基于智能方法的熔融碳酸鹽燃料電池-微型燃?xì)廨啓C(jī)聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的建模與控制研究.pdf

1、燃料電池是21世紀(jì)最重要的一種發(fā)電技術(shù)之一。它利用燃料的電化學(xué)反應(yīng)來獲得電能，從而突破了常規(guī)以燃料燃燒的熱能進(jìn)行發(fā)電的方式所必須受到的卡諾循環(huán)效率的限制，因此可以獲得更高的發(fā)電效率。根據(jù)燃料電池的工作溫度，通?？梢詫⑵浞譃椤案邷厝剂想姵亍焙汀暗蜏厝剂想姵亍?。由于高溫燃料電池的排氣溫度較高，可以和微型燃?xì)廨啓C(jī)聯(lián)合組成一個(gè)協(xié)同工作的發(fā)電系統(tǒng)，這就是一種重要的新技術(shù)一“聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)”，其總體發(fā)電效率可以達(dá)到60～70％，因此被視為分布式發(fā)電裝

2、置的最佳形式。 目前國內(nèi)外對(duì)高溫燃料電池/微型燃?xì)廨啓C(jī)聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的研究主要集中在兩方面：一是研發(fā)電池部件所需的新材料、研發(fā)適合與燃料電池配合的微型燃?xì)廨啓C(jī)，并對(duì)聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和裝配工藝進(jìn)行優(yōu)化或改進(jìn)；二是根據(jù)反應(yīng)機(jī)理建立聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的仿真模型，基于所建立的模型研究各項(xiàng)操作參數(shù)對(duì)整體系統(tǒng)性能的影響，以確定系統(tǒng)的最優(yōu)參數(shù)，為系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行提供指導(dǎo)。但關(guān)于聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的可控模型和控制算法的研究很少，為了保證系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行、提高系統(tǒng)發(fā)

3、電性能、最終實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，解決聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)有關(guān)控制方面的問題勢(shì)在必行。 本課題是上海交通大學(xué)燃料電池研究所正在進(jìn)行的“863工程”項(xiàng)目“10kW級(jí)天然氣熔融碳酸鹽燃料電池發(fā)電系統(tǒng)研究”、國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“燃料電池-燃?xì)廨啓C(jī)混合動(dòng)力系統(tǒng)非線性對(duì)象的協(xié)調(diào)控制”課題的一部分。首先，根據(jù)反應(yīng)機(jī)理和守恒定律分別建立了微型燃?xì)廨啓C(jī)和熔融碳酸鹽燃料電池(MCFC)的仿真模型，并基于模型分析了在額定工況和部分工況下各操作參數(shù)和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)對(duì)聯(lián)合發(fā)

4、電系統(tǒng)性能的影響?；谛阅芊治鲈O(shè)計(jì)了聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的控制方案，首先針對(duì)聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的重要溫度參數(shù)分別設(shè)計(jì)了三種智能非線性控制器，并根據(jù)仿真結(jié)果對(duì)其進(jìn)行了性能對(duì)比和分析。然后采用了基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建模的兩種方法對(duì)聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率特性進(jìn)行建模，即徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)建模方法?；诮⒌膬煞N模型分別設(shè)計(jì)了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器和基于改進(jìn)型遺傳算法優(yōu)化的非線性預(yù)測控制器，并進(jìn)行了仿真和比較。本論文的主要工

5、作包括： 1、建立了微型燃?xì)廨啓C(jī)的仿真模型。深入研究了微型燃?xì)廨啓C(jī)各個(gè)組成部件的工作機(jī)理，在MATLAB/SIMULINK仿真環(huán)境里，采用模塊化的建模方法，根據(jù)理想氣體狀態(tài)方程、質(zhì)量守恒、能量守恒定律、熱動(dòng)力學(xué)公式和電功率的轉(zhuǎn)換關(guān)系分別建立了微型燃?xì)廨啓C(jī)的核心部件的模型，并將部件模型組合得到了整個(gè)微型燃?xì)廨啓C(jī)的仿真模型；基于該模型進(jìn)行了微型燃?xì)廨啓C(jī)的額定工況和變工況性能的研究，分析了影響微型燃?xì)廨啓C(jī)性能的主要參數(shù)。 2、

6、建立了MCFC電堆的仿真模型。同樣是在MATLAB/SIMULINK仿真環(huán)境里，首先根據(jù)MCFC內(nèi)部的電化學(xué)反應(yīng)機(jī)理、質(zhì)量和能量守恒定律、理想氣體狀態(tài)方程等建立了MCFC在氣流方向上的一維仿真模型，基于該模型分析了影響MCFC發(fā)電性能的重要參數(shù)；然后將該模型和已建立的微型燃?xì)廨啓C(jī)模型相結(jié)合組成了聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的模型，基于該模型對(duì)聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行進(jìn)行了仿真，分析了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和各個(gè)重要參數(shù)對(duì)系統(tǒng)性能的影響，為后繼的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)打下了基礎(chǔ)。

7、 3、基于所建立的聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)模型和性能分析的結(jié)果，設(shè)計(jì)了以簡單適用為目標(biāo)的聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的多回路控制方案，并針對(duì)溫度參數(shù)這一重要被控對(duì)象分別設(shè)計(jì)了三種控制器，對(duì)三者的控制效果差異進(jìn)行了分析。首先采用了工業(yè)上廣泛使用的模糊控制器；然后設(shè)計(jì)了E1man神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正控制器，該控制器使用一種動(dòng)態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-改進(jìn)型E1man神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為控制對(duì)象的辨識(shí)器，通過自校正算法得到控制量，仿真中取得了較好的效果；最后設(shè)計(jì)了將兩者的優(yōu)點(diǎn)集于一體的模糊

8、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，對(duì)三種控制器進(jìn)行仿真的結(jié)果顯示三者均能夠?qū)囟葏?shù)穩(wěn)定控制到設(shè)定的最優(yōu)值，其中模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器取得了最好的性能，對(duì)控制效果的差異進(jìn)行了分析。 4、著重進(jìn)行了聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率控制方案設(shè)計(jì)，不同于前面使用的SIMULINK仿真模型，采用了基于控制對(duì)象輸入輸出數(shù)據(jù)建模的方法。首先采用了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率特性進(jìn)行建模，仿真結(jié)果顯示RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的辨識(shí)數(shù)據(jù)的能力；然后又使用了最小二乘支持