CN113793958B - 一种基于电流密度分布的燃料电池水淹诊断方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了属于燃料电池技术领域的一种基于电流密度分布的燃料电池水淹诊断方法。包括步骤1：利用燃料电池控制系统运行单体电池并达到稳定状态；步骤2：记录稳定状态下燃料电池的电流密度分布并计算RSD值；统计不同区域的总电流值，排除流场结构和膜电极均匀性对电流密度的影响；步骤3：监测电流密度分布的瞬态变化，计算每个时刻电流密度的RSD值判断燃料电池是否发生水淹；步骤4：判断监测到的RSD值是否超过规定值，若是，则燃料电池发生了水淹；若否，继续监测RSD值，再转到步骤3；步骤5：当某区域电流密度下降时，判定该区域发生了水淹。本发明使用设备体积小，操作简单，在燃料电池水管理方面具有很好的应用前景。

Description

一种基于电流密度分布的燃料电池水淹诊断方法
技术领域
本发明涉及燃料电池技术领域，尤其涉及一种基于电流密度分布的燃料电池水淹诊断方法。
背景技术
水管理在提高质子交换膜燃料电池性能、延长电池寿命方面起着关键作用。由于燃料电池阴极电化学反应不可避免地生成液态水，在操作条件不当或者流场排水性较差时，燃料电池局部区域会因为液态水的积聚而发生水淹。从而阻碍反应物运输，影响电池的输出性能。此外，如果燃料电池长期处于局部水淹的状态，还会严重影响电池的耐久性和安全运行。为了确保燃料电池的长期安全高效运行，有效的燃料电池水淹诊断方法是必不可少的。
目前，燃料电池中水淹的诊断方法主要有三种，分别是辐射成像法、可视化流道法和电化学阻抗谱法。
辐射成像技术主要包括中子成像法、工业CT等，是使用放射性设备直接测量水含量的方法。专利CN 201911267859.8中提出了一种燃料电池的中子成像表征装置，该装置可以在燃料电池工作状态下，对液态水进行原位、非入侵和非破坏性的检测。与其他方法相比，中子成像法得到的结果能反映真实操作状态下水含量分布情况。
可视化流道法在研究燃料电池内液态水动力学行为中比较常见，论文中使用较多。该方法大多将燃料电池流道设计为透明结构，在电池运行过程中能直接观察到液态水在流道中的流动状态。但是该方法不可避免地会改变双极板材料，与原本的石墨或金属双极板相比，透明材料电导率会变低很多，从而无法反映燃料电池真实的性能。
上述两种检测水含量的方法可以归类为直接水淹诊断方法，而另一种电化学阻抗谱法是通过测量燃料电池的质量传输阻抗来间接检测电池的水淹程度。清华大学有团队提出了基于低频阻抗的燃料电池水故障诊断方法，采用半经验等效电路模型来拟合实验测试得到的电化学阻抗谱，分析水淹过程中传质阻抗的变化。他们发现电化学阻抗谱方法能提供大量的水故障信息，对燃料电池水淹的避免和耐久性提升具有重要意义。但是该方法无法对水含量进行瞬态检测，对燃料电池的运行稳定性有一定要求，并且只能对电池的整体水淹状态进行评估，无法确定水淹发生的位置。
上述第一种方法由于设备昂贵、技术要求高且涉及放射安全问题，不适合于广泛应用；第二种方法难以量化液态水含量以及液态水对电化学反应速率的影响，并且透明材质的流道会对燃料电池性能造成较大影响，无法还原燃料电池内部真实的反应；第三种方法不能检测出燃料电池内部液态水的分布，从而无法判断水淹发生的位置。并且每次阻抗谱测试时间较长，无法及时监测到燃料电池内部水淹的瞬态变化情况。
本发明针对现有水淹诊断方法存在的诸多不便，提出了一种基于电流密度分布的燃料电池水淹诊断方法。该方法可以通过实时测量燃料电池工作时的电流密度分布，对燃料电池水淹状态进行在线诊断。
发明内容
本发明的目的是提出一种基于电流密度分布的燃料电池水淹诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：利用燃料电池控制系统运行单体电池，使燃料电池达到稳定状态；
步骤2：利用数据采集系统记录稳定状态下燃料电池的电流密度分布；计算稳定状态电流密度的RSD值；将测试点划分为多个区域，统计不同区域的总电流值；将稳定状态下测得的数据作为对照，排除流场结构和膜电极均匀性对电流密度的影响；
步骤3：燃料电池达到稳定状态后，改变电池的操作条件，实时地监测电流密度分布的瞬态变化，同时计算每个时刻电流密度的RSD值判断燃料电池是否发生水淹；再转到步骤4；
步骤4：判断监测到的RSD值是否超过规定值30％，若是，则燃料电池发生了水淹；若否，继续监测RSD值，再转到步骤3；
步骤5：在确认燃料电池发生了水淹后，将分区域统计的电流结果与稳定状态进行对比，当某区域电流密度下降时，判定该区域发生了水淹。
所述步骤2中的RSD值计算公式如下：
Figure BDA0003227084750000021
式中，SD是标准偏差，
Figure BDA0003227084750000022
是电流密度的平均值，xi和n分别是不同测试点的电流密度值和测试点的数量。
利用电流扫描分流器来测量燃料电池内的电流密度分布；所述电流扫描分流器包括传感器板、连接区、第一接口区和第二接口区。
所述步骤3中的操作条件为操作温度、进口流量和负载电流。
本发明的有益效果在于：
1、可基于电流密度定量地判断燃料电池的水淹程度；
2、可准确确定水淹发生的位置；
3、该方法中使用的设备体积小巧，操作简单，不会对燃料电池的性能造成影响；在燃料电池水管理，尤其是针对车用燃料电池的水管理方面具有很好的应用前景。
附图说明
图1为本发明基于电流密度分布的燃料电池水淹诊断方法的流程图；
图2为电流扫描分流器示意图；
图中：21-传感器板、22-连接区、23-第一接口区、24-第二接口区；
图3为电池组装置示意图；
图中：1-第一加热垫片、2-第一端板、3-第一集电板、4-电流扫描分流器、5-阳极双极板、6-密封垫、7-膜电极、8-阴极双极板、9-第二集电板、10-第二端板、11-第二加热垫片、12-第一螺栓、13-第二螺栓；
图4为实验设置示意图；
图5(a)(b)为负载电流改变前后电流密度分布变化图。
具体实施方式
本发明提出一种基于电流密度分布的燃料电池水淹诊断方法，下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。
首先，介绍该方法中需要用来测量燃料电池内的电流密度分布的电流扫描分流器，其结构示意图如图1所示。示意图中，编号21为传感器板，传感器板的面积需与燃料电池的活性面积保持一致。为了有效地测量燃料电池内的电流密度分布，传感器板由多个测试单元组成，每个测试单元使用低欧姆阻抗的分流电阻来测量电流。编号22为连接区，主要功能为：1.方便传感器电流信号传输线的布线；2.避免电流扫描分流器与燃料电池发生干涉；编号23和编号24为数据线的接口区，用于布置数据接口，方便将采集到的电流信号传输到上位机。其中，电流扫描分流器的尺寸和测试单元数量并不是唯一的，连接区、接口区的几何形状也不是唯一的，需要根据被测燃料电池的具体结构、尺寸以及活性面积等因素而定。
用于采集电流密度分布的电流扫描分流器也可用其他设备替代，只需要保证采集到的数据能很好地反映燃料电池电流密度分布特性即可。
然后，以单电池测试为例介绍电流扫描分流器的安装方法，单电池组装示意图如图2所示。示意图中，编号1和编号11为加热垫片；编号2和编号10为端板；编号3和编号9为集电板；编号4为电流扫描分流器，布置在阴极双极板外侧；编号5和编号8为阳极和阴极的双极板，采用石墨板或金属板制作。双极板中面向膜电极的一侧具有流场，是传输反应物和排水的场所；编号6为密封垫；编号7为膜电极；编号12和13为螺栓，用于紧固单体燃料电池，并对每个螺栓相同的扭矩拧紧。需要指出的是，并非上述所有的部件都是必须的，例如可以不设置加热垫片，且本发明提出的水淹诊断方法不仅适用于一节燃料电池的情况，当燃料电池不止一节时，电流扫描分流器也可以安装多片。此外，示意图中燃料电池由螺栓紧固，但实际中不限于螺栓紧固，该方法适用于各种常见紧固方式，例如卡箍紧固、钢带紧固等。
燃料电池安装完成后，运行电池并进行电流密度采集。下面以单体燃料电池测试为例，绘制了具体的实验设置示意图，如图3所示。实验设置主要由两部分组成，一部分是用于操作燃料电池的控制系统，另一部分是用于测试电流密度分布的数据采集系统。控制系统用于操控燃料电池的运行条件，如进口流量、工作温度和工作压力等。数据采集系统用于实时采集燃料电池的电流密度分布，并且根据电流密度分布状态来判断燃料电池是否发生水淹，以及水淹发生的位置。
在实验测得电流密度分布数据的同时，采用相对标准偏差(RSD)对不同时刻的电流密度分布进行均匀度计算，根据RSD值的变化大小来判断燃料电池是否发生了水淹；同时将燃料电池活性区域划分为多个区域，统计每个区域的总电流，用于确定水淹发生的位置。RSD值计算公式如下所示：
Figure BDA0003227084750000041
其中，SD是标准偏差，
Figure BDA0003227084750000042
是电流密度的平均值，xi和n分别是不同测试点的电流密度值和测试点的数量。
上述作为燃料电池水淹判据的方法并不仅限于RSD方法，其他能衡量电流密度分布均匀性的方法均可，例如其他统计学方法以及基于机器学习的数据处理方法等等。
在实验中，该水淹诊断方法的具体实施流程图如图4所示。
第一步：使用燃料电池控制系统运行单体电池，使燃料电池达到稳定状态，此时如电流密度分布只在极小范围内波动。
第二步：使用数据采集系统记录稳定状态下燃料电池的电流密度分布。与此同时，计算稳定状态电流密度的RSD值；将测试点划分为多个区域，统计不同区域的总电流值。将稳定状态下测得的数据作为对照，以此来排除流场结构、膜电极均匀性等参数对电流密度的影响。
第三步：燃料电池达到稳定状态后，改变电池的操作条件，如改变操作温度、进口流量和负载电流等。实时的监测电流密度分布的瞬态变化，同时计算每个时刻电流密度的RSD，以此为依据来判断燃料电池是否发生水淹。
电流密度分布随着操作条件改变而变化的实例如图5所示。可以看到当负载电流为37A时，燃料电池整体的电流密度分布较为均匀，RSD值仅为17.79％。然而，当负载电流拉载至45A时，电流密度呈现出极其不均匀的状态，并且RSD值达到65.84％。与操作条件改变之前相对比，RSD值增幅超过40％，因此可以判断在负载电流改变后，燃料电池内部发生了严重水淹。
第四步：当监测到的RSD值出现上升，并且相比稳定状态增幅超过规定值30％时，可以判断燃料电池发生了水淹。需要注意的是，由于不同活性面积、不同流场结构的燃料电池水淹特性不一样，因此RSD方法中用于判定水淹的规定值需要提前标定。
第五步：在确认燃料电池发生了水淹后，将分区域统计的电流结果与稳定状态进行对比，当某区域电流密度明显下降时，判断该区域发生了水淹。
此实施例仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种基于电流密度分布的燃料电池水淹诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：利用燃料电池控制系统运行单体电池，使燃料电池达到稳定状态；
步骤2：利用数据采集系统记录稳定状态下燃料电池的电流密度分布；计算稳定状态电流密度的RSD值；将测试点划分为多个区域，统计不同区域的总电流值；将稳定状态下燃料电池的电流密度、电流密度的RSD值、不同区域的总电流值作为对照，以此来排除流场结构和膜电极均匀性对电流密度的影响；
步骤3：燃料电池达到稳定状态后，改变电池的操作条件，实时地监测电流密度分布的瞬态变化，同时计算每个时刻电流密度的RSD值判断燃料电池是否发生水淹；再转到步骤4；
步骤4：判断每个时刻电流密度的RSD值是否超过规定值30％，若是，则燃料电池发生了水淹；若否，继续监测RSD值，再转到步骤3；
步骤5：在确认燃料电池发生了水淹后，将分区域统计的电流结果与稳定状态进行对比，当某区域电流密度下降时，判定该区域发生了水淹；
所述RSD值计算公式如下：
Figure FDA0004121117170000011
式中，SD是标准偏差，
Figure FDA0004121117170000012
是电流密度的平均值，xi和n分别是不同测试点的电流密度值和测试点的数量。
2.根据权利要求1所述基于电流密度分布的燃料电池水淹诊断方法，其特征在于，利用电流扫描分流器来测量燃料电池内的电流密度分布；所述电流扫描分流器包括传感器板(21)、连接区(22)、第一接口区(23)和第二接口区(24)。
3.根据权利要求1所述基于电流密度分布的燃料电池水淹诊断方法，其特征在于，所述步骤3中的操作条件为操作温度、进口流量和负载电流。
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