基于智能方法的質子交換膜燃料電池發(fā)電系統(tǒng)的建模與控制研究.pdf

1、若不開發(fā)新型動力能源,世界將很快從目前的能源短缺走向能源枯竭.為了解決經濟發(fā)展與能源短缺及環(huán)境污染之間日益加劇的矛盾,開發(fā)清潔、高效、可持續(xù)發(fā)展的新動力能源技術已成了十分緊迫的任務.氫能以其清潔、高效、來源廣泛及可再生等特點,使人們普遍認為氫能是替代化石能源的最佳選擇.21世紀,人類社會正在從以化石能為能源基礎的"碳氫經濟"逐步過渡到以氫能為主要能源的"氫經濟"時代.質子交換膜燃料電池(PEMFC)是以氫氣為燃料的發(fā)電裝置,具有清潔、高

2、效、性能穩(wěn)定,且工作溫度低(一般在80℃以下)和啟動速度快等顯著特點,在電源、電力驅動和發(fā)電領域均具有十分廣闊的應用前景.PEMFC已被美國、日本、德國、法國、英國、意大利等發(fā)達國家列為重點發(fā)展的關鍵技術,也是我國"九五","十五"期間支持的重大高新技術. 目前國內外對PEMFC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,同時對其結構及裝配工藝進行改進;二是根據單電池或電堆內部的反應機理建立其數學模型.而關于PEMFC

3、系統(tǒng)的可控模型和控制算法研究還很少,隨著PEMFC的技術不斷發(fā)展和商業(yè)化的到來,解決.PEMFC系統(tǒng)有關控制方面的問題就顯得極為迫切了. 本課題以上海交通大學燃料電池研究所正在進行的兩個科研項目-"985工程"項目"質子交換膜燃料電池動力系統(tǒng)研制","十五"國防科研項目"20kW車載質子交換膜燃料電池系統(tǒng)的研制"-作為本論文研究工作的輔助,對PEMFC系統(tǒng)數學建模和控制方面展開了相關理論研究和實驗驗證.本文首先提出了四種不同神經

4、網絡方法建立的PEMFC單電池的輸出電特性模型,并對它們進行了仿真和比較;同時從電池內部機理入手建立了PEMFC電池適于控制的發(fā)電系統(tǒng)的模型,提出了三種輸出電壓的控制方案,并進行了仿真、驗證和比較;然后為了提供PEMFC輸出特性模型的預測精度并使其適用范圍更廣,提出了一種改進的遺傳算法對電池輸出特性模型中的參變量系數進行了優(yōu)化;最后提出了用T-s模糊方法、自適應神經模糊方法和改進Elman方法建立的PEMFC溫度模型代替實際電堆,應用于

5、模糊神經控制和一種改進型T_s模糊神經兩種智能控制中,并進行了仿真和比較.本論文的創(chuàng)新性工作主要包括: 1、:PEMFC數學模型的建立是一個極其繁瑣的過程,本論文結合上海交通大學燃料電池研究所研發(fā)的質子膜燃料電池的實驗參數和測試數據,在文中22.4節(jié)提出了采用四種不同的人工神經網絡方法對PEMFC單電池進行建模的方法,避免了其復雜性.概括說來就是從電堆入口處陰陽極氣體壓力、濕度和電池工作溫度這三個主要影響因素入手,詳細闡述了BP

6、NN,LMBPNN,RBFNN和ANFIS算法在PEMFC中的應用并通過對實驗樣本數據的訓練、學習,建立了單電池的電特性數學模型,仿真得到了PEMFC的電特性曲線;同時比較和分析了四種不同算法的仿真時間、均方誤差和步數三項指標.這項工作不僅為PEMFC的數學模型的建立提供了新的途徑,并為其發(fā)電系統(tǒng)的優(yōu)化和控制打下了基礎. 2、為了掌握PEMFC電池的動態(tài)響應特性并建立其可控的數學模型,本文第三章從單電池的內部運行機理著手,運用質

7、量守恒、動量守恒和能量守恒定律,分析并建立了開路電壓、活化過電壓、歐姆電壓和濃差過電壓方程;同時將電池系統(tǒng)發(fā)電等效為一個RC回路來模擬電池的動態(tài)變化;用MATLAB/Simulink軟件搭建了PEMFC發(fā)電系統(tǒng)的動態(tài)數學模型,并對系統(tǒng)進行了仿真和分析,為后續(xù)控制算法的設計和實施打下了基礎. 3、為了確保PEMFC發(fā)電系統(tǒng)輸出電壓的穩(wěn)定,并使其維持安全、可靠和高效的運行,本文提出了通過調節(jié)陰極空氣和陽極氫氣的壓力來控制PEMFC電

8、堆輸出電壓的方法.同時設計和實現了模糊自整定PID控制器和CMAC神經網絡并行控制器在PEMFC動態(tài)系統(tǒng)控制中的應用,并將兩種算法與PID常規(guī)控制算法進行了比較,CMAC神經網絡并行算法不僅能夠節(jié)能,而且具有良好的控制性能,為PEMFC發(fā)電系統(tǒng)設計時電壓的控制提供了設計思路和參考方案. 4、PEMFC單電池輸出特性模型中的參變量系數對模型的精度有著很大的影響,由于這些系數均是在特定實驗環(huán)境下測定,所以模型難于滿足在各種不同反應條

9、件下的精度要求.為了提高模型的精度,本文提出了對模型的參變量系數采用一種變換適應度尺度、保護優(yōu)秀個體和交叉預選擇機制的改進型遺傳算法進行優(yōu)化.仿真結果表明單電池輸出模型在多種不同反應條件下均能與實驗數據很好的擬合,為PEMFC輸出特性模型在更廣范圍內預測電池工作電壓的變化提供了新的改善途徑. 5、PEMFC發(fā)電系統(tǒng)的工作溫度嚴重影響著電堆的輸出性能和使用壽命,為了減少溫度波動使其穩(wěn)定在最佳值上,必須采取有效的控制手段.

10、本文首先利用來自專家的經驗和實驗數據,分別采用T-S模糊方法和自適應神經模糊方法建立了電堆溫度的辨識模型,分析比較得知自適應神經模糊方法具有較高的精度與辨識速度;并在自適應神經模糊方法辨識模型的基礎上提出了一種神經模糊控制算法,采用BP反向傳播算法對模糊隸屬度函數的參數進行修改,使模糊系統(tǒng)中自學習能力較差、不能滿足實時控制要求的問題得以解決;仿真實驗結果驗證了該控制器是可行的.其次,從提高PEMFC系統(tǒng)辨識精度和速度的角度出發(fā),本文在基

11、本Elman神經網絡的基礎上,給結構單元中增加了一個固定增益的自反饋連接改進了網絡結構;并運用動態(tài)BP算法對網絡權值進行調整;仿真實驗結果表明改進后的神經網絡辨識器的性能得到了較大改善.之后,在改進Elman神經網絡辨識模型的基礎上提出了一種改進T-S模糊神經控制,對算法作了以下三點改進: 1)模糊控制器的結構前件網絡由四層簡化為三層; 2)采用減法聚類確定模糊劃分數;3)在后件網絡權值的學習中引入了動量因子.與常規(guī)的模