CN114188576B - 一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法 - Google Patents
一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114188576B CN114188576B CN202111508254.0A CN202111508254A CN114188576B CN 114188576 B CN114188576 B CN 114188576B CN 202111508254 A CN202111508254 A CN 202111508254A CN 114188576 B CN114188576 B CN 114188576B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power
- probability
- stack
- pile
- fuel cell
- 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.)
- Active
Links
- 239000000446 fuel Substances 0.000 title claims abstract description 54
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 17
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 4
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 claims 2
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 claims 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims 1
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 abstract description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 5
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000000178 monomer Substances 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
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
- H01M8/04992—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
-
- 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
- H01M8/24—Grouping of fuel cells, e.g. stacking of fuel cells
- H01M8/249—Grouping of fuel cells, e.g. stacking of fuel cells comprising two or more groupings of fuel cells, e.g. modular assemblies
-
- 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)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Chemical & Material Sciences (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Sustainable Energy (AREA)
- Sustainable Development (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Fuel Cell (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法,根据多堆燃料电池系统功率控制方法得到需要运行的电堆个数以及每个需要运行的电堆的目标功率;对目标功率进行随机分配,并基于各电堆在各功率区间的运行时间来修正随机分配概率;根据随机分配概率将目标功率分配给相应电堆。本发明将现有控制策略最终输出的电堆运行个数及输出功率分配给具体的电堆,避免电堆之间的投运时间、功率不均衡,保证整体多堆燃料电池系统的服役寿命和性能。
Description
技术领域
本发明属于燃料电池技术领域,特别是涉及一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法。
背景技术
多堆PEMFC发电系统相比于单堆燃料电池系统可以提供更高的输出功率,且更加可靠,在大功率应用场景有着明显的优势。多堆PEMFC系统功率分配方法中两种传统的策略是平均分配策略和逐级分配策略。平均分配策略是指投运的电堆数量恒定,需求功率平均分配到每套PEMFC电堆中,每个电堆的实时输出功率保持一致;逐级分配策略是指每套电堆逐级投运,前一级的电堆工作至其最大输出功率后再启动下一级电堆,以此类推。平均分配策略在低功率区间系统的效率较低,功率较低时启动全部电堆系统成本较高,该策略的最低输出功率为所有电堆最低输出功率之和,其针对低功率区间有明显缺陷;逐级分配策略可以实现系统更宽功率范围输出,在低功率输出时可明显提高系统效率,但仅仅在第一个PEMFC单体处达到最大效率,随着功率等级的增加,整体系统效率急剧降低。现有技术中提出了一种基于功率自适应分配的多堆燃料电池系统效率协调优化控制方法,结合了平均分配策略和逐级分配策略两种策略的特点并考虑系统效率进行了优化。但是,若燃料电池长时间工作在低功率状态,燃料电池性能发挥不出来,寿命衰减快。
上述现有控制策略的最终输出是目标功率,即电堆运行个数及目标功率,并未将输出功率分配到具体的电堆。因此在多堆系统长时间服役后,可能存在电堆之间投运时间、功率不均衡的情况,比如有的电堆经常投运而有的电堆经常闲置,或者有的电堆经常投运在高功率输出状态而有的电堆经常投运在低功率输出状态,长期如此可能会影响整个系统的服役寿命和性能,导致成本增加。对于逐级分配策略以及相似形式的策略,该分配问题值得重视。对于平均分配策略,当目标功率大于系统最小输出功率之和时,每套的功率分配均相同,不存在上述分配问题,但由于燃料电池运行时有最小功率限制,因此在目标功率小于系统最小输出功率之和时,需投运部分电堆,因此也存在上述功率分配问题。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提出了一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法,将现有控制策略最终输出的电堆运行个数及输出功率分配给具体的电堆,避免电堆之间的投运时间、功率不均衡,保证整体多堆燃料电池系统的服役寿命和性能。
为达到上述目的,本发明采用的技术方案是:一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法,包括步骤:
根据多堆燃料电池系统功率控制方法得到需要运行的电堆个数以及每个需要运行的电堆的目标功率;
对目标功率进行随机分配,并基于各电堆在各功率区间的运行时间来修正随机分配概率;
根据随机分配概率将目标功率分配给相应电堆。
进一步的是,分配原则为:电堆在功率区间的运行时间越短,那么目标功率在该功率区间时,将目标功率分配给该电堆的概率越高。
进一步的是,对目标功率进行随机分配,并基于各电堆在各功率区间的运行时间来修正随机分配概率,包括步骤:
对于某个目标功率,先找出各个电堆在该目标功率所属功率区间的运行时间中运行时间最短的电堆;
将运行时间最短的电堆的分配概率设定为最大;根据最大分配概率与其他各个电堆在该功率区间的运行时间计算其他各个电堆的分配概率,从而获得各个电堆的随机分配概率。
进一步的是,根据最大分配概率与其他各个电堆在该功率区间的运行时间计算其他各个电堆的分配概率,从而获得各个电堆的随机分配概率,包括步骤:
根据目标功率获得所对应的功率区间,根据该功率区间获取各个电堆在该功率区间下的运行时间Ti,i为电堆编号;
计算运行时间最短的电堆在最短运行时间与最长运行时间之间的差值ΔTmax=Tmax-Tmin,计算其他各电堆在该功率区间的运行时间与最长运行时间之间的差值ΔTi=Tmax-Ti;
设分配给运行时间最短的电堆的概率为P(Tmin),该概率也就是各电堆分配概率中的最大值;则各个电堆随机分配的概率为:
上式即为得出将目标功率分配给各个电堆的概率;分配给运行时间越短的电堆的概率越大,分配给运行时间最短的电堆的概率最大,分配给运行时间最长的电堆的概率为0。
进一步的是,基于各电堆在各功率区间的运行时间来修正随机分配的概率时,引入权重系数进行修正。
进一步的是,引入权重系数ai进行修正,取分配给运行时间最短的电堆的概率的权重为1,则分配给运行时间最短的电堆的概率仍为P(Tmin),各个电堆随机分配的概率为
进一步的是,具有多个目标功率时,根据目标功率所在功率区间各个电堆运行时间之间的差距,判定目标功率需要被优先选取进行分配;
基于各目标功率在各个电堆运行时间的最大差值来修正随机选取的概率。
进一步的是,具有多个目标功率时:
先判断这多个目标功率所在的功率区间,得到各个电堆在相应功率区间的运行时间Tji,i为电堆编号,j为目标功率编号;
计算各目标功率所在的功率区间的运行时间最大差值:ΔTjmax=Tjmax-Tjmin,记T′j=ΔTjmax;
计算运行时间最大差值中最大值和最小值的差值ΔT′max=T′max-T′min;计算各目标功率所在功率区间的运行时间最大差值与运行时间最大差值中最小值的差值ΔT′j=T′j-T′min;
设选取运行时间最大差值最大的目标功率的概率为P(T′max),该概率也就是各目标功率选取概率中的最大值;则各个目标功率随机选取的概率为:
上式即得出的选取各个目标功率进行分配的概率,选取运行时间最大差值越大的目标功率的概率越大,选取运行时间最大差值最大的目标功率的概率最大,选取运行时间最大差值最小的目标功率的概率为0。
进一步的是,将单套电堆的功率输出范围分为若干个功率区间;以此获得各个电堆的功率区间;
在运行时记录功率数据,以采样周期记录各套电堆的运行功率,从而得到各电堆在各个功率区间的运行时间。
进一步的是,所述多堆燃料电池系统包括:多个燃料电池电堆,每个电堆配置一个燃料电池控制器;中央控制器;和数据存储设备;
燃料电池控制器负责各电堆的输出控制和辅助部件的控制以及传感器的信息采集;
中央控制器负责与用户、各燃料电池控制器以及数据存储设备之间的信息交互并负责整个多堆系统的功率控制;
数据存储设备负责记录需要的数据;
中央控制器在接受到用户的需求功率信息后,读取数据存储设备存储的数据并根据所提出的功率控制方法进行,将计算得出的结果发送至相应燃料电池控制器,从而对用户的功率需求进行响应,多堆燃料电池系统功率调控方法,实现考虑寿命和性能的多堆系统功率控制,在运行过程中同时将需要记录的数据发送至数据存储设备进行存储。
采用本技术方案的有益效果:
本发明对目标功率进行随机分配,并基于各电堆在各功率区间的运行时间来修正随机分配概率;根据随机分配概率将目标功率分配给相应电堆;采用这种技术方案可避免电堆之间投运时间、功率不均衡的情况,使得各个电堆的投运工况更加平均,避免因某个或部分电堆性能衰减过快而导致的整个系统的输出能力降低甚至停运检修,有利于多堆燃料电池系统的模块化技术发展,且能够延长系统服役寿命,有效降低系统运营维护成本。
本发明通过随机分配结合引入概率修正调节,还能够在应对数据存储设备发生故障等情况时,仍然保留一定的均衡分配能力,具有一定的容错能力。
附图说明
图1为本发明的一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法流程示意图;
图2为本发明实施例中多堆燃料电池系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面结合附图对本发明作进一步阐述。
在本实施例中,参见图1所示,本发明提出了一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法,包括步骤:
根据多堆燃料电池系统功率控制方法得到需要运行的电堆个数以及每个需要运行的电堆的目标功率;
对目标功率进行随机分配,并基于各电堆在各功率区间的运行时间来修正随机分配概率;
根据随机分配概率将目标功率分配给相应电堆。
作为上述实施例的优化方案1:
设多堆燃料电池系统有n个额定功率为Pe的电堆,编号为FC1,FC2,...,FCn(n≥2),m个目标功率为P1,P2,...,Pm(m≤n)。
将单套电堆的功率输出范围分为若干个功率区间,例如Pmin~20%Pe,20%Pe~40%Pe,40%Pe~60%Pe,60%Pe~80%Pe,80%Pe~100%Pe,并在运行时记录功率数据,以某一采样周期记录各套电堆的运行功率,则可以得到各电堆在各个功率区间的运行时间。
在整个多堆系统运行时间足够长、功率分配次数足够多时,随机分配能够实现均衡分配,但随机分配无法对已经发生的电堆之间的投运时间、功率不均衡进行修正。本发明认为目标功率是更需要被分配给在该功率所在区间运行时间更短的电堆的,进一步地根据各电堆在各个功率区间的运行时间自适应调整随机分配概率,因此该方法的基本原则为某个电堆在某个功率区间的运行时间越短,那么目标功率在该功率区间时,将目标功率分配给该电堆的概率越高。
在运行时间足够长时,由于Ti之间的差值相对于Ti本身来说很小,利用Ti本身不能有效判断出将该目标功率随机分配给各个电堆的实际需求,因此按照以下方法利用Ti之间的差值进行概率调整。
对目标功率进行随机分配,并基于各电堆在各功率区间的运行时间来修正随机分配概率,包括步骤:
对于某个目标功率,先找出n个电堆在该目标功率所属功率区间的运行时间中运行时间Ti(i=1,2,...n)最短的电堆,其运行时间为Tmin;
计算运行时间最短的电堆在最短运行时间与最长运行时间之间的差值ΔTmax=Tmax-Tmin,计算其他各电堆在该功率区间的运行时间与最长运行时间之间的差值ΔTi=Tmax-Ti;根据这些差值来计算随机分配的概率,计算基本原则为运行时间最短的电堆分配的概率最大,且运行时间与最短运行时间相差越小的电堆随机分配的概率越大,运行时间与最短运行时间相差越大的电堆随机分配的概率越小。
设分配给运行时间最短的电堆的概率为P(Tmin),该概率也就是各电堆分配概率中的最大值;
则各个电堆随机分配的概率为:
上式即为得出将目标功率分配给各个电堆的概率;分配给运行时间越短的电堆的概率越大,分配给运行时间最短的电堆的概率最大,分配给运行时间最长的电堆的概率为0。
可由概率和为1得:
从而解得从而解得其他各个概率值。
作为上述实施例的优化方案2:
基于各电堆在各功率区间的运行时间来修正随机分配的概率时,引入权重系数进行修正。
引入权重系数ai进行修正,取分配给运行时间最短的电堆的概率的权重为1,则分配给运行时间最短的电堆的概率仍为P(Tmin),各个电堆随机分配的概率为权重系数ai可由更进一步的算法或通过试验数据等进行标定。
作为上述实施例的优化方案3:
具有多个目标功率时,根据目标功率所在功率区间各个电堆运行时间之间的差距,判定目标功率需要被优先选取进行分配;基于各目标功率在各个电堆运行时间的最大差值来修正随机选取的概率。
有多个目标功率时,仍然认为目标功率所在功率区间各个电堆运行时间之间的差距更大的更需要被优先选取进行分配,包括步骤:
先判断这多个目标功率所在的功率区间,得到各个电堆在相应功率区间的运行时间Tji(j=1,2,...m,i=1,2,...n),i为电堆编号,j为目标功率编号;
计算各目标功率所在的功率区间的运行时间最大差值:ΔTjmax=Tjmax-Tjmin(j=1,2,...,m),记T′j=ΔTjmax;
计算运行时间最大差值中最大值和最小值的差值ΔT′max=T′max-T′min;计算各目标功率所在功率区间的运行时间最大差值与运行时间最大差值中最小值的差值ΔT′j=T′j-T′min;类似的,根据这些差值来计算随机选取的概率,计算基本原则为运行时间最大差值最大的目标功率选取的概率最大,且运行时间最大差值与最大运行时间最大差值相差越小的电堆随机选取的概率越大,运行时间最大差值与最大运行时间最大差值相差越大的电堆随机选取的概率越小。
设选取运行时间最大差值最大的目标功率的概率为P(T′max),该概率也就是各目标功率选取概率中的最大值;则各个目标功率随机选取的概率为:
上式即得出的选取各个目标功率进行分配的概率,选取运行时间最大差值越大的目标功率的概率越大,选取运行时间最大差值最大的目标功率的概率最大,选取运行时间最大差值最小的目标功率的概率为0。
可由概率和为1得
从而解得从而解得其他各个概率值。
根据该方法选取目标功率后,按照前述方法随机分配给某个电堆,此时若有多个目标功率在该区间,则在该功率区间的多个目标功率中随机选取进行分配。随后在余下的目标功率中再按照该方法选取一个目标功率,继续按照前述方法将其分配给余下的电堆中该功率所在功率区间运行时间最短的电堆,依次类推。
在上述各个实施例中,多堆燃料电池系统可采用如下结构,如图2所示,多堆燃料电池系统包括:多个燃料电池电堆FC,每个电堆配置一个燃料电池控制器FCU;中央控制器ECU;和数据存储设备;
燃料电池控制器负责各电堆的输出控制和辅助部件的控制以及传感器的信息采集;
中央控制器负责与用户、各燃料电池控制器以及数据存储设备之间的信息交互并负责整个多堆系统的功率控制;
数据存储设备负责记录需要的数据;
中央控制器在接受到用户的需求功率信息后,读取数据存储设备存储的数据并根据所提出的功率控制方法进行,将计算得出的结果发送至相应燃料电池控制器,从而对用户的功率需求进行响应,多堆燃料电池系统功率调控方法,实现考虑寿命和性能的多堆系统功率控制,在运行过程中同时将需要记录的数据发送至数据存储设备进行存储。
本发明在现有多堆燃料电池系统功率控制方法得到需要运行的电堆个数以及每个需要运行的电堆的目标功率后,将目标功率分配给所在功率区间运行时间最短的电堆,多个目标功率时优先选取运行时间最大差值最大的目标功率。通过随机分配结合引入概率修正调节,在应对数据存储设备发生故障等情况时,仍然保留一定的均衡分配能力,有一定容错能力。本发明能够有效避免这种电堆之间投运时间、功率不均衡的情况,使得各个电堆的投运工况更加平均,避免因某个或部分电堆性能衰减过快而导致的整个系统的输出能力降低甚至停运检修,有利于多堆燃料电池系统的模块化技术发展,且能够延长系统服役寿命,有效降低系统运营维护成本。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (7)
1.一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法,其特征在于,包括步骤:
根据多堆燃料电池系统功率控制方法得到需要运行的电堆个数以及每个需要运行的电堆的目标功率;
对目标功率进行随机分配,并基于各电堆在各功率区间的运行时间来修正随机分配概率;
根据随机分配概率将目标功率分配给相应电堆;
其中,具有多个目标功率时,根据目标功率所在功率区间各个电堆运行时间之间的差距,判定目标功率需要被优先选取进行分配;基于各目标功率在各个电堆运行时间的最大差值来修正随机选取的概率;
具有多个目标功率时:
先判断这多个目标功率所在的功率区间,得到各个电堆在相应功率区间的运行时间Tji,i为电堆编号,j为目标功率编号;
计算各目标功率所在的功率区间的运行时间最大差值:ΔTjmax=Tjmax-Tjmin,记T′j=ΔTjmax;
计算运行时间最大差值中最大值和最小值的差值ΔT′max=T′max-T′min;计算各目标功率所在功率区间的运行时间最大差值与运行时间最大差值中最小值的差值ΔT′j=T′j-T′min;
设选取运行时间最大差值最大的目标功率的概率为P(T′max),该概率也就是各目标功率选取概率中的最大值;则各个目标功率随机选取的概率为:
上式即得出的选取各个目标功率进行分配的概率,选取运行时间最大差值越大的目标功率的概率越大,选取运行时间最大差值最大的目标功率的概率最大,选取运行时间最大差值最小的目标功率的概率为0;
将单套电堆的功率输出范围分为若干个功率区间;以此获得各个电堆的功率区间;在运行时记录功率数据,以采样周期记录各套电堆的运行功率,从而得到各电堆在各个功率区间的运行时间。
2.根据权利要求1所述的一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法,其特征在于,分配原则为:电堆在功率区间的运行时间越短,那么目标功率在该功率区间时,将目标功率分配给该电堆的概率越高。
3.根据权利要求2所述的一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法,其特征在于,对目标功率进行随机分配,并基于各电堆在各功率区间的运行时间来修正随机分配概率,包括步骤:
对于某个目标功率,先找出各个电堆在该目标功率所属功率区间的运行时间中运行时间最短的电堆;
将运行时间最短的电堆的分配概率设定为最大;根据最大分配概率与其他各个电堆在该功率区间的运行时间计算其他各个电堆的分配概率,从而获得各个电堆的随机分配概率。
4.根据权利要求3所述的一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法,其特征在于,根据最大分配概率与其他各个电堆在该功率区间的运行时间计算其他各个电堆的分配概率,从而获得各个电堆的随机分配概率,包括步骤:
根据目标功率获得所对应的功率区间,根据该功率区间获取各个电堆在该功率区间下的运行时间Ti,i为电堆编号;
计算运行时间最短的电堆在最短运行时间与最长运行时间之间的差值ΔTmax=Tmax-Tmin,计算其他各电堆在该功率区间的运行时间与最长运行时间之间的差值ΔTi=Tmax-Ti;
设分配给运行时间最短的电堆的概率为P(Tmin),该概率也就是各电堆分配概率中的最大值;则各个电堆随机分配的概率为:
上式即为得出将目标功率分配给各个电堆的概率;分配给运行时间越短的电堆的概率越大,分配给运行时间最短的电堆的概率最大,分配给运行时间最长的电堆的概率为0。
5.根据权利要求4所述的一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法,其特征在于,基于各电堆在各功率区间的运行时间来修正随机分配的概率时,引入权重系数进行修正。
6.根据权利要求5所述的一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法,其特征在于,引入权重系数ai进行修正,取分配给运行时间最短的电堆的概率的权重为1,则分配给运行时间最短的电堆的概率仍为P(Tmin),各个电堆随机分配的概率为。
7.根据权利要求1-6任一所述的一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法,其特征在于,所述多堆燃料电池系统包括:多个燃料电池电堆,每个电堆配置一个燃料电池控制器;中央控制器;和数据存储设备;
燃料电池控制器负责各电堆的输出控制和辅助部件的控制以及传感器的信息采集;
中央控制器负责与用户、各燃料电池控制器以及数据存储设备之间的信息交互并负责整个多堆系统的功率控制;
数据存储设备负责记录需要的数据;
中央控制器在接受到用户的需求功率信息后,读取数据存储设备存储的数据并根据所提出的功率控制方法进行,将计算得出的结果发送至相应燃料电池控制器,从而对用户的功率需求进行响应,多堆燃料电池系统功率调控方法,实现考虑寿命和性能的多堆系统功率控制,在运行过程中同时将需要记录的数据发送至数据存储设备进行存储。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111508254.0A CN114188576B (zh) | 2021-12-10 | 2021-12-10 | 一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111508254.0A CN114188576B (zh) | 2021-12-10 | 2021-12-10 | 一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114188576A CN114188576A (zh) | 2022-03-15 |
CN114188576B true CN114188576B (zh) | 2024-03-19 |
Family
ID=80543143
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111508254.0A Active CN114188576B (zh) | 2021-12-10 | 2021-12-10 | 一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114188576B (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20070059237A (ko) * | 2005-12-06 | 2007-06-12 | 현대자동차주식회사 | 연료전지 하이브리드 시스템의 동력 분배 방법 |
WO2014182332A1 (en) * | 2013-05-09 | 2014-11-13 | Parker-Hannifin Corporation | Aerospace fuel cell power control system |
KR20150026265A (ko) * | 2013-09-02 | 2015-03-11 | 현대자동차주식회사 | 연료전지 시스템의 운전압력 제어 방법 |
CN110774942A (zh) * | 2019-10-31 | 2020-02-11 | 上海电力大学 | 一种混合动力驱动系统中的燃料电池输出功率控制方法 |
CN112959901A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-06-15 | 陈俊霖 | 一种燃料电池汽车的控制方法 |
CN113602153A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-11-05 | 东南大学 | 多堆氢燃料电池系统功率管理方法 |
-
2021
- 2021-12-10 CN CN202111508254.0A patent/CN114188576B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20070059237A (ko) * | 2005-12-06 | 2007-06-12 | 현대자동차주식회사 | 연료전지 하이브리드 시스템의 동력 분배 방법 |
WO2014182332A1 (en) * | 2013-05-09 | 2014-11-13 | Parker-Hannifin Corporation | Aerospace fuel cell power control system |
KR20150026265A (ko) * | 2013-09-02 | 2015-03-11 | 현대자동차주식회사 | 연료전지 시스템의 운전압력 제어 방법 |
CN110774942A (zh) * | 2019-10-31 | 2020-02-11 | 上海电力大学 | 一种混合动力驱动系统中的燃料电池输出功率控制方法 |
CN112959901A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-06-15 | 陈俊霖 | 一种燃料电池汽车的控制方法 |
CN113602153A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-11-05 | 东南大学 | 多堆氢燃料电池系统功率管理方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114188576A (zh) | 2022-03-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110962693B (zh) | 一种基于有限状态分层的燃料电池汽车能量管理方法 | |
CN110445198B (zh) | 一种基于储能电池的电网一次调频控制方法及系统 | |
WO2022100112A1 (zh) | 一种并联燃料电池动力系统功率分配方法及系统 | |
CN107180981B (zh) | 燃料电池系统和用于运行燃料电池系统的方法 | |
CN112491064A (zh) | 一种考虑soc自适应恢复的储能一次调频综合控制方法 | |
KR102160399B1 (ko) | 하이브리드 차량에서 전력 소비를 최적화하기 위한 시스템 및 방법 | |
US11688868B2 (en) | Fuel cell load cycling to support the electric grid | |
CN113173108B (zh) | 多堆燃料电池控制方法、控制装置、系统及车辆 | |
CN109617103B (zh) | 一种储能机组的梯次利用储能电池能量控制方法和系统 | |
CN113541171B (zh) | 一种规模化储能电站统一调度的控制方法及系统 | |
CN115986843A (zh) | 一种应用数字孪生技术的储能电站功率分配方法 | |
CN114188576B (zh) | 一种基于随机分配的多堆燃料电池系统功率调控方法 | |
CN110970972B (zh) | 一种dcdc变换器的控制方法、装置、存储介质及电源 | |
CN114188575B (zh) | 一种基于功率区间的多堆燃料电池系统功率调控方法 | |
JP4821949B2 (ja) | 燃料電池システム | |
CN115000469B (zh) | 一种燃料电池系统的功率控制方法 | |
CN114221366B (zh) | 用于储能电站多pcs时序响应的控制方法、控制器和电站 | |
KR101510066B1 (ko) | 연료전지 어셈블리 및 제어 방법 | |
CN113246959B (zh) | 混合动力车辆控制方法、装置和可读存储介质 | |
CN115800342B (zh) | 一种基于功率分配因子的储能电站agc有功功率分配方法 | |
CN114714986B (zh) | 燃料电池发动机系统功率加载控制方法、存储介质及车辆 | |
US10359754B2 (en) | Fuel cell system and method of controlling fuel cell | |
CN114696315B (zh) | 燃煤电厂厂级agc系统控制方法 | |
CN116169328B (zh) | 燃料电池系统控制方法、装置、电子设备及燃料电池 | |
CN114069663B (zh) | 增强无功调节能力的储能电站自动电压控制方法及系统 |
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 |