CN102044690A - 基于电池组参数执行燃料电池组的自适应电压抑制的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及基于电池组参数执行燃料电池组的自适应电压抑制的方法。一种维持燃料电池组中的燃料电池电压低于预定最高电压的系统和方法。该方法确定一个限定了预定的燃料电池最高电压的所需的电压设定点值，并使用该电压设定点值和燃料电池平均电压产生一个两者之间的差值。该方法利用修正电压设定点值产生一个最小总功率预计值，以防止燃料电池电压高出预定的最高燃料电池电压，并基于所述最小总功率预计值和所述差值产生一个补充功率值，以确定需要从所述电池组提取多少功率以将燃料电池电压维持在低于预定的最高电压值。该方法利用补充功率值对电池充电或操作耦合至所述电池组的辅助负载。

Description

基于电池组参数执行燃料电池组的自适应电压抑制的方法

相关申请的交叉参考

本申请要求2009年10月9日提交的，申请系列号：61/250450，标题为“Method to Determine Minimum Stack Gross Power Request for Voltage Suppression Based On Stack Parameters”的美国临时专利申请的优先权日的权益。

背景技术

1.技术领域

本发明主要涉及一种维持燃料电池组中的燃料电池电压低于预定最高电压阈值的系统和方法，并更具体地讲，涉及一种通过利用从极化曲线估计确定的参数确定预定的最小总功率前馈项来维持燃料电池组中的燃料电池电压低于预定最高电压阈值的系统和方法，而对蓄电池充电和/或对该电池组应用辅助负载以降低燃料电池的平均或最高电压测量值至低于最高电压是必须的。

2.相关技术

氢是一种非常有吸引力的燃料，因为它清洁并可以被应用于在燃料电池中高效地产生电流。氢燃料电池是一种包括阳极和阴极以及两者之间的电解质的电化学装置。阳极接收氢气，而阴极接受氧气或空气。氢气在阳极中被离解以产生自由的质子和电子。质子穿过电解质到达阴极。质子与阴极中的氧气和电子发生反应以产生水。来自阳极的电子不能穿过电解质，并因此在被输送到阴极之前被导向穿过负载以完成做功。

质子交换膜燃料电池(PEMFC)是一种流行的车用燃料电池。PEMFC一般包括固体的聚合物电解质的质子传导膜，比如全氟磺酸膜。阳极和阴极通常包括分散良好的催化颗粒，常见的是由碳粒子支撑并与离子交联聚合物混合的铂(Pt)。所述催化混合物被沉积在所述膜的相对侧上。所述阳极催化混合物、阴极催化混合物和膜的组合构成膜电极组件(MEA)。膜电极组件的造价相当昂贵并且为了有效工作需要特定的条件。

典型地，几个燃料电池组合在一个燃料电池组中以产生所需的功率。例如，一个典型的车用燃料电池组可具有200个或更多的堆叠的燃料电池。所述燃料电池组接受阴极输入的反应气体，典型地，由压缩机推动的穿过电池组的空气气流。并非所有的氧气都被所述电池组消耗，并且一些空气被作为阴极排放气体输出，所述阴极排放气体可能含有作为电池组副产物的水。电池组还接受流入电池组阳极侧的阳极氢反应气体。所述电池组还含有供冷却流体通过的流道。

燃料电池组含有一系列的设置在所述电池组内的若干膜电极组件之间的双极板，其中所述双极板和膜电极组件被设置在两个端板之间。所述双极板含有用于邻接所述电池组中燃料电池的阳极侧和阴极侧。阳极气体流道设置在允许阳极反应气体流到相应MEA的所述双极板的阳极侧上。阴极气体流道设置在允许阴极反应气体流到相应MEA的所述双极板的阴极侧上。其中一个端板含有阳极气体流道，而另一个端板含有阴极气体流道。所述双极板和端板由导电材料制成，如不锈钢或导电复合物。所述端板将所述燃料电池产生的电流导出所述电池组。所述双极板还含有供冷却流体通过的流道。

已经发现，典型的燃料电池组随着电池组寿命的流逝将产生电压损耗或退化。已经确信，燃料电池组的退化是除了其它因素之外电池组中的燃料电池电压循环的结果。所述电压循环发生在铂催化颗粒被用于增强氧化态和非氧化态之间的电化学反应转换时，这导致颗粒的溶解。如果燃料电池的电压低于约0.9伏，所述铂粒子不会被氧化，而是保持为金属。当燃料电池的电压高于约0.9伏时，铂晶体开始氧化。所述电池组上的低负载可能导致电池组的电压输出高于约0.9伏。取决于所述MEA的功率密度，0.9伏对应于0.2A/cm²的电流密度，其中高于该值的电流密度不会改变铂的氧化状态。所述氧化电压阈值可能随着不同的电池组和不同的催化剂而不同。

当铂颗粒在金属态和氧化态之间转换时，铂中的被氧化的离子能够从所述MEA的表面向所述膜移动，并可能进入所述膜。当颗粒转换回金属态时，它们不利于电化学反应，减少了活性催化剂表面并造成电池组的电压退化。

如上所述，接近开路电压(OCV)的电压循环和维持在或接近OCV的燃料电池组操作导致铂催化剂表面面积的减少并导致催化剂支撑体的腐蚀。通过维持平均电池电压低于特定的预定阈值，如900mV，就可能阻止电池组中的电压退化并提高它的耐用性。

发明内容

依据本发明的教导，揭示了一种维持燃料电池组中的燃料电池电压低于预定最高电压的系统和方法。该方法包括修正限定了预定的最大燃料电池电压值的期望电压设定点值，并用修正的电压设定点值和来自燃料电池组中的燃料电池的平均燃料电池电压反馈测量值产生两者之间的差值。该方法基于极化曲线的参数和修正的电压设定点值产生最小总功率预计值，以防止燃料电池电压高出预定的最高燃料电池电压值，并基于所述最小总功率预计值和所述差值得到补充功率值，以确定需要从所述电池组提取多少功率以将燃料电池电压维持在低于预定的最高电压值。该方法利用补充功率值来对蓄电池充电或操作耦合至所述电池组的辅助负载。

本发明的附加特征将通过下面的说明和附加的权利要求结合附图予以展现。

本发明也提供了如下方案：

方案1.一种维持燃料电池组中的燃料电池的输出电压等于或小于最高电压的方法，所述方法包括：

修正限定了预定的最高燃料电池电压值的期望电压设定点值；

确定修正电压设定点值和来自燃料电池组中燃料电池的平均燃料电池电压之间的差值；

利用修正电压设定点值确定最小总功率预计值，所述最小总功率预计值用于防止燃料电池电压高出所预定的最高值；

基于所述最小总功率预计值和所述差值确定补充功率值，以确定需要从所述电池组提取多少功率以将燃料电池电压维持在低于所预定的最高电压值；

基于所述补充功率值使用电池组功率对蓄电池充电，以降低燃料电池电压；以及

在最高蓄电池电荷极限达到或即将达到时，耦合辅助负载到所述燃料电池组以降低燃料电池电压。

方案2.根据方案1所述的方法，其中修正电压设定点值包括将期望电压设定点值施加至斜坡限制器，以将期望电压设定点值从初始电压设定点值变换到期望电压设定点值。

方案3.根据方案1所述的方法，其中确定最小总功率预计值包括从存储器获得预定的电池组参数、确定维持使电压被抑制至所述修正电压设定点值所需的电池组电流并利用所述电池组电流确定所述最小总功率预计值。

方案4.根据方案3所述的方法，其中确定最小总功率预计值包括使用燃料电池组中燃料电池的数量和燃料电池组中燃料电池的面积。

方案5.根据方案4所述的方法，其中确定最小总功率预计值包括使用方程式：

$P_{\mathrm{req}}^{\min ,\mathrm{stack}}=(j_{\min ,\mathrm{stack}}*A_{\mathrm{cell}})*(V_{\mathrm{sp}}^{\mathrm{mod}}*N_{\mathrm{cell}})$

其中

是最小总功率预计值，是修正电压设定点值，j_min，stack是电池组电流密度，A_cell是燃料电池面积而N_cell是燃料电池数量。

方案6.根据方案3所述的方法，其中从存储器获得电池组参数包括获得交换电流密度、极限电流密度和质量传递系数。

方案7.根据方案3所述的方法，其中确定电池组电流包括使用方程式：

$j_{\min ,\mathrm{stack}}=10\left(\frac{E_{\mathrm{rev}}-V_{\mathrm{sp}}^{\mathrm{mod}}+(0.07*{\log }_{10}\left(i^0\right))}{0.07}\right)$

其中j_min，stack是电池组电流密度，E_rev是热动力学可逆电池电势而

是修正电压设定点值。

方案8.根据方案1所述的方法，进一步包括使用电池电压模型和电池组极化曲线确定所述的期望电压设定点值。

方案9.根据方案1所述的方法，其中确定期望电压设定点值包括使用方程式：

$V_{\mathrm{sp}}=E_{\mathrm{rev}}-(0.07*{\log }_{10}\left(\frac{j_{\min ,\mathrm{stack}}}{i^0}\right))$

其中V_sp是所述电压设定点值，E_rev是热动力学可逆电池电势，j_min，stack是电池组电流而i⁰是交换电流密度。

方案10.根据方案1所述的方法，其中耦合辅助负载到所述燃料电池组包括耦合冷却流体加热器到所述燃料电池组，冷却流体加热器加热流过所述电池组的冷却流体。

方案11.根据方案1所述的方法，其中耦合辅助负载到所述燃料电池组包括耦合电池组的端部电池加热器到所述燃料电池组。

方案12.一种维持燃料电池组中的燃料电池的输出电压等于或小于最高电压的方法，所述方法包括：

提供限定了预定的最高燃料电池电压值的期望电压设定点值；

通过将所述的期望电压设定点值施加至斜坡限制器以将期望电压设定点值从初始电压设定点值变换到期望电压设定点值来修正期望电压设定点值；

确定修正电压设定点值和来自燃料电池组中燃料电池的平均燃料电池电压之间的差值；

利用修正电压设定点值确定最小总功率预计值以防止燃料电池电压高出预定的最高燃料电池电压值包括：从存储器获得预定的电池组参数、确定维持使电压被抑制至所述修正电压设定点值所需的电池组电流以及利用所述电池组电流来确定所述最小总功率预计值；

基于所述最小总功率预计值和所述差值确定补充功率值，以确定需要从所述电池组提取多少功率以将燃料电池电压维持在低于预定的最高燃料电池电压值；

基于所述补充功率值使用电池组功率对蓄电池充电，以降低燃料电池电压；以及

在最高蓄电池电荷极限达到或即将达到时，耦合辅助负载到所述燃料电池组以降低燃料电池电压。

方案13.根据方案12所述的方法，其中确定最小总功率预计值包括使用燃料电池组中燃料电池的数量和燃料电池组中燃料电池的面积。

方案14.根据方案13所述的方法，其中确定最小总功率预计值包括使用方程式：

$P_{\mathrm{req}}^{\min ,\mathrm{stack}}=(j_{\min ,\mathrm{stack}}*A_{\mathrm{cell}})*(V_{\mathrm{sp}}^{\mathrm{mod}}*N_{\mathrm{cell}})$

其中

是最小总功率预计值，

是修正电压设定点值，j_min，stack是电池组电流，A_cell是燃料电池面积而N_cell是燃料电池数量。

方案15.根据方案12所述的方法，其中从存储器获得电池组参数包括获得交换电流密度、极限电流密度和质量传递系数。

方案16.根据方案12所述的方法，其中耦合辅助负载到所述燃料电池组包括耦合冷却流体加热器到所述燃料电池组，冷却流体加热器加热流过所述电池组的冷却流体。

方案17.根据方案12所述的方法，其中耦合辅助负载到所述燃料电池组包括耦合电池组的端部电池加热器到所述燃料电池组。

方案18.一种维持燃料电池组中的燃料电池的输出电压等于或小于最高电压的系统，所述系统包括：

使用电池电压模型和电池组极化曲线确定期望电压设定点值的装置；

包括将期望电压设定点值从初始电压设定点值增加到期望电压设定点值在内的修正期望设定点值的装置；

产生所述修正电压设定点值和来自燃料电池组中燃料电池的平均燃料电池电压之间的差值的装置；

利用修正电压设定点值确定最小总功率预计值以防止燃料电池组电压高出期望设定点值的装置；

基于所述最小总功率预计值和所述差值确定补充功率值以确定需要从所述电池组提取多少功率以将燃料电池电压维持在低于期望设定点值的装置；

基于所述补充功率值使用电池组功率对蓄电池充电以降低燃料电池电压的装置；以及

在最高蓄电池电荷极限达到或即将达到时，耦合辅助负载到所述燃料电池组以降低燃料电池电压的装置。

方案19.根据方案18所述的系统，其中用于确定所述最小总功率预计值的装置从存储器获得预定的电池组参数、确定维持使电压被抑制至所述修正电压设定点值所需的电池组电流并利用所述电池组电流来确定所述最小总功率预计值；

方案20.根据方案18所述的系统，其中耦合辅助负载到所述燃料电池组的装置耦合冷却流体加热器到所述燃料电池组，冷却流体加热器加热流过所述电池组的冷却流体。

附图说明

图1是燃料电池系统的结构示意框图；以及

图2是抑制图1中所示的燃料电池组中的燃料电池电压的燃料电池系统控制器的示意框图。

具体实施例

下面的涉及一种维持燃料电池组中的燃料电池电压低于预定最高电压以减少电压循环的系统和方法的本发明的实施例的讨论本质上仅仅是示范性的，而决不是有意限制本发明或它的应用或使用。如在这里使用的，维持燃料电池电压低于预定最高电压适用于任何具体的燃料电池，最高电压燃料电池、电池组中所有燃料电池的平均或一部分燃料电池的平均。

如下面将要被详细讨论的，本发明提出一种用于降低燃料电池组电压循环和退化的系统和方法。本发明应用了一种算法，使用由电池组极化曲线估计确定的参数来确定用以维持所述燃料电池电压低于预定最高电压值的最小总功率需求。由于峰值电压随着燃料电池系统的寿命而降低，该算法降低了来自所述电池组的最小功率需求。因为所述电池组的参数是电压减小的指示器，所以它们可以用来自适应地减少和/或修正用于导致系统效率提高的电压抑制的最小功率需求。所述最小功率需求可被仲裁为应用至多个负载，如蓄电池充电、驾驶室加热、冷却剂加热器，压缩机等。

所述燃料电池组控制器需要知道所述燃料电池组的电流/电压的关系，即极化曲线，以提供所述电池组的适当的功率分布。所述电池组的电压和电流之间的关系通常很难被确定，因为它是非线性的，并且随着很多变量而变化，包括电池组温度、电池组分压以及阴极和阳极的理想配比。另外，所述电池组的电流和电压之间的关系随着电池组随时间的退化而变化。具体地，一个旧电池组与一个新的未退化的电池组相比，具有较低的电池电压，并且需要提供更多的电流来满足功率需求。在本领域中，用于计算燃料电池组的极化曲线和随着燃料电池组的老化修正极化曲线的算法已经公知，例如参见标题为“Algorithm for Online Adaptive Polarization Curve Estimation of a Fuel Cell Stack”、2007年1月31日提交、已转让给该申请受让人并通过参考合并于此的美国专利申请公开NO.2008/0182139。

图1是包含燃料电池组12的燃料电池系统10的简化示意平面图。所述燃料电池12组包含阴极侧，该阴极侧接收来自位于阴极输入线16上的压缩机14的空气，并提供位于阴极气体排放线18上的阴极排放气体。该燃料电池组12还含有阳极侧，该阳极侧接收来自位于阳极输入线22上的氢气源20的氢气并在阳极气体排放线24上提供阳极排放气体，氢气源20例如为高罐。该燃料电池组12还含有端部电池加热器40和42，用以将所述电池组12的端部电池的温度维持在期望温度，其中原因则是本领域技术人员早已公知的。

所述系统10进一步含有热子系统，用以提供流至燃料电池组12的冷却流体。该热子系统包含高温泵28，用以将冷却流体泵送穿过所述燃料电池组12外部的冷却剂回路30，并穿过所述燃料电池组12中的双极板中的冷却流体流道。温度探测器32测量冷却剂回路30中进入所述燃料电池组12的冷却流体的温度，而温度探测器34测量冷却剂回路30中离开所述燃料电池组12的冷却流 体的温度。冷却流体加热器36在冷却回路30中被提供，并可用于在需要时提高通过冷却剂回路30的冷却流体的温度。它也可被用作一个负载汇，其中电池组功率输出可以被该加热器消耗以维持燃料电池电压低于特定的阈值。该加热器36可以是任何适合用于此处描述的目的的加热器，比如电阻加热器。

所述燃料电池组12在高压DC总线44上提供输出功率，通过该高压DC总线44，功率被分配给系统中各种高压装置(未示出)，如车用牵引马达。对于混合动力燃料电池车辆，高压蓄电池46通常设置成也电连接到高压总线44，其中所述燃料电池组12和所述蓄电池46通过一个DC/DC升压转换器48被相互隔离。

燃料电池组12中的每个燃料电池的电压可被模型化如下：

$E_{\mathrm{cell}}=E_{\mathrm{rev}}-{{(j+a)}^{*}R}_{\mathrm{HFR}}-({{0.07}^{*}\log }_{10}\left(\frac{j+a}{i^0}\right)+{c\log }_{10}(1-\frac{j}{i^{\∞}}))---\left(1\right)$

其中，E_cell是测量的电池电压(V)，j是测量的电池组电流密度(A/cm²)，R_HFR是电池高频阻抗(HFR)测量值或者从模型(ohm.cm²)得出的电池HFR估计值，E_rev是热动力学可逆电池电势(V)，a是电池短路/电池跨接的基础电流密度(A/cm²)，i⁰是交换电流密度参数(A/cm²)，i^∞是极限电流密度参数(A/cm²)而c是质量传递系数参数。在方程式(1)中，所述参数通过如上所述的极化曲线估计算法被估算，其中所述参数随电池组寿命而变化。

图2是一个用于执行算法以抑制所述燃料电池组12中燃料电池电压的控制系统50的示意框图，所述燃料电池电压在低负载情况下被维持在低于预定的最高电压，如900mv，以使电压循环和电池组退化最小化。如下面将要被详细讨论的，所述系统50接收若干输入，包括

N_cell和A_cell，以得出最小净功率需求校正，并使用该校正施加负载至电池组12以降低电池组12中燃料电池的电压。这些值的定义将在讨论中被确定。下面的讨论涉及两个以本领域公知的阳极流移的方式耦合在一起的独立的燃料电池组。然而，本领域技术人员应理解，这里所讨论的算法和操作可应用于单个电池组，如所述系统10中的电池组12。

所述系统50包括包含有斜坡限制器54和加法器56的设定值变量和差值计算处理器52。该处理器52接收电压设定值V_sp和布尔运算

V_sp表示期望抑制电压值，

表示电压抑制被提供，正如下面讨论的一样。所述加法器56接收平均电池电压值

通过斜坡限制器54，用于基于反馈的电压抑制的设定值V_sp在特定的时间周期上从初始值变化成终值。这样执行以便整个算法能在向下瞬变期间在电池组12上提供较高的最小功率负载，以确保峰值电压不超过所述最高电压值，同时还通过增加设定值V_sp至较高值使稳定状态的效率最大化。由斜坡限制器54得出的修正电压设定值

与加法器56中的平均电池电压值相比较，以产生差值

并在下面讨论的系统50的操作中将其用来校正平均电池电压值

以使它维持在低于最高抑制电压。

下面将详细讨论特定的非限定性的实施例的处理器52的操作。用于校正和电压抑制的所述电压设定值V_sp被赋予一个初始值当下述条件发生时，即电池电压高过阈值

且使用电池充电和/或冷却剂加热器或任何其他的辅助负载而使电压抑制开始起作用时，即

时，所述初始设定值

被斜坡限制器54以斜坡率_U_SuppSpRmpRate Up加大到终值

所述设定值

在电池电压以斜坡率_U_SuppSpRmpRateDown降到低于初始设定值

后，重新设定为初始设定值

修正设定点与平均电池电压

的最大值一起产生用于最小新的功率校正和电压抑制算法的差值

产生方式如下：

$e_{v_{\mathrm{supp}}=\max }(V_{\mathrm{Stck}1,\mathrm{fb}}^{\mathrm{avg},\mathrm{cell}},V_{\mathrm{Stck}2,\mathrm{fb}}^{\mathrm{avg},\mathrm{cell}})-V_{\mathrm{sp}}^{\mathrm{mod}}---\left(2\right)$

所述系统50还包括接收来自处理器52的修正设定值

和电池组参数和的最小总功率需求预计处理器58。所述处理器58利用从极化曲线估计算法得出的参数提供一个最小总功率前馈预计值

所述处理器58利用所述修正设定值

提供一个代表电流密度。由所述电池组电流密度，处理器58确定所需的来自电池组12的功率值。使用由极化曲线估计得到的参数

和

和用于电压抑制的所述修正设定值

处理器58计算出电池组12所需的维持电压在给定阈值的电流密度，并将其转化为前馈功率预计值

这个值在所有时间中起作用，由此其可以在功率向下瞬变时立即提供电池组12上的总的最小负载。

如上所讨论地处理器58确定保持电压被抑制在修正设定值

所需的电池组电流j_min，stack。由方程式(1)并忽略基础电流密度a得出：

$E_{\mathrm{cell}}=E_{\mathrm{rev}}-{{(j+a)}^{*}R}_{\mathrm{HFR}}-(0.07*{\log }_{10}\left(\frac{j+a}{i^0}\right)+{c\log }_{10}(1-\frac{j}{i^{\∞}}))---\left(3\right)$

由于修正电压抑制设定值所需的电池组电流非常低，如0.0-0.01A/cm²，所以用于质量传递系数c、极限电流密度i^∞和电池HFR R_HFR的更高电流密度参数的影响是足以被忽略的，因为它们在极低电流密度下仅贡献1-2mV。因此，方程式(3)可以写作：

$V_{\mathrm{sp}}^{\mathrm{mod}}=E_{\mathrm{rev}}-\left(j\right)*R_{\mathrm{HFR}}-(0.07*{\log }_{10}\left(\frac{j}{i^0}\right)+c{\log }_{10}(1-\left(\frac{j}{i^{\∞}}\right)))---\left(4\right)$

$V_{\mathrm{sp}}^{\mathrm{mod}}=E_{\mathrm{rev}}-(0.07*{\log }_{10}\left(\frac{j_{\min ,\mathrm{stack}}}{i^0}\right))---\left(5\right)$

所述交换电流密度i⁰作为极化曲线估计的一个结果由存储器获得。对方程式(5)进行整理，所述电流密度可被确定为：

$j_{\min ,\mathrm{stack}}={10}^{^}\left(\frac{E_{\mathrm{rev}}-V_{\mathrm{sp}}^{\mathrm{mod}}+(0.07*{\log }_{10}\left(i^0\right))}{0.07}\right)---\left(6\right)$

所述算法然后利用所述修正设定值所述电流密度j_min，stack、电池数量N_cell和电池面积A_cell确定所述电池组12的最小总功率值

从而所述最小总功率值

被确定为：

$P_{\mathrm{prdtd}}^{\min ,\mathrm{gross}}=(j_{\min ,\mathrm{stack}}*A_{\mathrm{cell}})*(V_{\mathrm{sp}}*N_{\mathrm{cell}})---\left(7\right)$

用于双电池组的非限制实施例的处理器58的操作的具体实施在下面给出。确定所述最小总功率值的方程式包括：

(a)确定将电压抑制在给定的设定值所需的最小电池组电流

对于每个电池组，下面的方程式(8)中的参数

被用于定义维持电池组低于修正设定值

所需的最小电流密度。

$j_{\min }^{\mathrm{Stck},i}{=10}^{^}\left(\frac{1.2-\left(V_{\mathrm{sp}}^{\mathrm{mod}}\right)+\{0.07{\log }_{10}\left({\mathrm{\θ}}_1^{\mathrm{Stck},1}\right)}{0.07}\right)---\left(8\right)$

其中分别对于每一个电池组1和2，i＝1，2。

(b)确定电池组的最小总功率需求。对于每个电池组，使用所述最小总功率被计算如下：

$P_{\mathrm{gross},\min }^{\mathrm{Stck},1}=j_{\min }^{\mathrm{Stck},1}*A_{\mathrm{cell}}*V_{\mathrm{sp}}^{\mathrm{mod}}*N_{\mathrm{cell}}---\left(9\right)$

$P_{\mathrm{gross},\min }^{\mathrm{Stck},2}=j_{\min }^{\mathrm{Stck},2}*A_{\mathrm{cell}}*V_{\mathrm{sp}}^{\mathrm{mod}}*N_{\mathrm{cell}}---\left(10\right)$ 最后，保持电池组低于某个阈值所需的最小总功率预计需求被给出如下：

$P_{\mathrm{prdtd}}^{\min ,\mathrm{gross}}=\max (P_{\mathrm{gross},\min }^{\mathrm{Stck},1},P_{\mathrm{gross},\min }^{\mathrm{Stck},2})---\left(11\right)$

这个功率值受到校准值_P_VoltSupp Pr dtdMin和_P_VoltSupp Pr dtMax的约束，并且是在低电流密度时有效控制电池组电压的偏置的前馈项。

如下面讨论的，所述系统50还包括最小净功率需求校正和仲裁处理器60，所述最小净功率需求校正和仲裁处理器60接收所述最小总功率预计值

接收值

和

接收来自处理器52的差值

以及接收布尔运算

布尔运算指示功率被提供给附加负载以降低电池组电压。值

是基于蓄电池46电荷量的状态对蓄电池充电的最大允许功率，值

是充当电池组上的负载的所有附加和辅助部件功率反馈的总和，而值

是由一个外部主机向燃料电池系统要求的总功率。处理器60使用所述预计的总功率值

怠速时的附加预计功率消耗和电压抑制设定值

与平均电压反馈

之间的差值

生成一个需要的最小净功率需求

以保持电池组处于预定的电压抑制设定值V_sp。

来自处理器60的输出

确定需要多少功率对蓄电池46充电，如果蓄电池有能力接收更多的电荷以降低电池组电压。另外，剩余的功率用于激励(或加载)其他系统和装置。在一个非限制性的实施例中，当值

超出特定阈值时或如果对电池不能充电时，基于电压抑制算法，布尔算子

被设定以启动辅助负载，如冷却流体加热器36。处理器60还提供被送回至处理器52的布尔算子

以使其了解所述抑制算法正在提供电池组电压抑制。

前面的实施例是实现电压抑制的串联的系列方法。在另一个实施例中，多个负载(电池、冷却加热器等)可以与被调节的不同控制器的增益并联的方式进行控制，以使电池充电是最主要的负载。这样做是为了效率增益，因为用于对电池充电的能量对于车辆来说可以重复利用。

对处理器60的操作的详细的讨论在下面的串联模式下的操作的非限制性实施例中给出。处理器60具有输出：

1.用于电压抑制

的净功率需求，和

2.布尔算子

当值

达到用于充电的足够电池容量不可用的最大阈值时，基于电压抑制，启用冷却流体加热器36。

处理器60使用了一个具有下列输入项和条件的比例积分(PI)控制器：

1.偏置项：

2.误差项：

(主要的)，0如果_b_VoltSuppReset＝TRUE或者_b_VoltSuppEnbl＝FALSE。

3.停止：如果基于冷却流体加热器的电压抑制被激活，则

或者

和

4.重置：_b_VoltSuppReset；如果电池电压降到低于滞后阈值。

所述PI控制器的输出是

而最终的最小净功率需求给出如下：

$\_P\_\mathrm{VoltSuppMinPrwReq}=P_{\mathrm{net},\mathrm{req}}^{\mathrm{Vsupp}}=\min (P_{\mathrm{net},\mathrm{raw}}^{\mathrm{Vsupp}}-P_{\mathrm{prdt}}^{\mathrm{Anc},\mathrm{idle}},P_{\lim }^{\mathrm{HV},\mathrm{Batt}})---\left(12\right)$

其中

是附加和辅助部件的预定闲置负载消耗。

这样做以确保所述算法不需要高于电池充电极限的功率，以防止电池组12上的过量状况。

如果下列的条件任何一个为TRUE，则所述布尔算子

被设定为TRUE。

1.如果

达到最高阈值，则_b_HtrAlwdMinPwrReqLimSet＝TRUE。

2.如果电池充电极限已经达到，即

已经达到最小阈值，则_b_HtrAlwdHVBChrgLimSet＝TRUE。

当电池充电极限已经达到或电池充电的最小功率需求不足以保持电池电压低于特定电压设定值时，上述两个条件对于启用基于冷却流体加热器的算法是充分和必要的。

所述系统50还包括冷却流体加热器电压抑制处理器62，其接收来自处理器52的差值

来自处理器60的布尔算子

和用于表示冷却流体加热器36的温度还没被超出的布尔算子所述冷却流体加热器电压抑制处理器62应用了一个算法，该算法可用于在电池组12上放置负载以允许所述冷却流体加热器36降低电池组12的电压，并且可以与上面讨论的蓄电池充电组合的方式被提供，或者在蓄电池46充满电后，可以与上面讨论的蓄电池充电分开地被提供。进一步，需要提醒的是使用冷却流体加热器36作为辅助负载以降低电池组12的电压只是一个例子，系统中其他的负载，如端部电池加热器40和42、压缩机14等，也可以作为辅助负载以降低电池组电压。

处理器62也在相同的差值

上形成闭环，但是仅在满足一特定组条件下才可以，例如值

达到上阈值或蓄电池46不能再被充电。处理器62向冷却剂加热器36输出电流需求信号

这样它可以在电池组12上放置负载以抑制电压。处理器62也向处理器60输出布尔算子

以表示被冷却流体加热器36提取的功率数量。处理器62也向最小功率需求处理器58送出布尔算子

这样在冷却加热器电压抑制被激活时，它可以使算法停止。当差值

减小时，冷却流体加热器算法可以退后，因为两个算法用到了同样的输入差值信号。这样可以使系统稳定，并且维持两个算法之间的优先顺序。

在下面一个非限定性实施例中给出了关于处理器62操作的详细讨论。处理器62应用了具有两个输出的标准PI控制器：

1.加热器的电流需求I_HtrStckVoltSuppReq，和

2.当基于冷却流体加热器36的抑制被激活时，用于停止最小功率需求算法的布尔算子

所述最小总功率需求值

被用来确定来自电池组12的最小总功率需求。通过确定来自电池组12的最小总功率需求，可以实现一系列的好处。当峰值电压随着时间而降低时，由极化曲线估计得出的电池组参数可以跟踪这种衰减并自动降低电池组12上需要的最小负载，以维持电压被抑制在低于特定的水平。电压抑制中的降低的这种自适应特性在电池组随时间而退化时通过降低使用负载以抑制电压的需求提高了系统的工作效率。进一步，在向下瞬变过程中所述最小功率需求被瞬间应用于电池组12，以降低对实时电压反馈的依赖。传统的抑制电压的方式是在向下瞬变过程中监视电压的上升并对此的反应是激活负载以抑制电压。如果最小总功率负载使用电池组参数已被预先确定，则已经存在了功率需求以防止电压高出特定的阈值，以此提高电池组12的耐用性。上面描述的算法可以被扩展到包括在电压回馈上的闭环，其中由电池组参数所估计的功率将作为一个前馈预计项，并使用一个PI控制器通过电压反馈被校正。

前述的说明仅仅揭示并描述了本发明的示意性的实施例。本领域技术人员从这样的说明以及从附图和权利要求应容易了解，可作出各种变化、修改和变形而不会脱离由下述权利要求中所限定的本发明的精神和范围。

Claims (10)

1.一种维持燃料电池组中的燃料电池的输出电压等于或小于最高电压的方法，所述方法包括：

修正限定了预定的最高燃料电池电压值的期望电压设定点值；

确定修正电压设定点值和来自燃料电池组中燃料电池的平均燃料电池电压之间的差值；

利用修正电压设定点值确定最小总功率预计值，所述最小总功率预计值用于防止燃料电池电压高出所预定的最高值；

基于所述最小总功率预计值和所述差值确定补充功率值，以确定需要从所述电池组提取多少功率以将燃料电池电压维持在低于所预定的最高电压值；

基于所述补充功率值使用电池组功率对蓄电池充电，以降低燃料电池电压；以及

在最高蓄电池电荷极限达到或即将达到时，耦合辅助负载到所述燃料电池组以降低燃料电池电压。

2.根据权利要求1所述的方法，其中修正电压设定点值包括将期望电压设定点值施加至斜坡限制器，以将期望电压设定点值从初始电压设定点值变换到期望电压设定点值。

3.根据权利要求1所述的方法，其中确定最小总功率预计值包括从存储器获得预定的电池组参数、确定维持使电压被抑制至所述修正电压设定点值所需的电池组电流并利用所述电池组电流确定所述最小总功率预计值。

4.根据权利要求3所述的方法，其中确定最小总功率预计值包括使用燃料电池组中燃料电池的数量和燃料电池组中燃料电池的面积。

5.根据权利要求4所述的方法，其中确定最小总功率预计值包括使用方程式：

$P_{\mathrm{req}}^{\min ,\mathrm{stack}}=(j_{\min ,\mathrm{stack}}*A_{\mathrm{cell}})*(V_{\mathrm{sp}}^{\mathrm{mod}}*N_{\mathrm{cell}})$

其中

是最小总功率预计值，

是修正电压设定点值，j_min，stack是电池组电流密度，A_cell是燃料电池面积而N_cell是燃料电池数量。

6.根据权利要求3所述的方法，其中从存储器获得电池组参数包括获得交换电流密度、极限电流密度和质量传递系数。

7.根据权利要求3所述的方法，其中确定电池组电流包括使用方程式：

$j_{\min ,\mathrm{stack}}=10\left(\frac{E_{\mathrm{rev}}-V_{\mathrm{sp}}^{\mathrm{mod}}+(0.07*{\log }_{10}\left(i^0\right))}{0.07}\right)$

其中j_min，stack是电池组电流密度，E_rev是热动力学可逆电池电势而

是修正电压设定点值。

8.根据权利要求1所述的方法，进一步包括使用电池电压模型和电池组极化曲线确定所述的期望电压设定点值。

9.一种维持燃料电池组中的燃料电池的输出电压等于或小于最高电压的方法，所述方法包括：

提供限定了预定的最高燃料电池电压值的期望电压设定点值；

通过将所述的期望电压设定点值施加至斜坡限制器以将期望电压设定点值从初始电压设定点值变换到期望电压设定点值来修正期望电压设定点值；

确定修正电压设定点值和来自燃料电池组中燃料电池的平均燃料电池电压之间的差值；

利用修正电压设定点值确定最小总功率预计值以防止燃料电池电压高出预定的最高燃料电池电压值包括：从存储器获得预定的电池组参数、确定维持使电压被抑制至所述修正电压设定点值所需的电池组电流以及利用所述电池组电流来确定所述最小总功率预计值；

基于所述最小总功率预计值和所述差值确定补充功率值，以确定需要从所述电池组提取多少功率以将燃料电池电压维持在低于预定的最高燃料电池电压值；

基于所述补充功率值使用电池组功率对蓄电池充电，以降低燃料电池电压；以及

在最高蓄电池电荷极限达到或即将达到时，耦合辅助负载到所述燃料电池组以降低燃料电池电压。

10.一种维持燃料电池组中的燃料电池的输出电压等于或小于最高电压的系统，所述系统包括：

使用电池电压模型和电池组极化曲线确定期望电压设定点值的装置；

包括将期望电压设定点值从初始电压设定点值增加到期望电压设定点值在内的修正期望设定点值的装置；

产生所述修正电压设定点值和来自燃料电池组中燃料电池的平均燃料电池电压之间的差值的装置；

利用修正电压设定点值确定最小总功率预计值以防止燃料电池组电压高出期望设定点值的装置；

基于所述最小总功率预计值和所述差值确定补充功率值以确定需要从所述电池组提取多少功率以将燃料电池电压维持在低于期望设定点值的装置；

基于所述补充功率值使用电池组功率对蓄电池充电以降低燃料电池电压的装置；以及

在最高蓄电池电荷极限达到或即将达到时，耦合辅助负载到所述燃料电池组以降低燃料电池电压的装置。

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