CN114908356A - 一种可再生能源电解水制氢控制系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种可再生能源电解水制氢控制系统；所述可再生能源电解水制氢控制系统，按照设备功能分为功率输入、功率输出和控制模块三大部分；所述功率输入部分包括风力发电机组、光伏发电阵列、燃料电池、蓄电池以及相关的电流转换器，用于为可再生能源电解水制氢系统提供功率输入；所述功率输出部分包括电网变电站、氢气电解槽以及相关的电流转换器，作为可再生能源电解水制氢系统负载；所述控制模块部分包括功率采集器、储氢罐压力采集器、蓄电池电量采集装置以及数据处理模块，根据系统功率输出需要及时调整电解槽、燃料电池功率以及蓄电池功率，响应速度和可靠性大大提高，进一步提升风电、光伏可再生能源综合利用效率。

Description

一种可再生能源电解水制氢控制系统
技术领域
本发明涉及电气设计领域，尤其涉及一种可再生能源电解水制氢 控制系统。
背景技术
氢能是一种零碳绿色的清洁能源载体，具有安全环保、能量密度 大、转化效率高、储量丰富和使用范围广等特点，被国际社会认为是 二十一世纪终极能源解决方案之一。利用可再生能源电解水制氢将成 为实现多能互补、能源有效转换的核心枢纽，有效促进风电、光伏等 可再生能源大规模消纳，发展前景广阔。
新型可再生能源电解水制氢系统是一种将氢气作为有效能源载 体提高风电、光伏等可再生能源发电系统利用水平的综合能源系统。 在所述系统中，风力发电机组通过风机叶片捕获风能并带动发电机旋 转做功，实现风能-机械能-电能的转换；光伏发电阵列在光伏板发 生光电效应，实现太阳能-电能的转换；氢电解槽在风力发电、光伏 发电出力剩余的情况下利用直流电在膜电极电解水产生氢气并存储 在储氢罐，用于市场销售和燃料电池氢源；燃料电池在风电、光伏出 力不足的情况下投入使用，利用储氢罐中的氢气与空气中的氧气发生 电化学反应，产生电能作为综合能源系统电源补充，以质子交换膜燃 料电池为例，将固体聚合物作为电解质膜，空气作为氧化剂，氢气作 为燃料气体，双极板采用有气体流动通道的石墨或进行表面改性的金 属板，在阳极，氢气在催化剂的作用下失去电子生成氢正离子(也叫 做质子)，燃料电池的质子交换膜促进氢正离子从阳极转移到阴极；在阴极，空气中的氧气在催化剂表面获得电子，形成负离子，并与从 阳极转移到阴极的氢正离子发生化学反应，生成水，水通过气体扩散 层与残余未发生反应的尾气一并排出。蓄电池作为系统保障电源，根 据电网需求投入使用。
可再生能源电解水制氢系统需要风电、光伏、氢电解槽、燃料电 池、蓄电池优化控制、协同配合，最大限度保障电网功率需求，提高 电力系统安全稳定性。如何控制可再生能源电解水制氢系统各关键模 块在电网预测需求功率发生变化时快速响应、做出功率调整，确保系 统输送电网净功率与预测需求功率相匹配，是实现风电、光伏可再生 能源发电大规模安全接入的关键，对于加快构建以绿色能源为主体的 能源结构具有重要意义。
发明内容
为了实现可再生能源电解水制氢系统高效控制，解决现有可再生 能源发电的不足之处，本发明的目的在于提供一种新型的基于ANFIS 算法的可再生能源电解水制氢控制系统及工作方法，以满足可再生能 源大规模发展和氢能绿色高质量发展需要。
本发明提供了一种可再生能源电解水制氢控制系统，按照设备功 能分为功率输入、功率输出和控制模块三大部分；所述功率输入部分 包括风力发电机组、光伏发电阵列、燃料电池、蓄电池以及相关的电 流转换器，用于为可再生能源电解水制氢系统提供功率输入；所述功 率输出部分包括电网变电站、氢气电解槽以及相关的电流转换器，作 为可再生能源电解水制氢系统负载；所述控制模块部分为SCADA系 统，包括功率采集器、储氢罐压力采集器、蓄电池电量采集装置以及 数据处理模块；此系统能够根据系统功率输出需要及时调整电解槽、 燃料电池功率以及蓄电池功率，响应速度和可靠性大大提高，进一步 提升风电、光伏可再生能源综合利用效率。
工作原理：所述风力发电机组、光伏发电阵列分别与所述AC/DC 电流变换器1、DC/DC电流变换器1连接，利用风能、光能发电后转 换成直流电送至电解水制氢系统直流微网；所述电网变电站与所述 AC/DC电流变换器2连接，用于可再生能源电解水制氢系统电力送出； 所述电解槽与所述DC/DC电流变换器2连接，用于电力需求低谷时期 充分利用风电、光电进行电解水制氢；所述储氢罐一端与所述电解槽 连接，一端与所述燃料电池相连，用于氢气储存；所述燃料电池与所 述DC/DC电流变换器3连接，用于风力发电、光伏发电出力不足时及 时提供电源补充；所述蓄电池与所述AC/DC电流变换器3连接，作为 系统应急电力供应保障；所述数据处理模块根据电网需求功率Pgrid及风电、光伏实际发电功率Pwt、Ppv计算需要输出补偿或负载分担的 功率P，并以成本最低为原则计算电解槽、燃料电池以及蓄电池需调 整的功率Ppre H2、Ppre fc、Ppre SOC，并向控制执行装置发送控制信号，实 现系统出力动态调整。
优选地，所述风力发电机组为双馈异步发电机组，用于捕捉风能 资源并输出交流电。
优选地，所述光伏发电阵列为单晶太阳能电池板串联阵列，用于 将光能直接高效转换为直流电。
优选地，所述氢电解槽为碱性水电解槽，用于经济高效的将可再 生能源发电转换为氢能并存储于储氢罐。
优选地，所述燃料电池为高功率金属膜电极燃料电池堆，用于根 据电网负荷需求将氢气转换为直流电。
优选的，所述数据处理模块为SCADA控制模块，根据电网需求 功率Pgrid及风电、光伏实际发电功率Pwt、Ppv计算需输出补偿或负载 分担的功率P，并以成本最低为原则计算电解槽、燃料电池以及蓄电 池需调整的功率Ppre H2、Ppre fc、Ppre SOC，并向控制执行装置发送控制信 号，实现系统出力动态调整。
本发明还提供了一种基于ANFIS算法的可再生能源电解水制氢 控制系统的工作方法，所述工作方法包括以下步骤：
1)利用功率采集器获取风力发电机组、光伏发电阵列的发电功 率Pwt、Ppv；
2)利用功率采集器获取可再生能源电解水制氢系统实际供给电 网净功率Pgrid以及电解槽用电功率PH2；
3)根据电网调度下达的负荷指令获取电网需求功率预测Pgrid；
4)利用功率采集器获取系统用于功率补偿的燃料电池、蓄电池 的输出功率Pfc、Psoc；
5)利用压力传感器采集储氢罐压力，并根据储氢罐体积计算储 氢罐氢气量QH2；
5)利用电量采集装置获取蓄电池剩余电量Qbat；
6)利用基于ANFIS算法的数据处理模块根据电网需求功率Pgrid及风电、光伏实际发电功率Pwt、Ppv计算需输出补偿或负载分担的功 率P，并以成本最低为原则计算电解槽、燃料电池以及蓄电池需调整 的功率Ppre H2、Ppre fc、Ppre SOC，并向控制执行装置发送控制信号，实现 系统出力动态调整。
优选地，基于ANFIS算法的可再生能源电解水制氢控制系统预 设的计算规则包括：
所述预设的计算规则包括：
1)可再生能源电解水制氢系统功率控制
Figure BSA0000233233350000051
Figure BSA0000233233350000052
Figure BSA0000233233350000061
其中，Ppre fc表示所述燃料电池功率调整值，Pmax fc表示燃料电池 设计最大输出功率，Pfc表示燃料电池当前输出功率；Ppre soc表示所述 蓄电池功率调整值，Pmax soc表示蓄电池最大功率，Psoc表示蓄电池当 前输出功率；Ppre H2表示所述氢电解槽功率调整值，Pmax H2表示电解槽 最大功率，PH2表示电解槽当前用电功率；Pgrid表示电网预测需求功 率；QH2表示储氢罐剩余氢气储量；Qsoc表示蓄电池剩余电量；A、 B表示设计功率系数；T表示计算周期；O1、O2、O3分别为基于ANFIS 算法求得的可再生能源电解水制氢系统各主要设备隶属度系数。
2)以系统综合成本最低为原则，通过自适应神经模糊推理算法 计算系统各主要设备隶属度系数规则如下：
Figure BSA0000233233350000062
其中，O5，i表示隶属度系数计算值；x1、x2表示节点i的输入； Ai、B(i-2)表示与节点相关的语言变量；wi表示节点固定情况下的规则 强度；pi、qi、ri表示节点i的参数集。通过选取足够多的设备运行数 据训练混合系统各设备最佳隶属度系数。
优选地，所述工作方法的系统同步由轴编码器进行控制完成，保 证系统工作一致性。
同现有技术相比，本发明的有益效果体现在：
(1)本发明利用风电、光伏等可再生能源电解水制氢，全过程 零污染、零排放，充分利用弃风弃光及时动态调整制氢模块功率，有 利于降低氢气制备成本，加快绿氢产业发展。
(2)本发明基于自适应神经模糊算法(ANFIS)对控制系统进 行了优化，当电网需求功率预测出现调整时，可以根据系统运行情况 实现自动控制，自动化程度高，控制精确。
(3)本发明利用氢电解槽、燃料电池、储氢罐、蓄电池构成的 制氢和用氢系统与风力、光伏发电系统相耦合，多能互补，大幅提高 综合能源系统出力稳定性，有助于可再生能源大规模接入电力系统。
附图说明
图1为本发明的一种可再生能源电解水制氢控制系统的结构示 意图；
图2为本发明的电解槽、储氢罐和燃料电池的结构示意图；
图3为本发明的一种可再生能源电解水制氢控制系统的工作流 程图。
具体实施方式
为了能够进一步了解本发明的结构、特征及其他目的，现结合附 图详细说明如下，本附图所说明的实施案例仅用于说明本发明的技术 方案，并非限定本发明。
首先，如图1所示为本发明提供的一种可再生能源电解水制氢控 制系统；所述可再生能源电解水制氢控制系统，按照设备功能分为功 率输入、功率输出和控制模块三大部分；所述功率输入部分包括风力 发电机组、光伏发电阵列、燃料电池、蓄电池以及相关的电流转换器， 用于为可再生能源电解水制氢系统提供功率输入；所述功率输出部分 包括电网变电站、氢气电解槽以及相关的电流转换器，作为可再生能 源电解水制氢系统负载；所述控制模块部分包括功率采集器、储氢罐 压力采集器、蓄电池电量采集装置以及数据处理模块，根据系统功率 输出需要及时调整电解槽、燃料电池功率以及蓄电池功率，响应速度和可靠性大大提高，进一步提升风电、光伏可再生能源综合利用效率。
所述风力发电机组、光伏发电阵列、燃料电池、蓄电池以及相关 的电流转换器，用于为可再生能源电解水制氢系统提供功率输入。
所述氢电解槽以及与其相连的DC/DC电流转换器，用于当风光 资源充足而电网负荷需求较低时利用可再生能源电解碱性水生产氢 气并储存在储氢罐。
所述控制系统模块根据电网需求功率Pgrid及风电、光伏实际发电 功率Pwt、Ppv计算需输出补偿或负载分担的功率P，并以成本最低为 原则计算电解槽、燃料电池以及蓄电池需调整的功率Ppre H2、Ppre fc、Ppre SOC，并向控制执行装置发送控制信号，实现系统出力动态调整。
进一步地，如图2所示，为本发明的电解水制氢系统结构示意图， 其中，所述碱液箱用于存储碱性电解液，并经过滤器过滤后供给电解 槽；所述电解槽用于电解碱性电解液，溶液在电流作用下发生电离反 应，在阴极和阳极分别生成氢气和氧气；所述储氢罐用于存储经分离 器、洗涤器、调压器、平衡联箱处理后的洁净氢气，并根据系统需要 送入燃料电池；所述燃料电池与储氢罐连接，用于接入氢气在电池内 发生电化学反应生成电能并输出至综合能源系统，作为可再生能源发 电出力不足时的重要补充。
此外，请看图3，图3为本发明控制系统的工作方法流程图，所 述工作方法主要包括以下步骤：
1)利用功率采集器获取风力发电机组、光伏发电阵列的发电功 率Pwt、Ppv；
2)利用功率采集器获取可再生能源电解水制氢系统实际供给电 网净功率Pgrid以及电解槽用电功率PH2；
3)根据电网调度下达的负荷指令获取电网需求功率预测Pgrid；
4)利用功率采集器获取系统用于功率补偿的燃料电池、蓄电池 的输出功率Pfc、Psoc；
5)利用压力传感器采集储氢罐压力，并根据储氢罐体积计算储 氢罐氢气量QH2；
5)利用电量采集装置获取蓄电池剩余电量Qbat；
6)利用基于ANFIS算法的数据处理模块根据电网需求功率Pgrid及风电、光伏实际发电功率Pwt、Ppv计算需输出补偿或负载分担的功 率P，并以成本最低为原则计算电解槽、燃料电池以及蓄电池需调整 的功率Ppre H2、Ppre fc、Ppre SOC，并向控制执行装置发送控制信号，实现 系统出力动态调整。
另外，所述工作方法中的预设计算规则主要包括：
1)可再生能源电解水制氢系统功率控制
Figure BSA0000233233350000101
Figure BSA0000233233350000102
Figure BSA0000233233350000103
其中，Ppre fc表示所述燃料电池功率调整值，Pmax fc表示燃料电池 设计最大输出功率，Pfc表示燃料电池当前输出功率；Ppre soc表示所述 蓄电池功率调整值，Pmax soc表示蓄电池最大功率，Psoc表示蓄电池当 前输出功率；Ppre H2表示所述氢电解槽功率调整值，Pmax H2表示电解槽 最大功率，PH2表示电解槽当前用电功率；Pgrid表示电网预测需求功 率；QH2表示储氢罐剩余氢气储量；Qsoc表示蓄电池剩余电量；A、 B表示设计功率系数；T表示计算周期；O1、O2、O3分别为基于ANFIS 算法求得的可再生能源电解水制氢系统各主要设备隶属度系数。
2)以系统综合成本最低为原则，通过自适应神经模糊推理算法 计算系统各主要设备隶属度系数规则如下：
Figure BSA0000233233350000111
其中，O5，i表示隶属度系数计算值；x1、x2表示节点i的输入； Ai、B(i-2)表示与节点相关的语言变量；wi表示节点固定情况下的规则 强度；pi、qi、ri表示节点i的参数集。通过选取足够多的设备运行数 据训练混合系统各设备最佳隶属度系数。
最后，本发明的一种可再生能源电解水制氢控制系统及工作方法， 其具体的技术特点如下：
(1)本发明利用霍尔电流传感器进行燃料电池汽车轮毂电机三 相电流检测，具有实时动力输出检测准确度高，故障率低等优点。
(2)本发明将电气检测控制部件和机械控制部件相结合，当燃 料电池汽车出现功率调整时，可以实现燃料气体、氧化剂气体的自动 控制，自动化程度高，控制精确。
(3)本发明大大提高了燃料电池气体流量控制精度，实现燃料 电池对功率需求的实时响应，智能控制，减少动力电池功率补偿需求， 降低动力电池容量需求，减轻氢燃料电池汽车整备质量。
需要声明的是，上述发明内容及具体实施方式意在证明本发明所 提供技术方案的实际应用，不应解释为对本发明保护范围的限定。本 领域技术人员在本发明的精神和原理内，当可作各种修改、等同替换 或改进。本发明的保护范围以所附权利要求书为准。

Claims (9)

1.一种可再生能源电解水制氢控制系统，其特征在于，所述电解水制氢控制系统包括风力发电机组、光伏阵列、电网变电站、电解槽、燃料电池、储氢罐、蓄电池、AC/DC电流变换器、DC/DC电流变换器、功率采集器以及其他数据采集装置、数据处理模块；其中，所述风力发电机组、光伏发电阵列分别与所述AC/DC电流变换器1、DC/DC电流变换器1连接，利用风能、光能发电后转换成直流电送至电解水制氢系统直流微网；所述电网变电站与所述AC/DC电流变换器2连接，用于可再生能源电解水制氢系统电力送出；所述电解槽与所述DC/DC电流变换器2连接，用于电力需求低谷时期充分利用风电、光电进行电解水制氢；所述储氢罐一端与所述电解槽连接，一端与所述燃料电池相连，用于氢气储存；所述燃料电池与所述DC/DC电流变换器3连接，用于风力发电、光伏发电出力不足时及时提供电源补充；所述蓄电池与所述AC/DC电流变换器3连接，作为系统应急电力供应保障；所述控制模块根据电网需求功率Pgrid及风电、光伏实际发电功率Pwt、Ppv计算需输出补偿或负载分担的功率P，并以成本最低为原则计算电解槽、燃料电池以及蓄电池需调整的功率Ppre H2、Ppre fc、Ppre SOC，并向控制执行装置发送控制信号，实现系统出力动态调整。
2.根据权利要求1所述的可再生能源电解水制氢控制系统，其特征在于，所述风力发电机组为双馈异步发电机组，用于捕捉风能资源并输出交流电。
3.根据权利要求1所述的可再生能源电解水制氢控制系统，其特征在于，所述光伏发电阵列为单晶太阳能电池板串联阵列，用于将光能直接转换为直流电。
4.根据权利要求1所述的可再生能源电解水制氢控制系统，其特征在于，所述氢电解槽为碱性水电解槽，用于经济高效的将可再生能源发电转换为氢能并存储于储氢罐。
5.根据权利要求1所述的可再生能源电解水制氢控制系统，其特征在于，所述燃料电池为高功率金属膜电极燃料电池堆，用于根据电网负荷需求将氢气转换为直流电。
6.根据权利要求1所述的可再生能源电解水制氢控制系统，其特征在于，所述数据处理模块为SCADA控制模块，根据电网需求功率Pgrid及风电、光伏实际发电功率Pwt、Ppv计算需输出补偿或负载分担的功率P，并以成本最低为原则计算电解槽、燃料电池以及蓄电池需调整的功率Ppre H2、Ppre fc、Ppre SOC，并向控制执行装置发送控制信号，实现系统出力动态调整。
7.一种根据权利要求1所述可再生能源电解水制氢控制系统的工作方法，其特征在于，所述工作方法包括如下步骤：
1)利用功率采集器获取风力发电机组、光伏发电阵列的发电功率Pwt、Ppv；
2)利用功率采集器获取可再生能源电解水制氢系统实际供给电网净功率Pgrid以及电解槽用电功率PH2；
3)根据电网调度下达的负荷指令获取电网需求功率预测Pgrid；
4)利用功率采集器获取系统用于功率补偿的燃料电池、蓄电池的输出功率Pfc、Psoc；
5)利用压力传感器采集储氢罐压力，并根据储氢罐体积计算储氢罐氢气量QH2；
5)利用电量采集装置获取蓄电池剩余电量Qbat；
6)利用基于ANFIS算法的数据处理模块根据电网需求功率Pgrid及风电、光伏实际发电功率Pwt、Ppv计算需输出补偿或负载分担的功率P，并以成本最低为原则计算电解槽、燃料电池以及蓄电池需调整的功率Ppre H2、Ppre fc、Ppre SOC，并向控制执行装置发送控制信号，实现系统出力动态调整。
8.根据权利要求7所述的控制系统工作方法，其特征在于，所述预设的计算规则包括：
1)可再生能源电解水制氢系统功率控制
Figure FSA0000233233340000031
Figure FSA0000233233340000032
Figure FSA0000233233340000033
其中，Ppre fc表示所述燃料电池功率调整值，Pmax fc表示燃料电池设计最大输出功率，Pfc表示燃料电池当前输出功率；Ppre soc表示所述蓄电池功率调整值，Pmax soc表示蓄电池最大功率，Psoc表示蓄电池当前输出功率；Ppre H2表示所述氢电解槽功率调整值，Pmax H2表示电解槽最大功率，PH2表示电解槽当前用电功率；Pgrid表示电网预测需求功率；QH2表示储氢罐剩余氢气储量；Qsoc表示蓄电池剩余电量；A、B表示设计功率系数；T表示计算周期；O1、O2、O3分别为基于ANFIS算法求得的可再生能源电解水制氢系统各主要设备隶属度系数。
2)以系统综合成本最低为原则，通过自适应神经模糊推理算法计算系统各主要设备隶属度系数规则如下：
Figure FSA0000233233340000041
其中，O5，i表示隶属度系数计算值；x1、x2表示节点i的输入；Ai、B(i-2)表示与节点相关的语言变量；wi表示节点固定情况下的规则强度；pi、qi、ri表示节点i的参数集；通过选取足够多的设备运行数据训练混合系统各设备最佳隶属度系数。
9.根据权利要求7所述的控制系统工作方法，其特征在于，所述工作方法的系统同步由轴编码器进行控制完成，保证系统工作时的一致性。
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