摘要
针对多堆燃料电池系统各电堆温度的控制问题,提出了一种将阴阳极出口气体温度作为电堆温度修正项的并联式热管理子系统模型,并对多堆燃料电池系统进行热平衡分析。首先,采用模型预测控制方法进行温度控制;然后,应用系统模型辨识的方法建立多个预测模型,通过切换预测模型控制不同工况点的电堆温度过程;最后,设计测试工况进行仿真验证。结果表明:在相应的温度指标下,并联式热管理子系统应用模型预测控制算法能够快速准确地进行多堆燃料电池系统中各电堆的温度控制,并且增加典型工况点的多个预测模型有助于提升控制效果,使得超调量减小,调节时间缩短。
质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)以氢气为燃料,除了对环境友好之外,还具有工作温度低、比能量高、启动速度快和寿命较长等优点,是包括汽车动力电源在内的多个应用领域的潜在零排放发电装置之
当前,对MFCS的研究主要集中于系统层面。Palma
本文针对MFCS各电堆温度控制问题,借鉴单堆PEMFC系统模型和热管理控制方法,设计了面向MFCS的并联式热管理子系统并建立了相关模型;基于热平衡动态分析,采用模型预测控制(model predictive control, MPC)算法对时滞性较大的各电堆温度过程进行实时控制;引入电堆气体出口温度作为修正项重新定义了电堆温度;应用模型参数辨识方法,建立对应于典型工况点的多个预测模型,在不同工作点处通过模型切换,控制MFCS各电堆温度;基于设计的测试工况,比较并分析了多个预测模型对各电堆温度的控制效果。
适用于大功率应用场景的MFCS采用水冷方式,由于电堆数量的增加,需要重新设计热管理子系统。如

图1 MFCS热管理子系统
Fig. 1 MFCS thermal management subsystem
MFCS的传热过程模型有如下假设:①燃料电池外部环境温度恒定;②气体和冷却液在管路内的流动为层流;③冷却液与电堆充分均匀换热;管路为绝热系统,忽略冷却液在管路中流动的散热;④冷却液在流经中冷器组时与流进电堆的空气进行换热,换热后的冷却液温度变化由查表所得,后续建模不再给出相关计算公式;⑤忽略水泵运转对系统冷却液温度的影响。
涉及的MFCS由3个70kW的PEMFC单堆组成。假设3个单堆的冷却液与外界的换热过程一致,故以单堆为例对其换热过程进行分析。单堆的热平衡关系包括电堆与外界的热交换和自身内部电化学反应产
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式中:为热功率值;为电堆电流;为电堆所包含的单池片数;为电堆等效电压;为电堆对外输出电压;为斯特藩-玻尔兹曼常量;为电堆黑度;为电堆表面积;st为电堆温度;0为环境温度;为电堆表面对流换热系数;下标为阳极,为阴极,为冷却液,、代表流入、流出电堆的物质,为电堆,为单池,为电化学反应,为热辐射,为热对流。
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式中:为质量流量;为定压比热容;为汽化潜热;上标为水蒸气,为液态水。
通过式(
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式中:为分子质量;为法拉第常数。
热管理子系统的热平衡过程可由

图2 MFCS热管理子系统热平衡图
Fig. 2 Heat balance diagram of MFCS thermal management subsystem
混合器将流经中冷器组和不同电堆的高温冷却液混合均匀,其热平衡过程可由
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散热器将高温冷却液中的热量释放,其热平衡过程可由
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模型中各参数如
MPC算法的原理如

图3 MPC基本原理
Fig. 3 MPC fundamentals
MFCS的热管理子系统是一个内部结构复杂的多输入多输出系统,其中各电堆的温度过程时滞性较大。相较于其他算法而言,MPC算法能够更好地处理多变量、大时滞的控制问题。因此,选用MPC算法对被控温度进行控制,以期获得更好的控制效果。选取风扇、水泵、分流器1和2作为执行器。控制映射关系由
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控制器的输出,即控制变量为风扇转速nfan、水泵转速npump和分流器1、2的开度θdis1、θdis2,系统输出为各电堆的温度Tst1、Tst2、Tst3以及入堆冷却液温度Tst,in。MFCS各电堆负载电流Ii为可测的系统扰动输入。模型选择器根据负载电流的大小选择预测模型对应的参数集。建立的MPC控制器结构如

图4 MPC控制器结构
Fig. 4 MPC controller architecture
PEMFC电堆涉及的温度过程非线性强、时滞性大,单一的预测模型无法反映不同工作条件下的温度过程特性。因此,分别选取活化极化区后段、欧姆极化区全段和浓差极化区前段的典型工作点,利用系统辨识方法建立相应工作点的预测模型集。温度MPC运行时,根据实际系统的工作状态选用与之相匹配的预测模型。
利用8阶M序列生成辨识信号,分别在单堆负载电流为80A、170A和250A这3个工作点处进行系统辨识。以风扇转速、水泵转速、分流器1与2的开度和3个电堆的实际电流为被控系统的7个输入变量,各电堆温度和入堆冷却液温度作为4个输出变量,这样一个多输入、多输出热过程的状态空间模型可由
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其中,状态空间的维数(或模型的阶数)与MFCS热管理子系统(被控对象)的热储能单元数量有关。如
以80A工作点处为例,模型辨识的结果分别由式(
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MFCS中各堆的电功率输出相近时才能够达到系统效率最
MPC控制器的采样时间根据系统特性确定,由于被控的温度过程时滞性大,取采样时间。预测时域对控制算法耗时影响较大,控制时域则对控制效果影响较大,不同的控制时域和预测时域对控制算法耗时和控制效果的组合影响分别由

图5 不同预测和控制时域下的控制算法耗时
Fig. 5 Time consuming in different prediction and control time domains

图6 不同预测和控制时域下Tst1、Tst2、Tst3和Tstin的控制效果
Fig. 6 Control effects in different prediction and control time domains of Tst1, Tst2, Tst3, and Tstin
综合控制算法耗时和控制效果,最终确定控制器相应的参数为。
Simulink是MATLAB软件中的一种可视化仿真工具,在Simulink平台上可以对动态系统进行建模、仿真和分析。本文在Simulink平台上对MFCS以及相应的控制器进行建模与仿真,分析系统的动态特性和控制器的控制效果,仿真结果可以为MFCS热管理控制提供一定的指导与借鉴。
根据MFCS中相关部件工作特性的约束条件以及工作环境的约束条件,仿真过程中的各个约束与边界条件如
为了验证MPC控制效果,所设计的测试工况应该能够反映MFCS的大部分运行状况。其运行工况有以下6种:①1、3个电堆中1个电堆的负载上升,其余2个维持不变;②2、3个电堆中2个电堆的负载上升,其余1个维持不变;③3个电堆的负载同时上升;④3个电堆中2个电堆的负载下降,其余1个维持不变;⑤3个电堆的负载同时下降;⑥3个电堆中1个电堆的负载下降,其余2个维持不变。
根据上述运行工况,分别设计MFCS中3个电堆的测试工况,组合后形成的热管理控制器测试工况如

图7 MFCS测试工况
Fig. 7 MFCS test working conditions
基于测试工况,利用MPC控制器对MFCS热管理系统进行控制仿真,仿真结果如

图8 MPC控制仿真结果
Fig. 8 MPC control simulation results
测试工况对应的电堆平均电流、辨识电流和切换电流与时间的关系如

图9 测试工况电流信息
Fig. 9 Current information under test condition
针对上述问题,对MPC控制器中的预测模型数目加以改进,增设120A和220A这2个系统辨识点。当辨识点增多后,MPC控制器根据燃料电池的不同工况点可以更好地就近选择预测模型,在一定程度上改善预测模型不精准的缺点。
对改进后的系统采用同样的测试工况进行仿真,结果如

图10 改进的MPC控制器仿真结果
Fig. 10 Simulation results of improved MPC controller
搭建了用于MFCS 各电堆温度控制的并联式热管理子系统模型,引入PEMFC 阴极和阳极的出口气体温度作为修正项重新定义了电堆温度,设计了MPC 控制器对MFCS 中各电堆温度进行控制,并利用测试工况进行了仿真研究。研究结果显示,MPC 控制器对MFCS各电堆温度的控制具有较好的效果,可为水冷型MFCS的电堆温度控制提供一定的参考。在MPC 控制器的作用下,MFCS中电堆温度的波动能够维持在1. 10℃以内,电堆温度调节时间能够维持在450s 以内。对MPC 控制器进行改进,将预测模型数目由3 个增加至5 个,能够缓解模型切换过程中预测模型与PEMFC 差异性较大的问题,进一步改善控制效果,4 000s 处的电堆温度波动量最高能够减少0. 80℃,电堆温度调节时间能够减少50s。
作者贡献声明
沈 伟:论文撰写、数据分析。
石 霖:论文撰写、仿真研究。
陈春光:论文撰写、仿真研究。
周 苏:论文思路指导。
王 宁:论文思路指导。
裴冯来:论文思路指导及论文数据分析。
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