CN111063923A - 一种通过微分曲率法判断单片电池故障的方法 - Google Patents

一种通过微分曲率法判断单片电池故障的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111063923A
CN111063923A CN201911289227.1A CN201911289227A CN111063923A CN 111063923 A CN111063923 A CN 111063923A CN 201911289227 A CN201911289227 A CN 201911289227A CN 111063923 A CN111063923 A CN 111063923A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fuel cell
curve
point
cell stack
polarization region
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201911289227.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111063923B (zh
Inventor
方明
欧阳洵
陈真
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Nowogen Technology Co ltd
Original Assignee
Beijing Nowogen Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Nowogen Technology Co ltd filed Critical Beijing Nowogen Technology Co ltd
Priority to CN201911289227.1A priority Critical patent/CN111063923B/zh
Publication of CN111063923A publication Critical patent/CN111063923A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111063923B publication Critical patent/CN111063923B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M8/00—Fuel cells; Manufacture thereof
    • H01M8/04—Auxiliary arrangements, e.g. for control of pressure or for circulation of fluids
    • H01M8/04298—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems
    • H01M8/04313—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems characterised by the detection or assessment of variables; characterised by the detection or assessment of failure or abnormal function
    • H01M8/04664—Failure or abnormal function
    • H01M8/04679—Failure or abnormal function of fuel cell stacks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/15—Correlation function computation including computation of convolution operations
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M8/00—Fuel cells; Manufacture thereof
    • H01M8/04—Auxiliary arrangements, e.g. for control of pressure or for circulation of fluids
    • H01M8/04298—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems
    • H01M8/04992—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems characterised by the implementation of mathematical or computational algorithms, e.g. feedback control loops, fuzzy logic, neural networks or artificial intelligence
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/30—Hydrogen technology
    • Y02E60/50—Fuel cells

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Electrochemistry (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Sustainable Energy (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Fuel Cell (AREA)

Abstract

本发明涉及一种通过微分曲率法判断单片电池故障的方法，包括以下步骤：通过拟合和运算得到基于平面坐标系的燃料电池IP曲线，根据IP曲线上每一点的电流数据及每一点的切线几何图像，通过计算比较分析得到电堆IP曲线上每一点的不同状态，根据电压曲线的微分运算可以得到峰值功率、活化极化区或欧姆极化区、故障和浓差极化区的合集，根据计算电阻曲线的反正切函数以及函数的凹凸性可以得到活化极化区、欧姆极化区、浓差极化区和故障区合集，通过以上算法的“与”、“或”、“非”来更加精准地判断电堆状态，以达到更好的电堆控制效果。本发明将闭环系统的输入量利用率显著提高，给燃料电池提供了简单易用、易于理解的检测控制方式。

Description

一种通过微分曲率法判断单片电池故障的方法
技术领域
本发明涉及燃料电池技术领域，具体涉及一种通过微分曲率法判断单片电池故障的方法。
背景技术
燃料电池是一种将燃料所具有的化学能直接转换成电能的化学装置，又称电化学发电器。它是继水力发电、热能发电和原子能发电之后的第四种发电技术。由于燃料电池是通过电化学反应将燃料化学能中的吉布斯自由能部分转换成电能，不受卡诺循环效应的限制，因此效率高。另外，燃料电池使用燃料和氧气作为原料，没有机械传动部件，故没有噪声污染，排放出的有害气体极少。燃料电池非常适用于交通运输、固定式发电以及便携式领域。从节约能源和保护生态环境的角度来看，燃料电池是最有发展前途的发电技术。近年来，世界各国都在积极研究将燃料电池作为动力源，应用于汽车领域。
质子交换膜燃料电池是一种堆栈式结构，单片燃料电池由一片阳极板、一片膜电极和一片阴极板构成，一个燃料电池堆则由多个单片燃料电池堆叠构成。燃料电池堆的电压巡检系统是通过检测每一片燃料电池的电压，以达到监控燃料电池堆的运行状态的目的。但是单片燃料电池的电压巡检系统具有以下缺点：会降低燃料电池堆的体积功率密度，安装繁琐，对PCB要求较高，客户使用过于繁琐等等。而传统控制办法对闭环系统的输入信号利用率又太低，在做系统集成时过于依赖燃料电池控制系统会致使燃料电池的发展受到阻碍。
质子交换膜燃料电池电堆在单独作为一个产品销售时，缺少对应的故障检测控制方法，单片电池巡检系统与交流阻抗法是目前的主流方法。其中，单片电池巡检系统提供了电堆在运行过程中的电压状态，通过与上位机的报警值对比来判定系统是否报警停机，这导致了燃料电池系统频繁报故障，停机频率高。而交流阻抗法是以交流阻抗测试仪器为主的设备线下测试，在实际产品中的应用还不广泛，同时也增加了成本。
目前主流的膜电极对于反极的耐受度都是很低的，而增加了抗反极配方的膜电极制作的电堆对于反极则具备很高的难受程度，在质量平衡、热平衡得以设计控制好的前提下，具备抗反极能力的电堆对外界的暴力操作呈现明显程度的耐受性.由于抗反极膜电极已经得到了广泛运用,且根据抗反极膜电极电堆最具观察度的特性,即在电堆到达浓差极化或者单片出现故障至OV时，具备抗反极能力的电堆并不会因为单片OV导致过于提前的永久性损坏，相反，电堆会一直运行，但是在单片OV前后，因此从功率相对电流的下降程度可以看出发生了明显变化，所以这种变化可以用作对没有单片电压巡检的系统于故障的判断.
发明内容
针对以上不足，本发明采用对燃料电池电堆电压、电功率相对电流的微分运算或者数据处理来得出燃料电池内阻曲线，以及电压变化趋势曲线，计算曲线上每个点的切线与坐标轴的夹角，分析得出曲线上每个电流点的不同状态，以及电堆的运行状态。
本发明的技术方案为：
一种通过微分曲率法判断单片电池故障的方法，包括以下步骤：
S1：通过拟合和运算得到基于平面坐标系的燃料电池IP曲线，其中I为x轴，代表单片电池的电流，P为y轴，代表单片电池的电功率，具体步骤为：
S11：使用计算机软件拟合燃料电池IP曲线，得到一元二次函数式：P＝aI2+bI+c；
S12：对一元二次函数求一阶导数，得到一阶导数函数式：P'＝kI+d＝2aI+b；
S13：将IP曲线上任意一点的电流I值代入一阶导数函数P'＝2aI+b中得出P',P'即是此点的斜率值，即对于此点P'＝k；
S14：将此点的电流I值与功率P值代入P'＝kI+d一阶导数函数式，其中对于此点P＝P',计算得出常数d值；
S15：根据计算得到的k、d值得到IP曲线的计算点的切线函数式：P'＝kI+d；
S16：根据IP曲线函数式及曲线上每一点的电流I值功率P值，计算得到每一个选取点点的切线函数式；
S17：拟合IP曲线上每一点的P'＝kI+d曲线，得到每一点的切线几何图像；
S2：根据IP曲线上每一点的数据及每一点的切线几何图像，通过计算比较分析得到电堆IP曲线上每一点的不同状态，以及电堆的状态，具体包括以下分析方法：
方法1：根据电流数据变化的一阶导数公式
Figure BDA0002315771830000021
其中x为燃料电池堆的总电流I，f(x)为燃料电池堆的总电功率P，计算f(I+ΔI)-f(I)，并作出如下判断：
当f(I+ΔI)-f(I)>0，ΔI>0时，燃料电池处于活化极化区或欧姆极化区；
当f(I+ΔI)-f(I)<0，ΔI>0时，燃料电池处于浓差极化区或故障区；
当f(I+ΔI)-f(I)＝0，ΔI>0时，燃料电池处于峰值功率区；
方法2：根据电流数据变化的一阶导数公式
Figure BDA0002315771830000022
其中x为燃料电池堆的总电流I，f(x)为燃料电池堆的总电压U，计算
Figure BDA0002315771830000031
并作出如下判断：
当
Figure BDA0002315771830000032
ΔI>0时，燃料电池处于活化极化区或浓差极化区或故障区；
当
Figure BDA0002315771830000033
ΔI>0时，燃料电池处于欧姆极化区或峰值功率区；
当
Figure BDA0002315771830000034
时，燃料电堆处于质量传递不顺畅、轻微堵水状态；
方法3：根据电流数据变化的一阶导数公式
Figure BDA0002315771830000035
其中x为燃料电池堆的总电流I，f(x)为燃料电池堆的总电压U，当I∈(I1，I2)，且f(I)在(I1，I2)内连续时，计算
Figure BDA0002315771830000036
以及f(I)的二阶导数f”(I)，并作出如下判断：
当
Figure BDA0002315771830000037
时，f”(I)<0，f(I)为凸函数，燃料电池处于浓差极化区或故障区；
当
Figure BDA0002315771830000038
时，f”(I)>0，f(I)为凹函数，燃料电池处于活化极化区；
当
Figure BDA0002315771830000039
时，f”(I)＝0，f(I)为线性函数，燃料电池处于欧姆极化区。
所述步骤S11的计算软件为Excel或Origin或Matlab。
本发明是通过燃料电池的电压、电流、功率来表征单片电压故障，既而判断燃料电池状态的方法，根据电压曲线的微分运算可以得到峰值功率、活化极化区或欧姆极化区、故障和浓差极化区的合集，根据计算电阻曲线的反正切函数以及函数的凹凸性可以得到活化极化区、欧姆极化区、浓差极化区和故障区合集，实际控制过程中可以通过以上算法的“与”“或”“非”来更加精准地判断电堆状态，以达到更好的电堆控制效果。
实际操作中存在的很多变量，如果只采用初步分析方法将对电堆使用效用产生负面影响，本发明将更多计算方法相结合，以能够更加准确的判断电堆异常原因，此方法亦可将测试分析电堆的电阻/电压曲线过程通过对应的框架算法实现，是对分析过程的框架建模，提供了分析燃料电池极化曲线的方法，适用于实际燃料电池电堆的检测控制。相比目前采用单片电压扫描的传统电堆应用方式，本发明将闭环系统的输入量利用率显著提高。针对例如由于堵水反极导致的催化剂团聚、或者由于自由基攻击下质子交换膜交换能力下降导致的产电能力问题等等，给燃料电池提供了简单易用、易于理解的检测控制方式。
附图说明
图1为实施例的10片燃料电池的IP曲线和一阶导数曲线对比图；
图2为实施例的10片燃料电池的IV曲线和ΔP/ΔI、ΔU/ΔI曲线对比图；
图3为图1的第一片电池的IV曲线和ΔU/ΔI、ΔP/ΔI、平均功率的曲线对比图；
图4为图1的IP函数二阶导数曲线图；
图5为实施例的燃料电池堆的IV-IP曲线图。
具体实施方式
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
本发明实施例为200cm2-300cm2活性面积的10片燃料电池堆，其中燃料电池堆根据需要经过反极测试，以降低催化剂活性面积，让一部分阳极催化剂碳载体消耗，形成部分团聚。在控制好膜电极的阴、阳极无串气泄漏的情况下，模拟燃料电池堆性能下降的状态，特别模拟某一单片电池电压下降到0V、即故障状态下对于整个电堆功率和电压的影响。
本发明的通过微分曲率法判断单片电池故障的方法，包括以下步骤：
S1：通过拟合和运算得到基于平面坐标系的燃料电池IP曲线，其中I为x轴，代表单片电池的电流，P为y轴，代表单片电池的电功率，具体步骤为：
S11：使用Excel软件拟合燃料电池IP曲线，并观察拟合度，得到一元二次曲线函数式：P＝aI2+bI+c，其中Excel软件也可以是Origin软件或Matlab等软件；
S12：对拟合曲线函数求一阶导数，得到一阶导数函数式：P'＝kI+d＝2aI+b，如图1所示，曲线1-9为燃料电堆在不同电流密度下的IP曲线一阶导数曲线图，曲线11-20为10片电池的单片电池IV曲线；
S13：将IP曲线上任意一点的电流I值代入一阶导数函数P'＝2aI+b中得出P',P'即是此点的斜率值，即对于此点P'＝k；
S14：将此点的电流I值与功率P值代入P'＝kI+d一阶导数函数式，其中对于此点P＝P',计算得出常数d值；
S15：根据计算得到的k、d值得到IP曲线的计算点的切线函数式：P'＝kI+d；
S16：根据IP曲线函数式及曲线上每一点的电流I值功率P值，计算得到每一个选取点点的切线函数式；
S17：拟合IP曲线上每一点的P'＝kI+d曲线，得到每一点的切线几何图像；
S2：根据IP曲线上每一点的电流数据及每一点的切线几何图像，通过计算比较分析得到电堆IP曲线上每一点的不同状态，以及电堆的状态，电堆的极化曲线一般可以分为3个区域，即活化极化区、欧姆极化区和浓差极化区，具体包括以下方法分析得出电堆的状态：
方法1：根据电流数据变化的一阶导数公式
Figure BDA0002315771830000051
其中x为燃料电池堆的总电流I，f(x)为燃料电池堆的总电功率P，P的增量随着I的增量变化的函数记作
Figure BDA0002315771830000052
在IP曲线上的几何定义为某一点上的斜率(如图2和图3所示)，随着浓差极化的到来或者单片电池出现故障或寿命问题时，f'(I)值也随之变化，因此可以计算f(I+ΔI)-f(I)，并作出如下判断：
当f(I+ΔI)-f(I)>0，ΔI>0时，燃料电堆处于活化极化区或欧姆极化区；
当f(I+ΔI)-f(I)<0，ΔI>0时，燃料电堆处于浓差极化区或故障区；
当f(I+ΔI)-f(I)＝0，ΔI>0时，燃料电堆处于峰值功率区；
方法2：根据电流数据变化的一阶导数公式
Figure BDA0002315771830000053
其中x为燃料电池堆的总电流I，f(x)为燃料电池堆的总电压U，U的增量随着I的增量变化的函数记作
Figure BDA0002315771830000054
在IV曲线上的几何定义为某一点上的斜率(如图2和图3所示)，随着浓差极化的到来或者单片电池出现故障或寿命问题时，f'(I)值也随之变化，计算
Figure BDA0002315771830000055
并作出如下判断：
当
Figure BDA0002315771830000056
ΔI>0时，燃料电堆处于活化极化区或浓差极化区或故障区；
当
Figure BDA0002315771830000057
ΔI>0时，燃料电堆处于欧姆极化区或峰值功率区；
当
Figure BDA0002315771830000058
时，燃料电堆处于质量传递不顺畅、轻微堵水状态；
方法3：根据电流数据变化的一阶导数公式
Figure BDA0002315771830000059
其中x为燃料电池堆的总电流I，f(x)为燃料电池堆的总电压U，当I∈(I1，I2)，且f(I)在(I1，I2)内连续时，计算
Figure BDA00023157718300000510
以及f(I)的二阶导数f”(I)(如图4所示)，以判断f(I)的凹凸性，并作出如下判断：
当
Figure BDA00023157718300000511
时，f”(I)<0，f(I)为凸函数，燃料电堆处于浓差极化区或故障区；
当
Figure BDA00023157718300000512
时，f”(I)>0，f(I)为凹函数，燃料电堆处于活化极化区；
当
Figure BDA0002315771830000061
时，f”(I)＝0，f(I)为线性函数，燃料电堆处于欧姆极化区。
参考图5，通过对以上判断方法的“与”“或”“非”来定义电堆所处的状态，也可以结合其它输入量来组合判断电堆的状态，包括时间、电流大小范围、电压大小范围、温度、压力等参数等，或者利用这些输入量的微分运算也可以作为辅助判断，另外，也可以通过对闭环控制系统的反馈来辅助判断电堆所处的状态。
任何专业人士都可以用来建立和优化电堆控制，包括以下方式：
例1：将方法1、方法2、方法3与从燃料电池来的信号(电流密度、阀门信号状态、阀门供电状态、传感器信号状态、空压机状态、及其它部件)做逻辑运算，例：一级条件：低电流密度&平均单片电压低&
Figure BDA0002315771830000062
时，f”(I)<0，f(I)为凸函数&f(I+ΔI)-f(I)<0，ΔI>0，二级条件：传感器、阀门等无异常，判定结果：MEA异常。
例2：一级条件：f(I+ΔI)-f(I)＝0，ΔI>0(峰值功率区)，二级条件：传感器、阀门等无异常，峰值电流小于出厂值，使用时间较短，判定结果：电堆反应条件异常。
例3：结合B-V方程的过电势或者Tafel斜率判定电堆寿命情况。
相比目前采用单片电压扫描的传统电堆应用方式，本发明将闭环系统的输入量利用率显著提高。针对例如由于堵水反极导致的催化剂团聚、或者由于自由基攻击下质子交换膜交换能力下降导致的产电能力问题等等，给燃料电池提供了简单易用、易于理解的检测控制方式。
以上公开的仅为本发明的实施例，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种通过微分曲率法判断单片电池故障的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：通过拟合和运算得到基于平面坐标系的燃料电池IP曲线，其中I为x轴，代表单片电池的电流，P为y轴，代表单片电池的电功率，具体步骤为：
S11：使用计算机软件拟合燃料电池IP曲线，得到一元二次函数式：P＝aI2+bI+c；
S12：对一元二次函数求一阶导数，得到一阶导数函数式：P'＝kI+d＝2aI+b；
S13：将IP曲线上任意一点的电流I值代入一阶导数函数P'＝2aI+b中得出P',P'即是此点的斜率值，即对于此点P'＝k；
S14：将此点的电流I值与功率P值代入P'＝kI+d一阶导数函数式，其中对于此点P＝P',计算得出常数d值；
S15：根据计算得到的k、d值得到IP曲线的计算点的切线函数式：P'＝kI+d；
S16：根据IP曲线函数式及曲线上每一点的电流I值功率P值，计算得到每一个选取点点的切线函数式；
S17：拟合IP曲线上每一点的P'＝kI+d曲线，得到每一点的切线几何图像；
S2：根据IP曲线上每一点的电流数据及每一点的切线几何图像，通过计算比较分析得到电堆IP曲线上每一点的不同状态，以及电堆的状态，具体包括以下分析方法：
方法1：根据电流数据变化的一阶导数公式
Figure FDA0002315771820000011
其中x为燃料电池堆的总电流I，f(x)为燃料电池堆的总电功率P，计算f(I+ΔI)-f(I)，并作出如下判断：
当f(I+ΔI)-f(I)>0，ΔI>0时，燃料电堆处于活化极化区或欧姆极化区；
当f(I+ΔI)-f(I)<0，ΔI>0时，燃料电堆处于浓差极化区或故障区；
当f(I+ΔI)-f(I)＝0，ΔI>0时，燃料电堆处于峰值功率区；
方法2：根据电流数据变化的一阶导数公式
Figure FDA0002315771820000012
其中x为燃料电池堆的总电流I，f(x)为燃料电池堆的总电压U，计算
Figure FDA0002315771820000013
并作出如下判断：
当
Figure FDA0002315771820000014
ΔI>0时，燃料电堆处于活化极化区或浓差极化区或故障区；
当
Figure FDA0002315771820000015
ΔI>0时，燃料电堆处于欧姆极化区或峰值功率区；
当
Figure FDA0002315771820000021
时，燃料电堆处于质量传递不顺畅、轻微堵水状态；
方法3：根据电流数据变化的一阶导数公式
Figure FDA0002315771820000022
其中x为燃料电池堆的总电流I，f(x)为燃料电池堆的总电压U，当I∈(I1，I2)，且f(I)在(I1，I2)内连续时，计算
Figure FDA0002315771820000023
以及f(I)的二阶导数f”(I)，并作出如下判断：
当
Figure FDA0002315771820000024
时，f”(I)<0，f(I)为凸函数，燃料电堆处于浓差极化区或故障区；
当
Figure FDA0002315771820000025
时，f”(I)>0，f(I)为凹函数，燃料电堆处于活化极化区；
当
Figure FDA0002315771820000026
时，f”(I)＝0，f(I)为线性函数，燃料电堆处于欧姆极化区。
2.所述步骤S11的计算软件为Excel或Origin或Matlab。
CN201911289227.1A 2019-12-12 2019-12-12 一种通过微分曲率法判断单片电池故障的方法 Active CN111063923B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911289227.1A CN111063923B (zh) 2019-12-12 2019-12-12 一种通过微分曲率法判断单片电池故障的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911289227.1A CN111063923B (zh) 2019-12-12 2019-12-12 一种通过微分曲率法判断单片电池故障的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111063923A true CN111063923A (zh) 2020-04-24
CN111063923B CN111063923B (zh) 2021-05-11

Family

ID=70301768

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911289227.1A Active CN111063923B (zh) 2019-12-12 2019-12-12 一种通过微分曲率法判断单片电池故障的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111063923B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113764702A (zh) * 2021-09-08 2021-12-07 武汉理工氢电科技有限公司 一种评价燃料电池抗反极性能的方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6191877A (ja) * 1984-10-11 1986-05-09 Toshiba Corp 燃料電池発電システム
CN101512883A (zh) * 2006-10-12 2009-08-19 丰田自动车株式会社 转换器控制装置
CN101529705A (zh) * 2006-10-20 2009-09-09 丰田自动车株式会社 转换器控制装置
CN102128987A (zh) * 2010-01-20 2011-07-20 中国科学院生态环境研究中心 一种快速测定产电生物反应系统内部阻力的方法
CN102142694A (zh) * 2011-03-18 2011-08-03 浙江大学 基于旋转坐标变换的三相并网逆变器电流解耦控制方法
CN105896519A (zh) * 2015-02-17 2016-08-24 丰田自动车株式会社 供电装置和具备该供电装置的车辆
CN107642876A (zh) * 2016-07-21 2018-01-30 青岛海尔空调器有限总公司 用于控制空调出风量的方法及控制器、空调
CN109542157A (zh) * 2018-11-14 2019-03-29 中国计量大学 一种燃料电池最大功率点直接计算与跟踪方法
CN110008435A (zh) * 2019-04-02 2019-07-12 中国计量大学 一种燃料电池最优功率点计算方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6191877A (ja) * 1984-10-11 1986-05-09 Toshiba Corp 燃料電池発電システム
CN101512883A (zh) * 2006-10-12 2009-08-19 丰田自动车株式会社 转换器控制装置
CN101529705A (zh) * 2006-10-20 2009-09-09 丰田自动车株式会社 转换器控制装置
CN102128987A (zh) * 2010-01-20 2011-07-20 中国科学院生态环境研究中心 一种快速测定产电生物反应系统内部阻力的方法
CN102142694A (zh) * 2011-03-18 2011-08-03 浙江大学 基于旋转坐标变换的三相并网逆变器电流解耦控制方法
CN105896519A (zh) * 2015-02-17 2016-08-24 丰田自动车株式会社 供电装置和具备该供电装置的车辆
CN107642876A (zh) * 2016-07-21 2018-01-30 青岛海尔空调器有限总公司 用于控制空调出风量的方法及控制器、空调
CN109542157A (zh) * 2018-11-14 2019-03-29 中国计量大学 一种燃料电池最大功率点直接计算与跟踪方法
CN110008435A (zh) * 2019-04-02 2019-07-12 中国计量大学 一种燃料电池最优功率点计算方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
沈晓燕等: "燃料电池极化曲线分段辨识算法", 《电池》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113764702A (zh) * 2021-09-08 2021-12-07 武汉理工氢电科技有限公司 一种评价燃料电池抗反极性能的方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111063923B (zh) 2021-05-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Chen et al. The reactant starvation of the proton exchange membrane fuel cells for vehicular applications: A review
CN110190306B (zh) 一种用于燃料电池系统的在线故障诊断方法
US8057941B2 (en) Comprehensive method for triggering anode bleed events in a fuel cell system
KR101592760B1 (ko) 연료전지 스택의 상태 진단 장치 및 그 방법
US20120064424A1 (en) Low cost method and signal processing algorithm to rapidly detect abnormal operation of an individual fuel cell in a plurality of series connected fuel cells
US8420271B2 (en) Method to improve reliability of a fuel cell system using low performance cell detection at low power operation
CN102130349B (zh) 燃料电池堆中的膜和电极失效的检测方法
US8409762B2 (en) Adaptive method to control fuel delivery injector with modeling uncertainties in a fuel cell system
CN102347502B (zh) 具有按优先顺序仲裁的堆供电的燃料电池监测装置
Zhang et al. A health management review of proton exchange membrane fuel cell for electric vehicles: Failure mechanisms, diagnosis techniques and mitigation measures
CN111063923B (zh) 一种通过微分曲率法判断单片电池故障的方法
US8280659B2 (en) Early detection of minimum cell voltage degradation of a fuel cell stack
CN111900441A (zh) 全钒液流电池堆故障的检测方法
CA2508517A1 (en) Method and apparatus for monitoring fuel cell voltages
US9080938B2 (en) Extremum seeking algorithm in a variable time interval to detect anode pressure sensor stuck failure in a fuel cell system
CN114492087A (zh) 氢储能电站质子交换膜燃料电池故障诊断方法及装置
CN108682880B (zh) 质子交换膜氢燃料电池堆输出保护装置及其控制方法
CN112098000A (zh) 一种可精确判断气体泄漏的氢燃料电池电堆气密测试方法
CN113935225A (zh) 一种基于机器学习的液流电池电堆优化和性能预测方法
JP2014116288A (ja) 燃料電池異常の予測装置および方法
US20070259219A1 (en) Technique and apparatus to detect and recover from an unhealthy condition of a fuel cell stack
WO2013083873A1 (en) Method and arrangement for diagnosis of solid oxide cells operating conditions
Wang et al. Fuel cell fault forecasting system using grey and extension theories
US20100015474A1 (en) Adaptive Technique and Apparatus to Detect an Unhealthy Condition of a Fuel Cell System
CN1347165A (zh) 用于操作燃料电池组的方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant