能下降、不均衡负载和健康状态不匹配等问题；链式分配是指每个燃料电池子系统逐一开始工作，前一级子系统工作至其最大输出功率后再启动下一级子系统，以此类推，在这种分配策略中，以固定顺序运行各子系统，导致一级子系统的性能大幅下降，整体系统效率降低。因此，提出一种针对燃料电池运行特性的大功率多模块发电系统运行效率优化方法，对于其商业化应用及推广具有重要意义。

技术实现思路

1、针对上述现有技术中的问题，本发明提供了一种多模块燃料电池发电系统的运行效率优化方法，通过对各子系统进行实时功率分配，实现系统整体以最优效率运行，从而提高发电系统的高效性、稳定性和耐久性。

2、本发明所采用的技术方案如下：

3、一种多模块燃料电池发电系统的运行效率优化方法，包括以下步骤：

4、步骤1、对于由n个电堆子系统并联拓扑而成的多模块燃料电池发电系统，实时采集第i,i＝1,2,…,n个电堆子系统的输出电压vfc,i和电流ifc,i，进而获得第i个电堆子系统的输出功率pfc,i＝vfc,i×ifc,i,i＝1,2,...,n；

5、定义第i个电堆子系统的运行效率ηstack,i为输出功率pfc,i与其所消耗氢的能量值的比值，即：

6、

7、其中，δhhv,i为第i个电堆子系统的氢的高低热值；f为法拉第常数；

8、步骤2、基于空压机的功耗pair和散热风扇的功耗pfan，计算第i个电堆子系统的辅助设备效率ηaux,i，即

9、

10、其中，paux为燃料电池系统辅助设备的功耗；dfan为散热风扇的占空比；c1、c2和c3为通过实验拟合得到的经验参数；q为空气流量；δp为空压机的出口与入口的压力差；η为空压机的机械效率；

11、步骤3、基于氢气利用率ηfuel，定义第i个电堆子系统的发电效率ηfc,i，即：

12、ηfc,i＝ηstack,iηaux,iηfuel   (3)

13、步骤4、定义多模块燃料电池发电系统的整体效率ηfcs，作为效率优化目标函数，即：

14、

15、步骤5、利用效率优化算法，搜索使效率优化目标函数为最大值的可行解。

16、进一步地，步骤5的具体过程为：

17、步骤5.1、根据各电堆子系统的输出功率范围，得到可行域空间各维度的上界h和下界l：

18、

19、其中，为第i个电堆子系统的最大输出功率；为第i个电堆子系统的最小输出功率；

20、步骤5.2、用d×n维的矩阵表示解搜索空间，根据可行域空间各维度的上界h和下界l，随机生成初始搜索矩阵空间p：

21、

22、初始搜索矩阵空间p中第i个电堆子系统的第j个解值满足：

23、

24、其中，pac为多模块燃料电池发电系统的总需求功率；

25、步骤5.3、令初始迭代次数k＝0，并将初始搜索矩阵空间p作为第k次迭代的当前解搜索空间；

26、步骤5.4、在第k次迭代中，根据效率优化目标函数，计算当前解搜索空间中各行向量对应的整体效率ηfcs，将ηfcs最大值对应的行向量作为当前解搜索空间下的系统最优工作点其中为第k次迭代中第i个电堆子系统的最优解；

27、步骤5.5、判断k是否达到预设的最大迭代次数kmax，若是，则达到终止门限，当前解搜索空间下的系统最优工作点即为效率优化目标函数的最优解；否则，基于对当前解搜索空间进行更新，具体为：

28、第k次迭代中第i个电堆子系统的第1个解值的更新公式为：

29、

30、其中，b1为与k有关的控制因子，b2为移动长度，b3为移动方向，二者均为[0,1]之间的随机数；

31、第k次迭代中第i个电堆子系统的第q,q＝2,3,...,d个解值的更新公式为：

32、

33、进而完成第k次迭代的当前解搜索空间更新，所有更新后的和构成第k+1次迭代的当前解搜索空间；

34、步骤5.6、令k＝k+1，判断第k次迭代的当前解搜索空间中第i个电堆子系统的第j个解值是否在其输出功率范围内，且各行向量的n项功率之和等于总需求功率pac，若满足以上条件，则转回步骤5.4；否则，对当前解搜索空间进行修正，得到修正后的第k次迭代的当前解搜索空间，转回步骤5.4。

35、进一步地，步骤5.6中修正的具体过程为：

36、(a)若则令若则令

37、(b)若一个行向量的n项功率之和大于总需求功率pac，则减小第n项功率的值，最低取到对应电堆子系统的最小输出功率；若此时n项功率之和仍大于总需求功率pac，则减小第n-1项功率的值；以此类推，直至n项功率之和等于总需求功率pac；

38、(c)若一个行向量的n项功率之和小于总需求功率pac，则增大第n项功率的值，最大取到对应电堆子系统的最大输出功率；若此时n项功率之和仍小于总需求功率pac，则增大第n-1项功率的值；以此类推，直至n项功率之和等于总需求功率pac；

39、进而得到修正后的第k次迭代的当前解搜索空间。

40、进一步地，n为大于1的正整数。

41、进一步地，d的取值由n个电堆子系统中输出功率范围最大的电堆子系统决定，令最大输出功率范围为δpmax，则

42、进一步地，kmax的取值范围为800～1000。

43、进一步地，步骤5.5的判断条件替换为：判断当前解搜索空间下系统最优工作点的整体效率ηfcs是否达到预设的最大目标效率值ηmax，若是，则达到终止门限，当前解搜索空间的第一行向量即为效率优化目标函数的最优解；否则，基于对当前解搜索空间进行更新。

44、本发明的有益效果为：

45、本发明提出了一种多模块燃料电池发电系统的运行效率优化方法，对于采用并联拓扑结构的多模块燃料电池发电系统，根据总需求功率，基于效率优化算法实时动态调整各电堆子系统的输出功率，以满足当前负荷的实时需求和多模块燃料电池发电系统的最优效率曲线，从而降低能源浪费和燃料成本，同时还减少了对电堆子系统的过度损耗，延长其使用寿命；此外，即使多模块燃料电池发电系统中存在电堆子系统出现故障或需要维护，系统仍然能够继续运行，确保了持续的电能供应，提高了系统的可靠性和稳定性。