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      基于NSGA2算法的燃料電池系統(tǒng)凈功率優(yōu)化

      2023-02-17 07:21:36李先允馮瀚飛
      電源技術(shù) 2023年1期
      關(guān)鍵詞:電堆空壓機散熱器

      李先允,馮瀚飛

      (南京工程學院,江蘇 南京 211167)

      燃料電池作為新能源的一種,因其能高效地將化學能轉(zhuǎn)換成電能且效率不受卡諾循環(huán)限制等諸多優(yōu)點,受到了國家的大力支持和企業(yè)的青睞,而質(zhì)子交換膜燃料電池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)因其功率密度高和工作溫度低等突出優(yōu)點,也得到了廣泛使用。但是,在燃料電池系統(tǒng)中,空氣壓縮機、散熱器等輔助設(shè)備構(gòu)成的寄生功率直接影響了燃料電池的輸出功率,而這兩者的功率是寄生功率的主體,其中空壓機的功率占到整個燃料電池系統(tǒng)的20%~30%[1],又占寄生功率的80%~90%,在燃料電池運行時會產(chǎn)生大量熱能。動態(tài)的燃料電池模型包括由電池內(nèi)部化學反應(yīng)產(chǎn)生的化學能、輸出電能、冷卻液帶走的熱功率和熱損耗,過高的電堆溫度會影響交換膜的性能和壽命,降低系統(tǒng)運行穩(wěn)定性。散熱器通過冷卻液循環(huán)散熱的功能起著不可忽視的作用,然而目前為止,對燃料電池性能的研究往往集中在空壓機功率上,對散熱器的寄生功率考慮相對較少。對燃料電池調(diào)節(jié)的參數(shù)相互影響,而單一參數(shù)的改變不夠全面,不能維持燃料電池最佳運行狀態(tài),對燃料電池系統(tǒng)的改進有限。而針對多個操作變量同時優(yōu)化能獲得比較理想的凈功率,從根本上提高燃料電池的經(jīng)濟性,具備一定的實際意義。目前對于穩(wěn)態(tài)下燃料電池的研究包括在負載電流給定的條件下,通過實驗調(diào)試電堆溫度、相對濕度、空氣過量系數(shù)、氣體壓力參數(shù),提高燃料電池輸出功率[2]。有的在電堆工作電流為80 A 條件下,分別測試了電堆溫度,陰、陽極氣壓和空氣過量系數(shù)對單片電池電壓的影響[3]。有的測試了分別改變工作溫度、電流密度、進氣壓力和進氣相對濕度時電池功率的變化[4]。

      本文研究了5 和35 kW 兩種常見規(guī)格的電池在穩(wěn)態(tài)運行下,將質(zhì)、能量守恒定律作為連通橋梁,統(tǒng)一計量單位,將多個參數(shù)變量串聯(lián)成整體,將電堆溫度、空壓機進氣量、陰陽極壓力和交換膜濕度設(shè)為決策變量協(xié)同配合,以NSGA2 算法為多目標優(yōu)化工具并和傳統(tǒng)遺傳算法對比,提高燃料電池系統(tǒng)的輸出凈功率,同時進一步探究了不同負載電流和不同額定功率對優(yōu)化效果的影響。

      1 燃料電池模型

      燃料電池系統(tǒng)是一個較為復(fù)雜的非線性系統(tǒng),氣體之間的反應(yīng)和流動是相對復(fù)雜的過程,電池內(nèi)部變化往往通過外部實驗數(shù)據(jù)擬合成經(jīng)驗公式來表象,為了簡化模型,需對燃料電池陰極和陽極氣體狀態(tài)作如下假設(shè):(1)氫氣、氧氣和水蒸氣為理想氣體;(2)燃料電池陰極和陽極溫度等于電堆溫度;(3)當氣體的相對濕度超過100%時,氣體蒸汽凝結(jié)成液態(tài),液態(tài)水不會離開電池組;(4)燃料電池系統(tǒng)氣體進出管道的壓力不變。

      1.1 電壓模型

      本文選取的質(zhì)子交換膜燃料電池型號為Ballard-Mark-V,燃料電池的電壓由熱力學電動勢、活化電壓損失、歐姆電壓損失和濃差電壓損失組成:Vfc=E0+Vact-Vohm-Vconc。電池堆的輸出功率表示為:Pst=Vst×Ist=n×Vfc×ist,式中:n為單片電池數(shù)量;Vfc為單片電池電壓:ist為電池負載電流,可表示為電流密度Iden的函數(shù):ist=Iden×A,其中A為單片燃料電池活化面積。

      根據(jù)經(jīng)驗公式可得熱力學電動勢:

      式中:Rm為質(zhì)子交換膜阻抗;Rc為通過質(zhì)子交換膜的阻抗;lmem為質(zhì)子交換膜的厚度。

      濃差電壓損失:

      綜上,燃料電堆的功率用可控參數(shù)Tst、pca和pan表示,即Pst=f1(Tst,pca,pan)。

      1.2 陰極流動模型

      依據(jù)質(zhì)量守恒公式:

      式中:m為摩爾流量;W為質(zhì)量流量;下標ca 為陰極,out 為出氣,in 為進氣,reacted 為反應(yīng)過程;為法拉第常數(shù)。

      2 燃料電池系統(tǒng)凈功率的優(yōu)化算法

      一個完整的燃料電池系統(tǒng)由許多必需的輔助系統(tǒng)構(gòu)成,考慮到空壓機的功率占據(jù)所有輔助設(shè)備消耗功率的絕大部分,故將空壓機功率作為目標函數(shù):

      式中:psm為進氣供應(yīng)管道壓力;pamb為大氣壓強;Cp.air為空氣定壓比熱容;ηcp為空壓機效率;γ 為比熱容比;Wair為空壓機空氣質(zhì)量流量,kg/s。

      根據(jù)質(zhì)量守恒定律和能量守恒定律,空氣供應(yīng)管道重點氣體流動可用以下公式表示:

      因為空氣供應(yīng)管道噴嘴的上下壓強差較小,式(8)中供氣管道的流量可用線性方程表示[7]:

      空壓機的進氣量是可控參數(shù),為了更直觀體現(xiàn)燃料電池性能,引入空氣過量系數(shù)λair的概念[8]:

      式中:λair為通過空壓機進入燃料電池系統(tǒng)的空氣流量和產(chǎn)生電流所必需的空氣流量之比,通常取1.2~2;lst為空氣/氫氣化學計量比;ηfc為燃料電池效率;LHV 為氫氣的低熱質(zhì),kJ/(kg·K);Pst為燃料電池功率,kW。

      將式(9)和式(10)代入式(8):

      經(jīng)過單位統(tǒng)一換算后,將式(11)代入式(7)得:

      為了滿足所選燃料電池的散熱需求,去除燃料電池向外輻射的熱功率,并且留有一定的安全裕量,水泵型號選用LOWARA 的CEA-70/3型離心泵的規(guī)格參數(shù),風扇型號選用帶百葉窗翅片的橫流緊湊型散熱器[9-11],其風扇性能曲線由實驗數(shù)據(jù)得出[12],散熱器的寄生功率由冷卻液泵和風扇功率組成。

      冷卻水帶走的熱量可用電堆溫度表示[13]:

      式中:Tw,in和Tw,out分別為冷卻水進出的溫度;hcond和hconv分別為換熱器系數(shù)。

      散熱器的水泵功率和風扇功率:

      式中:Wwater為冷卻水流量,Wair.f為風扇空氣流量,kg/s。

      將流量作為可控參數(shù)納入優(yōu)化方程中,結(jié)合熱平衡式[14-15]和比熱容公式,冷卻泵功率和風扇功率可表示為電堆電流和電堆溫度的函數(shù):

      3 仿真結(jié)果

      設(shè)置燃料電池的陰極和陽極操作氣壓為105~3×105Pa,Ballard Mark-V 正常工作溫度在50~90 ℃范圍內(nèi),考慮到電堆溫度過高會使質(zhì)子交換膜的濕度降低,影響化學反應(yīng)速率,損傷質(zhì)子膜對電子的傳遞性和壽命,在實際運行中也達不到這么高的溫度,而且過高的溫度同樣會增加燃料電池水管理系統(tǒng)的功耗[16],故將電堆溫度控制在50~80 ℃,保證了燃料電池系統(tǒng)的水管理和熱交換器的性能[17]。同時和傳統(tǒng)的遺傳算法GA 作對比,驗證NSGA2 算法的適用性。

      首先測試在給定負載電流,兩種優(yōu)化算法得出的pareto前沿解集。Mark-V 最大負載電流為300 A,為了驗證算法在燃料電池不同規(guī)模的正常穩(wěn)態(tài)下均能有效優(yōu)化,選取5 和35 kW 兩種較常見規(guī)格的燃料電池進行測試,分別給定140、232、300 A 進行優(yōu)化。

      在n=35,燃料電池額定功率為5 kW 時,設(shè)置對照組陰、陽極壓力為2×105Pa,在相同仿真時刻對優(yōu)化前后的燃料電池輸出功率作對比。

      在負載電流給定140 A 下,優(yōu)化后燃料電池輸出功率為3 219.38 W,空壓機功率為404.66 W,空壓機功率占比至電池功率的12.57%,如圖1(a)所示;將優(yōu)化后的控制參數(shù)代入仿真模型進行驗證,燃料電池功率提高了12.17%;加入散熱器功耗后如圖1(b)所示,寄生功率占13.32%。

      圖1 140 A 下燃料電池凈功率優(yōu)化

      在負載電流給定232 A 下,優(yōu)化后燃料電池輸出功率為4 377.65 W,空壓機功率為581.46 W,空壓機功率占比至電池功率的13.29%,如圖2(a)所示;將優(yōu)化后的控制參數(shù)代入仿真模型進行驗證,燃料電池功率提高了12.97%;加入散熱器功耗后如圖2(b)所示,寄生功率占13.87%。

      圖2 232 A 下燃料電池凈功率優(yōu)化

      在負載電流給定300 A 下,優(yōu)化后燃料電池輸出功率為4 632.96 W,空壓機功率為626.88 W,空壓機功率占比至電池功率的13.53%,如圖3(a)所示;將優(yōu)化后的控制參數(shù)代入仿真模型進行驗證,燃料電池功率提高了11.89%;加入散熱器功耗后如圖3(b)所示,寄生功率占14.12%。

      圖3 300 A 下燃料電池凈功率優(yōu)化

      可以看出,隨著負載電流的增大,燃料電池系統(tǒng)的輸出功率優(yōu)化幅度反而有所下降。為了更直觀地體現(xiàn)電流變化對凈功率的影響,這里將負載電流參數(shù)化,根據(jù)Mark-V 的安全標準設(shè)置上下限(140~300 A)。

      如圖4 所示,額定功率5 kW 的燃料電池最大散熱功率為5 185.28 W,電堆內(nèi)部和外界溫差最大可達53.85 ℃,冷卻水進出溫差為5 ℃,冷卻水流速0.25 kg/s,水泵功率優(yōu)化至39.84 W,風扇功率優(yōu)化至32.2 W,可見合理地控制冷卻水進入電堆溫度可以減小散熱器功耗,在正常穩(wěn)態(tài)下NSGA2 均能將燃料電池的凈功率占比優(yōu)化至85.27%,其中空壓機功率占比能優(yōu)化至14.0%。

      圖4 140~300 A 下燃料電池凈功率優(yōu)化

      在30 kW 規(guī)模下對仿真數(shù)據(jù)進行驗證,水泵冷卻水流量實測數(shù)據(jù)為1.5 kg/s[10],仿真數(shù)據(jù)為1.23 kg/s,考慮到部分熱量通過表面散去[16],基本符合實測情況;在冷卻液流量同為2.5 kg/s下水泵實測功耗為150 W[10],本文選擇的水泵型號耗能為302.17 W,優(yōu)化后的水泵仿真功率可達149.18 W。在新標歐洲駕駛周期(NECD)工況下,大風扇在相近轉(zhuǎn)速2 000 r/min 下功率為200 W;水泵轉(zhuǎn)速4 000 r/min,冷卻水最大流量可達117 L/min[18],水泵最大功率可得235.69 W,優(yōu)化后水泵功率為149.18 W,風扇功率140.83 W,優(yōu)化效果較好。在35 kW、設(shè)置外部條件一致時:優(yōu)化后的冷卻水流量仿真數(shù)據(jù)為1.48 kg/s,實驗數(shù)據(jù)約為2.1 kg/s;優(yōu)化后的風扇空氣流量仿真數(shù)據(jù)為0.76 kg/s,實驗數(shù)據(jù)約0.8 kg/s[14],基本符合實驗數(shù)據(jù)。

      n=245,燃料電池額定功率為35 kW 時,在保持兩種算法種群規(guī)模,遺傳代數(shù)和變異概率相等的情況下和傳統(tǒng)遺傳算法進行對比。

      如圖5 所示,圖5(a)為GA 算法得出的結(jié)果,圖5(b)為NSGA2 算法。NSGA2 算法和GA 算法的pareto 前沿解均為凹面,明顯收斂,但是NSGA2 算法引入了擁擠度量標準和多樣性度量標準,相較于GA 算法能找到更多前沿解且解的分布比GA 更均勻,通過曲線擬合,可得NSGA2 算法的pareto 前沿解函數(shù):

      圖5 140 A下GA(a)和NSGA2(b)兩種算法對比

      GA 算法的曲線擬合后的函數(shù):

      對比兩種算法的擬合函數(shù),NSGA2 的優(yōu)化效果更好,可見NSGA2 算法得出的pareto 前沿解更接近真正的pareto 最優(yōu)解集。

      不同的燃料電池額定功率對優(yōu)化效果同樣有影響,燃料電池的額定功率和系統(tǒng)的電堆數(shù)量直接相關(guān),這里將電堆數(shù)量作為控制變量來改變電池系統(tǒng)功率,電池數(shù)量的變化即表示燃料電池系統(tǒng)規(guī)模的變化。設(shè)置額定功率變化步長為1 kW,即根據(jù)電池數(shù)量的增加給散熱功率乘以一個增益系數(shù),進一步探究額定功率對凈功率的影響。

      如圖6 所示,在保持每個電堆穩(wěn)態(tài)輸出功率的情況下增加系統(tǒng)規(guī)模,對輔助系統(tǒng)增加的負擔要大于優(yōu)化幅度,使得空壓機和散熱器功率占比不斷提升,其中散熱器功率增漲速率明顯,但經(jīng)過算法的優(yōu)化,將空壓機功率、水泵功率和風扇功率分別控制在12 265.96、178.9 和158.96 W,在提升燃料電池系統(tǒng)輸出功率的同時,系統(tǒng)的凈功率占比能夠維持在理想范圍內(nèi)。

      圖6 5~35 kW 下燃料電池凈功率優(yōu)化

      4 結(jié)論

      本文通過質(zhì)、能量守恒連通影響燃料電池系統(tǒng)性能的控制參數(shù):進氣量、電堆溫度和陰陽極壓力。通過降低溫度上限的方式兼顧了交換膜濕度,采用NSGA2 作為多目標優(yōu)化工具,在5 kW 下提高燃料電池功率,降低寄生功率,并且能將空壓機功率占比優(yōu)化至理想范圍內(nèi);同時驗證了燃料電池在正常負載電流工作時,算法均能有效優(yōu)化凈功率。在35 kW下和傳統(tǒng)遺傳算法對比,從更接近前沿面和能找到更多解兩方面,驗證了NSGA2 的適用性。同時設(shè)置燃料電池在5~35 kW 變化,探究了穩(wěn)態(tài)條件對燃料電池凈功率的影響。

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