CN111722111A - 电堆参数确定方法、装置、计算机设备以及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电堆参数确定方法、装置、计算机设备以及存储介质,一种电堆参数确定方法,获取电堆的第一参数;在预设电流密度下,根据第一参数确定电堆的第二参数;基于第一参数以及第二参数,获取电堆在各电流密度下的极化曲线;基于极化曲线,确定电堆的目标参数组合。上述电堆参数确定方法,通过在预设电流密度下选定电堆的部分参数,然后基于这些选定参数获取电堆在各电流密度下的极化曲线,从而根据极化曲线得到电堆在较佳性能下的参数组合,可以快速准确地确定电堆的目标参数组合,有效提高了燃料电池的开发效率。
Description
技术领域
本发明实施例涉及燃料电池技术,尤其涉及一种电堆参数确定方法、装置、计算机设备以及计算机可读存储介质。
背景技术
燃料电池是一种直接将燃料及氧化剂的化学能转换为电能并释放热的化学装置,具有能量转换效率高、低污染、低噪声等优点,很适合应用于车用领域。对于车用燃料电池电堆而言,电堆的输出性能非常重要。除去电堆各部件设计与材料特性等因素的影响外,电堆的输出性能还与电堆的各项参数密切相关。但传统的电堆参数确定方法过程较为麻烦,很大程度依赖于设计人员的知识与经验,无法快速确定电堆的较佳性能所对应的各项参数条件,从而导致燃料电池开发效率较低。
发明内容
基于此,针对上述技术问题,本发明提供一种电堆参数确定方法、装置、计算机设备以及存储介质,可以快速确定电堆的较佳性能所对应的各项参数条件,提高燃料电池开发效率。
第一方面,本发明实施例提供了一种电堆参数确定方法,包括:
获取电堆的第一参数;
在预设电流密度下,根据所述第一参数确定所述电堆的第二参数;
基于所述第一参数以及所述第二参数,获取所述电堆在各电流密度下的极化曲线;
基于所述极化曲线,确定所述电堆的目标参数组合。
上述电堆参数确定方法,通过在预设电流密度下选定电堆的部分参数,然后基于这些选定参数获取电堆在各电流密度下的极化曲线,从而根据极化曲线得到电堆在较佳性能下的参数组合,可以快速准确地确定电堆的目标参数组合,有效提高了燃料电池的开发效率。
在其中一个实施例中,所述在预设电流密度下,根据所述第一参数确定所述电堆的第二参数的步骤包括:
在预设电流密度下,固定所述电堆的第一参数,在所述第二参数的预设取值范围内进行采样测试;
将采样测试中电堆电压最高时所对应的值作为所述电堆的第二参数。
在其中一个实施例中,所述基于所述极化曲线,确定所述电堆的目标参数组合的步骤包括:
将所述电堆在各电流密度下电压最高的极化曲线作为目标极化曲线;
将所述目标极化曲线所对应的参数作为所述电堆的目标参数组合。
在其中一个实施例中,在所述设定预设电流密度的步骤之前,所述方法还包括:
将所述电堆进行活化处理。
在其中一个实施例中,所述第一参数包括电堆入水口温、阳极计量比、阳极湿度以及氢空入口压压差中的至少一种。
在其中一个实施例中,所述第二参数包括空气进气湿度、阴极计量比以及阴极压强中的至少一种。
第二方面,本发明实施例还提供了一种电堆参数确定装置,包括:
第一参数模块,用于获取电堆的第一参数;
第二参数模块,在预设电流密度下,根据所述第一参数确定所述电堆的第二参数;
极化曲线模块,用于基于所述第一参数以及所述第二参数,获取所述电堆在各电流密度下的极化曲线;
参数确定模块,基于所述极化曲线,确定所述电堆的目标参数组合。
上述电堆参数确定装置,通过在预设电流密度下选定电堆的部分参数,然后基于这些选定参数获取电堆在各电流密度下的极化曲线,从而根据极化曲线得到电堆在较佳性能下的参数组合,可以快速准确地确定电堆的目标参数组合,有效提高了燃料电池的开发效率。
在其中一个实施例中,所述第二参数模块包括:
测试单元,用于在预设电流密度下,固定所述电堆的第一参数,在所述第二参数的预设取值范围内进行采样测试;
确定单元,用于将采样测试中电堆电压最高时所对应的值作为所述电堆的第二参数。
第三方面,本发明实施例还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上述的电堆参数确定方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如上述的电堆参数确定方法。
附图说明
图1为一个实施例中电堆参数确定方法的流程示意图;
图2为一个实施例中步骤在预设电流密度下,根据第一参数确定电堆的第二参数的流程示意图;
图3为一个实施例中步骤基于极化曲线,确定电堆的目标参数组合的流程示意图;
图4为一个实施例中电堆参数确定装置的结构示意图;
图5为一个实施例中第二参数模块的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
图1为一个实施例中电堆参数确定方法的流程示意图,如图1所示,在一个实施例中,一种电堆参数确定方法,包括:
步骤S120:获取电堆的第一参数。
步骤S140:在预设电流密度下,根据第一参数确定电堆的第二参数。
具体地,首先对电堆进行活化处理,在电堆完成活化后,需要确定电堆的第一参数,第一参数的种类和数量可以根据燃料电池的实际设计情况确定,例如在一个具体的实施例中,第一参数可以包括电堆入水口温T、阳极计量比STA、阳极湿度RHA以及氢空入口压压差P0中的至少一种。将第一参数中的各项参数确定后,可以设定预设电流密度i,该预设电流密度可以为电堆的额定电流。确定预设电流密度后,在该电流密度下,可以根据上述第一参数确定电堆的第二参数,具体可以通过固定第一参数的值,对第二参数在其取值范围内进行多次测试,选取其中电堆性能最佳的一组作为电堆的第二参数。第二参数的种类和数量也可以根据燃料电池的实际设计情况确定,例如在一个具体的实施例中,第二参数可以包括空气进气湿度RHC、阴极计量比ST以及阴极压强Pz中的至少一种。
步骤S160:基于第一参数以及第二参数,获取电堆在各电流密度下的极化曲线。
具体地,根据上述确定的第一参数以及第二参数,获取电堆的电流密度取值范围,电流密度取值范围可以根据燃料电池的实际设计情况确定,在电堆的电流密度范围内,按照设定的间隔逐渐升高电堆的电流密度,并基于第一参数以及第二参数获取各个电流密度下的极化曲线。例如在一个具体的实施例中,电堆的电流密度范围为0-2.0Acm-2,预设电流密度为0.5Acm-2,则固定电堆入水口温度T、阳极湿度RHA、空气进气湿度RHC、阴极压强Pz以及氢空入口压压差P0,在预设电流密度0.5Acm-2对应的阴阳流量条件下,将电堆的电流密度从0-0.5Acm-2进行升载,然后固定阴极计量比ST以及阴极压强Pz,将电堆的电流密度从0.6-2.0Acm-2进行升载,从而记录在电堆的电流密度从0-2.0Acm-2范围内,各电流密度所对应的电压等参数,以完成电堆的极化曲线。
步骤S180:基于极化曲线,确定电堆的目标参数组合。
具体的,在完成电堆在电流密度范围内的极化曲线后,便可以确定极化曲线上电堆的最佳性能点。极化曲线为表示电堆单片平均电压与电流密度之间的关系,在极化曲线上电堆功率最高的点即为电堆的最佳性能点,记录该点的电压与电流密度参数,以及相对应的第一参数和第二参数,例如电堆入水口温T、阳极计量比STA、阳极湿度RHA、氢空入口压压差P0、空气进气湿度RHC、阴极计量比ST以及阴极压强Pz等,从而得到电堆最佳性能的参数方案,将这些参数作为该电堆的目标参数组合。
上述电堆参数确定方法,通过在预设电流密度下选定电堆的部分参数,然后基于这些选定参数获取电堆在各电流密度下的极化曲线,从而根据极化曲线得到电堆在较佳性能下的参数组合,可以快速准确地确定电堆的目标参数组合,有效提高了燃料电池的开发效率。
图2为一个实施例中上述步骤在预设电流密度下,根据第一参数确定电堆的第二参数的流程示意图,如图2所示,在上述技术方案的基础上,步骤S140具体可以包括:
步骤S142:在预设电流密度下,固定电堆的第一参数,在第二参数的预设取值范围内进行采样测试。
步骤S144:将采样测试中电堆电压最高时所对应的值作为电堆的第二参数。
具体地,在设定电堆的第一参数以及电流密度后,可以在电堆第二参数的取值范围内进行采样测试,从而选取测试结果中电堆电压最高即电堆性能最佳的值作为选定的第二参数。可以理解的是,在对第二参数的进行采样的参数种类和数量可以根据实际情况确定,取样的数量至少为两个,并且一般包括第二参数取值范围的上限值和下限值。例如在一个具体的实施例中,首先选定电流密度i Acm-2、电堆入水口温度T、阳极计量比STA、阳极湿度RHA以及氢空入口压压差P0后,对于电堆的第二参数,在空气进气湿度RHC的取值范围内选取RHC1以及RHC2,在阴极计量比的取值范围内选取ST1以及ST2,在阴极压强的取值范围内选取P1以及P2,通过对这三种第二参数的两种水平采样值进行排列组合完成8组测试,选最终电堆电压最高情况下的第二参数组合RHCx-STy-Pz。
图3为一个实施例中上述步骤基于极化曲线,确定电堆的目标参数组合的流程示意图,如图3所示,在上述技术方案的基础上,步骤S180具体可以包括:
步骤S182:将电堆在各电流密度下电压最高的极化曲线作为目标极化曲线。
步骤S184:将目标极化曲线所对应的参数作为电堆的目标参数组合。
具体地,极化曲线为表示电堆单片平均电压电与电流密度之间的关系,在在极化曲线上,一般横坐标为电流密度,纵坐标为电堆的单片平均电压,根据上述步骤中确定的电堆在各个电流密度下的平均电压参数,选取其中每个电流密度下平均电压参数最高对应的取样点,从而得到电堆最佳性能对应的极化曲线,即目标极化曲线。从而将该目标极化曲线上各点对应的平均电压、电流密度以及相对应的电堆入水口温T、阳极计量比STA、阳极湿度RHA、氢空入口压压差P0、空气进气湿度RHC、阴极计量比ST以及阴极压强Pz等参数作为该电堆的目标参数组合,从而完成电堆最佳性能参数的确定。
图4为一个实施例中电堆参数确定装置的结构示意图,如图4所示,在一个实施例中,一种电堆参数确定装置500,包括:第一参数模块520,用于获取电堆的第一参数。第二参数模块540,在预设电流密度下,根据第一参数确定电堆的第二参数。极化曲线模块560,用于基于第一参数以及第二参数,获取电堆在各电流密度下的极化曲线。参数确定模块580,基于极化曲线,确定电堆的目标参数组合。
具体地,在电堆活化后,第一参数模块520获取电堆的第一参数,第一参数的种类和数量可以根据燃料电池的实际设计情况确定,例如第一参数具体可以包括电堆入水口温、阳极计量比、阳极湿度以及氢空入口压压差等。第一参数模块520将设定好的第一参数发送给第二参数模块540。第二参数模块540根据所接收到的第一参数,确定在预设电流密度下电堆性能最佳的第二参数,该预设电流密度可以为电堆的额定电流,第二参数的种类和数量也可以根据燃料电池的实际设计情况确定,例如第二参数具体可以包括空气进气湿度、阴极计量比以及阴极压强等。第二参数模块540在确定电堆的第二参数后将其发送给极化曲线模块560。
极化曲线模块560根据所接收的第一参数以及第二参数,获取电堆在各电流密度下的电压参数,从而完成电堆在其电流密度范围内的极化曲线,极化曲线模块560将该极化曲线发送给参数确定模块580。参数确定模块580基于极化曲线,确定电堆的最佳性能点,即在极化曲线上电堆功率最高的点,记录该点的电压与电流密度参数,以及相对应的第一参数和第二参数,将这些参数作为该电堆的目标参数组合。
上述电堆参数确定装置500,通过在预设电流密度下选定电堆的部分参数,然后基于这些选定参数获取电堆在各电流密度下的极化曲线,从而根据极化曲线得到电堆在较佳性能下的参数组合,可以快速准确地确定电堆的目标参数组合,有效提高了燃料电池的开发效率。
图5为一个实施例中上述电堆参数确定装置中第二参数模块的结构示意图,如图5所示,在上述技术方案的基础上,第二参数模块540具体可以包括:测试单元542,用于在预设电流密度下,固定电堆的第一参数,在第二参数的预设取值范围内进行采样测试。确定单元544,用于将采样测试中电堆电压最高时所对应的值作为电堆的第二参数。
具体地,在设定电堆的第一参数以及电流密度后,测试单元542可以在电堆第二参数的取值范围内进行采样测试,并将采样测试的结果发送给确定单元544。确定单元544从所接收的测试结果中选取电堆电压最高即电堆性能最佳的值作为选定的第二参数。可以理解的是,测试单元542对第二参数的进行采样的参数种类和数量可以根据实际情况确定,取样的数量至少为两个,并且一般包括第二参数取值范围的上限值和下限值。
在一个可选的实施例中,在上述技术方案的基础上,参数确定模块580具体可以包括:曲线确定单元,用于将电堆在各电流密度下单片平均电压最高的极化曲线作为目标极化曲线。参数确定单元,用于将目标极化曲线所对应的参数作为电堆的目标参数组合。
在一个可选的实施例中,在上述技术方案的基础上,电堆参数确定装置500还可以包括:活化模块,用于将电堆进行活化处理。
可以理解的是,本发明实施例所提供的电堆参数确定装置可执行本发明任意实施例所提供的电堆参数确定方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。上述实施例中电堆参数确定装置所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明的保护范围。
在一个实施例中,提供一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可以在处理器上运行的计算机程序。处理器在运行该程序时可以执行如下步骤:获取电堆的第一参数;在预设电流密度下,根据第一参数确定电堆的第二参数;基于第一参数以及第二参数,获取电堆在各电流密度下的极化曲线;基于极化曲线,确定电堆的目标参数组合。
可以理解的是,本发明实施例所提供的一种计算机设备,其处理器执行存储在存储器上的程序不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的电堆参数确定方法中的相关操作。
进一步地,上述计算机中处理器的数量可以是一个或多个,处理器与存储器可以通过总线或其他方式连接。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序;存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中,存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至设备/终端/服务器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
在一个实施例中,本发明还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时可以使得处理器执行如下步骤:获取电堆的第一参数;在预设电流密度下,根据第一参数确定电堆的第二参数;基于第一参数以及第二参数,获取电堆在各电流密度下的极化曲线;基于极化曲线,确定电堆的目标参数组合。
可以理解的是,本发明实施例所提供的一种包含计算机程序的计算机可读存储介质,其计算机可执行的程序不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的电堆参数确定方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现,当然也可以通过硬件实现,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例中所述的方法。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的较佳实施例及所运用技术原理,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明专利的保护范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种电堆参数确定方法,其特征在于,包括:
获取电堆的第一参数;
在预设电流密度下,根据所述第一参数确定所述电堆的第二参数;
基于所述第一参数以及所述第二参数,获取所述电堆在各电流密度下的极化曲线;
基于所述极化曲线,确定所述电堆的目标参数组合。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在预设电流密度下,根据所述第一参数确定所述电堆的第二参数的步骤包括:
在预设电流密度下,固定所述电堆的第一参数,在所述第二参数的预设取值范围内进行采样测试;
将采样测试中电堆电压最高时所对应的值作为所述电堆的第二参数。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述极化曲线,确定所述电堆的目标参数组合的步骤包括:
将所述电堆在各电流密度下电压最高的极化曲线作为目标极化曲线;
将所述目标极化曲线所对应的参数作为所述电堆的目标参数组合。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述设定预设电流密度的步骤之前,所述方法还包括:
将所述电堆进行活化处理。
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法,其特征在于,所述第一参数包括电堆入水口温、阳极计量比、阳极湿度以及氢空入口压压差中的至少一种。
6.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法,其特征在于,所述第二参数包括空气进气湿度、阴极计量比以及阴极压强中的至少一种。
7.一种电堆参数确定装置,其特征在于,包括:
第一参数模块,用于获取电堆的第一参数;
第二参数模块,在预设电流密度下,根据所述第一参数确定所述电堆的第二参数;
极化曲线模块,用于基于所述第一参数以及所述第二参数,获取所述电堆在各电流密度下的极化曲线;
参数确定模块,基于所述极化曲线,确定所述电堆的目标参数组合。
8.根据权利要求7所述的电堆参数确定装置,其特征在于,所述第二参数模块包括:
测试单元,用于在预设电流密度下,固定所述电堆的第一参数,在所述第二参数的预设取值范围内进行采样测试;
确定单元,用于将采样测试中电堆电压最高时所对应的值作为所述电堆的第二参数。
9.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的电堆参数确定方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的电堆参数确定方法。
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Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101237064A (zh) * | 2007-01-31 | 2008-08-06 | 通用汽车环球科技运作公司 | 燃料电池堆的在线自适应极化曲线估算用的算法 |
CN101533073A (zh) * | 2008-02-06 | 2009-09-16 | 通用汽车环球科技运作公司 | 基于极化曲线估计的燃料电池系统最大净功率计算方法 |
CN102412405A (zh) * | 2010-07-20 | 2012-04-11 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 通过堆健康监控器的离散最小电池电压输出来预测最小电池电压的方法 |
CN104051755A (zh) * | 2013-03-15 | 2014-09-17 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 用于预测燃料电池系统中的极化曲线的系统及方法 |
CN108089136A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-05-29 | 上海神力科技有限公司 | 一种燃料电池电堆极化曲线测试数据自动切片方法 |
CN108363678A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-08-03 | 上海神力科技有限公司 | 一种用于燃料电池电堆测试数据快速自动处理系统 |
CN109004251A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-12-14 | 电子科技大学 | 一种固体氧化物燃料电池系统的智能控制方法 |
CN110416556A (zh) * | 2019-07-05 | 2019-11-05 | 上海骥翀氢能科技有限公司 | 一种燃料电池电堆活化的方法 |
CN110414157A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-11-05 | 四川嘉垭汽车科技有限公司 | 质子交换膜燃料电池系统多目标滑模控制方法 |
CN111007402A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-04-14 | 清华大学 | 燃料电池堆的耐久性测试方法 |
-
2020
- 2020-06-22 CN CN202010574530.2A patent/CN111722111A/zh active Pending
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101237064A (zh) * | 2007-01-31 | 2008-08-06 | 通用汽车环球科技运作公司 | 燃料电池堆的在线自适应极化曲线估算用的算法 |
CN101533073A (zh) * | 2008-02-06 | 2009-09-16 | 通用汽车环球科技运作公司 | 基于极化曲线估计的燃料电池系统最大净功率计算方法 |
CN102412405A (zh) * | 2010-07-20 | 2012-04-11 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 通过堆健康监控器的离散最小电池电压输出来预测最小电池电压的方法 |
CN104051755A (zh) * | 2013-03-15 | 2014-09-17 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 用于预测燃料电池系统中的极化曲线的系统及方法 |
CN108089136A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-05-29 | 上海神力科技有限公司 | 一种燃料电池电堆极化曲线测试数据自动切片方法 |
CN108363678A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-08-03 | 上海神力科技有限公司 | 一种用于燃料电池电堆测试数据快速自动处理系统 |
CN109004251A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-12-14 | 电子科技大学 | 一种固体氧化物燃料电池系统的智能控制方法 |
CN110416556A (zh) * | 2019-07-05 | 2019-11-05 | 上海骥翀氢能科技有限公司 | 一种燃料电池电堆活化的方法 |
CN110414157A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-11-05 | 四川嘉垭汽车科技有限公司 | 质子交换膜燃料电池系统多目标滑模控制方法 |
CN111007402A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-04-14 | 清华大学 | 燃料电池堆的耐久性测试方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
秦敬玉等: "PEMFC动力系统的动态特性研究", 《电池》 * |
黄敏等: "质子交换膜燃料电池堆参数模型及实验验证", 《武汉理工大学学报》 * |
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