JP2007012549A - Fuel cell system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、反応ガスの供給を受けて発電する燃料電池を有する燃料電池システムに関する。 The present invention relates to a fuel cell system having a fuel cell that generates power upon receiving a reaction gas.
一般に、要求電力を供給するために必要な燃料電池からの取出電流量を算出し、算出された取出電流量に従って燃料電池に供給する反応ガス量を制御するシステムは、燃料電池の基準となる出力特性に基づいて要求電力を取出電流量に変換する演算を行う。ところが、燃料電池の出力特性は、通常、燃料電池の個体差や経時変化によって変化するために、燃料電池の基準となる出力特性に基づいて取出電流量を演算する場合には、演算精度が燃料電池の個体差や経時変化によって変化する。このような背景から、最近では、燃料電池の出力特性を示す近似式を導出し、最小二乗法等の一般的な学習アルゴリズムを用いて導出された近似式の各項の係数を学習パラメータとして繰り返し演算することにより、燃料電池の出力特性を学習するシステムが提案されている(特許文献1を参照)。
しかしながら、出力特性に基づいて燃料電池の出力電流を出力電力に変換することは、出力電流とその時の出力電圧とを乗算すればよいので演算が容易であるが、要求電力を取出電流量に変換するためには、高次の方程式の解を演算したり、要求電力値となる取出電流値を探索するような収束演算を行う必要があることから、高い演算処理能力が必要になる。このため、マイコン等の演算能力が低い情報処理装置を利用して演算を行うようなシステムでは、オンボードでリアルタイムに要求電力を取出電流量に変換することができない。このため、従来のシステムによれば、取出電流量に従って燃料電池に供給する反応ガス量を適切に制御し、要求電力を精度よく出力することは難しい。 However, converting the output current of the fuel cell to output power based on the output characteristics is easy to calculate because it is only necessary to multiply the output current and the output voltage at that time. In order to do so, it is necessary to perform a convergence operation such as calculating a solution of a higher-order equation or searching for an extraction current value that is a required power value, and thus high calculation processing capability is required. For this reason, in a system that performs an operation using an information processing device having a low calculation capability such as a microcomputer, the required power cannot be extracted on-board and converted into an extraction current amount in real time. For this reason, according to the conventional system, it is difficult to appropriately control the amount of reaction gas supplied to the fuel cell according to the amount of extraction current and to output the required power with high accuracy.
なお、このような問題を解決するために、要求電力に対する燃料電池の取出電流量の特性を学習する方法も考えられるが、この方法を用いた場合であっても、特性を示す近似式が高次になったり、運転温度の変化も考慮して学習を行う必要があるこから、学習アルゴリズムが複雑になり、オンボードでリアルタイムに要求電力を取出電流量に変換することは難しい。 In order to solve such a problem, a method of learning the characteristics of the extraction current amount of the fuel cell with respect to the required power is conceivable, but even when this method is used, an approximate expression indicating the characteristics is high. Next, it is necessary to perform learning in consideration of changes in the operating temperature, so that the learning algorithm becomes complicated, and it is difficult to take the required power on-board and convert it into the extracted current amount in real time.
本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであり、その目的は、簡素な構成で要求電力を燃料電池からの取出電流量に精度よく変換することが可能な燃料電池システムを提供することにある。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a fuel cell system capable of accurately converting required power into an amount of current taken from a fuel cell with a simple configuration. There is to do.
上述の課題を解決するために、本発明に係る燃料電池システムは、燃料電池の基準となる出力特性に基づいて要求発電電力を出力するために必要な燃料電池からの取出電流量を算出し、燃料電池の基準となる出力特性と燃料電池の実際の出力特性の関係を学習し、学習結果に基づいて取出電流量を補正する。 In order to solve the above-described problem, the fuel cell system according to the present invention calculates the amount of current taken from the fuel cell that is required to output the required generated power based on the output characteristics that serve as a reference for the fuel cell, The relationship between the fuel cell reference output characteristic and the actual output characteristic of the fuel cell is learned, and the extraction current amount is corrected based on the learning result.
本発明に係る燃料電池システムによれば、要求電力を燃料電池からの取出電流量に変換するために収束演算等の複雑な演算処理を行う必要がないので、簡素な構成で要求電力を燃料電池からの取出電流量に精度よく変換することができる。 According to the fuel cell system of the present invention, it is not necessary to perform a complicated calculation process such as a convergence calculation in order to convert the required power into the amount of current taken from the fuel cell. Can be accurately converted into the amount of current extracted from the.
以下、図面を参照して、本発明の第1及び第2の実施形態となる燃料電池システムの構成及びその動作について説明する。 Hereinafter, the configuration and operation of the fuel cell system according to the first and second embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[燃料電池システムの構成]
本発明の第1の実施形態となる燃料電池システムは、ハイブリッド型電気自動車等の車両の駆動動力源として使用され、図1に示すように、アノード及びカソードにそれぞれ燃料ガス及び酸化剤ガスとしての水素及び空気の供給を受けて発電する燃料電池が複数積層された燃料電池スタック1を備える。なお、この実施形態では、燃料電池は、アノードとカソードにより挟持された電解質膜を備え、電解質膜は、高エネルギー密度化,低コスト化,及び軽量化を考慮して、固体高分子電解質膜により形成されている。固体高分子電解質膜は、例えばフッ素樹脂系イオン交換膜等のイオン(プロトン)伝導性を有する高分子膜から成るものであり、飽和含水することによりイオン伝導性電解質として機能する。また、アノード及びカソードにおける電気化学反応及び燃料電池スタック1全体としての電気化学反応は以下に示す式(1)〜(3)による。
[Configuration of fuel cell system]
The fuel cell system according to the first embodiment of the present invention is used as a driving power source of a vehicle such as a hybrid electric vehicle, and as shown in FIG. 1, as a fuel gas and an oxidant gas at an anode and a cathode, respectively. A fuel cell stack 1 is provided in which a plurality of fuel cells that generate power by receiving supply of hydrogen and air are stacked. In this embodiment, the fuel cell includes an electrolyte membrane sandwiched between an anode and a cathode, and the electrolyte membrane is made of a solid polymer electrolyte membrane in consideration of high energy density, low cost, and light weight. Is formed. The solid polymer electrolyte membrane is made of a polymer membrane having ion (proton) conductivity, such as a fluororesin ion exchange membrane, and functions as an ion conductive electrolyte when saturated with water. The electrochemical reaction at the anode and the cathode and the electrochemical reaction as the fuel cell stack 1 as a whole are based on the following formulas (1) to (3).
〔アノード〕 H2 → 2H+ +2e- …(1)
〔カソード〕 1/2 O2 +2H+ +2e- → H2O …(2)
〔全体〕 H2 +1/2 O2 → H2O …(3)
〔水素系の構成〕
上記燃料電池システムは、高圧水素タンク2及び水素圧力制御弁3を備え、高圧水素タンク2から供給される水素の圧力を水素圧力制御弁3によって燃料電池スタック1の運転状態に適した圧力まで減圧した後、水素供給流路4を介して燃料電池スタック1に水素を供給する。なお、燃料電池スタック1に供給される水素の圧力は、圧力センサ19により検出された水素圧力をフィードバックして水素圧力制御弁3を駆動することによって制御される。
[Anode] H 2 → 2H + + 2e − (1)
[Cathode] 1/2 O 2 + 2H + + 2e − → H 2 O (2)
[Overall] H 2 +1/2 O 2 → H 2 O (3)
[Configuration of hydrogen system]
The fuel cell system includes a high-
燃料電池スタック1で未使用の水素は、水素循環流路5及びエゼクタ6を介して燃料電池スタック1の水素入口側へ循環される。水素循環流路5及びエゼクタ6を設けることにより、燃料電池スタック1で未使用の水素を再利用することが可能となり、燃料電池システムの燃費性能を向上させることができる。なお、水素循環流路5及びエゼクタ6を介して燃料電池スタック1に戻る水素の循環流路には、カソード側からリークした空気中の窒素やアルゴン等の不純物ガス、或いは過剰な水分が液化した液水が蓄積することがある。そして、これらの不純物ガスは、水素の分圧を低下させて発電効率を低下させたり、循環ガスの平均分子量を上昇させ水素の循環を困難にする。また液水は水素の循環を妨げる。 Unused hydrogen in the fuel cell stack 1 is circulated to the hydrogen inlet side of the fuel cell stack 1 through the hydrogen circulation channel 5 and the ejector 6. By providing the hydrogen circulation channel 5 and the ejector 6, it becomes possible to reuse unused hydrogen in the fuel cell stack 1 and improve the fuel efficiency of the fuel cell system. In the hydrogen circulation channel that returns to the fuel cell stack 1 via the hydrogen circulation channel 5 and the ejector 6, impurity gases such as nitrogen and argon in the air leaked from the cathode side, or excessive moisture was liquefied. Liquid water may accumulate. These impurity gases lower the partial pressure of hydrogen to reduce power generation efficiency, or increase the average molecular weight of the circulating gas, making it difficult to circulate hydrogen. Liquid water also hinders hydrogen circulation.
このため、燃料電池スタック1の水素出口側には、水素排出流路7とこれを開閉する水素パージ弁8が設けられている。そして、不純物ガスや液水が蓄積した際には、水素パージ弁8を短時間開き、不純物ガスや液水を系外へ排出するパージを行う。これにより、燃料電池スタック1を含む水素の循環流路内の水素分圧や循環性能を回復させることができる。
For this reason, a hydrogen
〔空気系の構成〕
上記燃料電池システムは、空気供給流路9を介して燃料電池スタック1に空気を圧送するコンプレッサ10と、空気排出流路11を介して燃料電池スタック1から排出された空気を圧力調整した後に系外に排出する空気圧力制御弁12とを備える。なお、燃料電池スタック1に供給される空気の圧力は、圧力センサ21により検出された空気圧力をフィードバックして空気圧力制御弁12を駆動することによって制御される。
[Air system configuration]
The fuel cell system includes a
〔冷却系の構成〕
上記燃料電池システムは、冷却液流路13を介して燃料電池スタック1に冷却液を圧送する冷却液循環ポンプ14と、燃料電池スタック1から排出された冷却液を冷却して冷却液循環ポンプ14に供給する熱交換器15とを備える。
[Cooling system configuration]
The fuel cell system includes a
〔制御系の構成〕
上記燃料電池システムは、高圧水素タンク2内の水素の温度及び圧力を検出する温度センサ16及び圧力センサ17と、燃料電池スタック1に供給される水素の温度及び圧力を検出する温度センサ18及び圧力センサ19と、燃料電池スタック1に供給される空気の流量及び圧力を検出する流量センサ20及び圧力センサ21と、燃料電池スタック1から排出された冷却液の温度を検出する温度センサ22と、燃料電池スタック1の出力電圧を検出する電圧センサ23と、燃料電池スタック1の出力電流を検出する電流センサ24と、燃料電池スタック1から取り出す電力量を制御する電力制御装置25と、燃料電池システム全体の動作を制御するコントローラ26とを備える。
[Control system configuration]
The fuel cell system includes a
なお、この実施形態では、電力制御装置25は、DC/DCコンバータにより構成されている。DC/DCコンバータは、昇圧変換時と降圧変換時とでは動作するスイッチング素子が異なっており、スイッチング素子に印加される制御信号のデューティ比を変化させることにより所望の電圧を出力することができる。具体的には、昇圧時は入力電圧以上の電圧を出力するようにスイッチング素子が制御され、降圧時には入力電圧以下の電圧を出力するようにスイッチング素子が制御される。
In this embodiment, the
また、コントローラ26は、CPUと、プログラムROMと、作業用RAMと、入出力インタフェースとを備えたマイクロプロセッサにより構成され、CPUがプログラムROM内に記憶された制御プログラムを実行することにより、図2に示す本発明に係る要求発電電力算出手段31,実電流検出手段32,実電圧検出手段33,出力特性学習手段34,取出電流補正量算出手段35,及び取出電流算出手段36として機能する。なお、これら各部の機能については後述する。
The
また、燃料電池スタック1の運転圧力は可変圧であり、燃料電池スタック1から取り出す出力が高い時には運転圧力は高くなり、逆に出力が低い時には運転圧力は低くなる。そして、このような構成を有する燃料電池システムでは、コントローラ26が以下に示す電力制御処理を実行することにより簡素な構成で要求電力を燃料電池スタック1からの取出電流量に精度よく変換する。以下、図3に示すフローチャートを参照して、この電力制御処理を実行する際のコントローラ26の動作について説明する。
Further, the operating pressure of the fuel cell stack 1 is a variable pressure, and the operating pressure is high when the output taken out from the fuel cell stack 1 is high, and conversely, the operating pressure is low when the output is low. In the fuel cell system having such a configuration, the
[電力制御処理]
図3に示すフローチャートは、燃料電池システムが起動されるのに応じて開始となり、電力制御処理はステップS1の処理に進む。なお、この電力制御処理は、起動後、所定制御周期(例えば10[msec]周期)毎に繰り返し実行されるものとする。
[Power control processing]
The flowchart shown in FIG. 3 starts in response to the start of the fuel cell system, and the power control process proceeds to step S1. This power control process is repeatedly executed every predetermined control cycle (for example, 10 [msec] cycle) after activation.
ステップS1の処理では、コントローラ26が、要求発電電力算出手段31として機能することにより、燃料電池システムに接続された電気負荷から要求される発電電力(以下、要求発電電力と表記)を算出する。なお、この要求発電電力算出処理の詳細については図4に示すフローチャートを参照して後述する。これにより、ステップS1の処理は完了し、電力制御処理はステップS2の処理に進む。
In the process of step S1, the
ステップS2の処理では、コントローラ26が、出力特性学習手段34として機能することにより、電圧センサ23と電流センサ24により検出された燃料電池スタック1の出力電圧と出力電流に基づいて燃料電池スタック1の電流電圧特性を学習する。なお、この電流電圧特性学習処理の詳細については図6に示すフローチャートを参照して後述する。これにより、ステップS2の処理は完了し、電力制御処理はステップS3の処理に進む。
In the process of step S2, the
ステップS3の処理では、コントローラ26が、取出電流算出手段36として機能することにより、燃料電池の基準となる電流電圧特性に基づいてステップS1の処理により算出された要求発電電力を出力するために必要な燃料電池スタック1からの取出電流量を算出する。また、コントローラ26は、取出電流補正量算出手段35として機能することにより、ステップS2の処理の学習結果に基づいて取出電流量の補正量を算出する。
In the process of step S3, it is necessary for the
そして、コントローラ26は、取出電流算出手段36として機能することにより、算出された取出電流量とその補正量に基づいて燃料電池スタック1の目標電流値を算出する。なお、この目標電流算出処理の詳細については図13に示すフローチャートを参照して後述する。これにより、ステップS3の処理は完了し、電力制御処理はステップS4の処理に進む。
Then, the
ステップS4の処理では、コントローラ26が、ステップS3の処理により算出された目標電流値を出力するように燃料電池スタック1に供給する水素及び空気の流量や圧力を制御する。なお、このガス供給制御処理の詳細については図16に示すフローチャートを参照して後述する。これにより、ステップS4の処理は完了し、電力制御処理はステップS5の処理に進む。
In the process of step S4, the
ステップS5の処理では、コントローラ26が、燃料電池スタック1から要求発電電力を取り出すように電力制御装置25を制御する。これにより、ステップS5の処理は完了し、一連の電力制御処理は終了する。
In the process of step S5, the
〔要求発電電力算出処理〕
図4に示すフローチャートは、燃料電池システムが起動されるのに応じて開始となり、要求発電電力算出処理はステップS11の処理に進む。なお、この要求発電電力算出処理は、起動後、所定制御周期(例えば10[msec]周期)毎に繰り返し実行されるものとする。
[Required power generation calculation processing]
The flowchart shown in FIG. 4 starts in response to the start of the fuel cell system, and the required generated power calculation process proceeds to step S11. This required generated power calculation process is repeatedly executed every predetermined control cycle (for example, 10 [msec] cycle) after startup.
ステップS11の処理では、コントローラ26が、車両に設けられたアクセルセンサの出力に基づいて運転者のアクセル操作量を検出する。これにより、ステップS11の処理は完了し、要求発電電力算出処理はステップS12の処理に進む。
In step S11, the
ステップS12の処理では、コントローラ26が、車両に設けられた車速センサの出力に基づいて車両の速度を検出する。これにより、ステップS12の処理は完了し、要求発電電力算出処理はステップS13の処理に進む。
In step S12, the
ステップS13の処理では、コントローラ26が、図5に示すような車両の速度毎のアクセル操作量と要求発電電力の関係を示すマップデータからステップS11,S12の処理により検出されたアクセル操作量及び車両の速度に対応する要求発電電力を読み出すことにより、要求発電電力を算出する。これにより、ステップS13の処理は完了し、一連の要求発電電力算出処理は終了する。
In the process of step S13, the
〔電流電圧特性学習処理〕
図6に示すフローチャートは、ステップS1の処理が完了するのに応じて開始となり、電流電圧特性学習処理はステップS21の処理に進む。
[Current-voltage characteristics learning process]
The flowchart shown in FIG. 6 starts when the process of step S1 is completed, and the current-voltage characteristic learning process proceeds to the process of step S21.
ステップS21の処理では、コントローラ26が、実電流検出手段32及び実電圧検出手段33として機能することにより、電圧センサ23と電流センサ24を利用して燃料電池スタック1の出力電圧及び出力電流(以下、実電圧及び実電流と表記)を検出する。これにより、ステップS21の処理は完了し、電流電圧特性学習処理はステップS22の処理に進む。
In the process of step S21, the
ステップS22の処理では、コントローラ26が、温度センサ22により検出された冷却液温度に基づいて燃料電池スタック1の温度を検出する。なお、コントローラ26は、燃料電池スタック1の入口側及び出口側の冷却液温度の平均値を算出する等、燃料電池スタック1と運転負荷の相関関係がある箇所の温度から燃料電池スタック1の温度を推定してもよい。これにより、ステップS22の処理は完了し、電流電圧特性学習処理はステップS23の処理に進む。
In the process of step S <b> 22, the
ステップS23の処理では、コントローラ26が、電流電圧特性の誤学習を防止するために、燃料電池スタック1が電流電圧特性の学習処理を実施できる状態にあるか否かを判別する。そして、学習処理を実施できる状態にない場合、コントローラ26は学習実施許可フラグの値を0に設定し、逆に学習処理を実施できる状態にある場合には、学習実施許可フラグの値を1に設定する。なお、この学習実施判定処理の詳細については図11に示すフローチャートを参照して後述する。これにより、ステップS23の処理は完了し、電流電圧特性学習処理はステップS24の処理に進む。
In the process of step S23, the
ステップS24の処理では、コントローラ26が、学習実施許可フラグの値が1であるか否かを判定する。そして、判定の結果、学習実施許可フラグの値が0である場合、コントローラ26は、燃料電池スタック1が電流電圧特性の学習処理を実施できる状態にはないと判断し、一連の電流電圧特性学習処理を終了する。一方、学習実施許可フラグの値が1である場合には、コントローラ26は、燃料電池スタック1が電流電圧特性の学習処理を実施できる状態にあると判断し、電流電圧特性学習処理をステップS25の処理に進める。
In the process of step S24, the
ステップS25の処理では、コントローラ26が、図7に示すような燃料電池スタック1の温度毎の燃料電池スタック1の実電流と基準電圧の関係を示すマップからステップS21,S22の処理により検出された実電流及び温度に対応する基準電圧を読み出すことにより、燃料電池スタック1の基準電圧を算出する。なお、コントローラ26は、運転圧力等の燃料電池スタック1の運転状態に応じて変化するパラメータ及び基準電圧をそれぞれ入力及び出力とするマップデータや関数を用いて燃料電池スタック1の基準電圧を算出してもよい。これにより、ステップS25の処理は完了し、電流電圧特性学習処理はステップS26の処理に進む。
In the process of step S25, the
ステップS26の処理では、コントローラ26が、学習式を用いて燃料電池スタック1の基準となる電流電圧特性に対する実際の電流電圧特性の電圧変化を学習する。具体的には、燃料電池スタック1の基準電圧と実電圧の差ΔPMIV(図8に示す斜線領域)は燃料電池スタック1の実電流PMICを用いて以下に示す数式1のように表される。そこで、コントローラ26は、数式1を学習式として数式1のパラメータA(k),B(k)を学習パラメータとして繰り返し演算することにより、燃料電池スタック1の基準となる電流電圧特性に対する実際の電流電圧特性の電圧変化を学習する。これにより、ステップS26の処理は完了し、一連の電流電圧特性学習処理は終了する。
なお、上記学習パラメータA(k),B(k)は燃料電池スタック1の電流電圧特性の経時的な変化に対して時々刻々と変化する特性を有する。また、燃料電池スタック1の実電圧は電圧センサ23の分解能の影響によって計測誤差を有する。そこで、この実施形態では、コントローラ26は、アダプティブ制御の分野で使用される適応パラメータ推定アルゴリズムとして一般的に知られているRLS(逐次最小二乗法,図9の数式参照)を利用して学習処理を行う。
The learning parameters A (k) and B (k) have characteristics that change from moment to moment with respect to changes in current-voltage characteristics of the fuel cell stack 1 over time. The actual voltage of the fuel cell stack 1 has a measurement error due to the influence of the resolution of the voltage sensor 23. Therefore, in this embodiment, the
RLSによれば、学習パラメータA(k),B(k)を統計的に算出することができるため、計測誤差に対する誤学習を防止することができ、また、RLSにおいて用いられる数式中の忘却計数λの値を0以上1以下に設定することにより、現在のデータに対する過去のデータの重みを変更できるので、燃料電池スタック1の電流電圧特性の経時的な変化に対して学習パラメータA(k),B(k)を追従させることができる。 According to RLS, learning parameters A (k) and B (k) can be calculated statistically, so that erroneous learning with respect to measurement errors can be prevented, and forgetting counts in mathematical formulas used in RLS. By setting the value of λ to 0 or more and 1 or less, the weight of the past data with respect to the current data can be changed, so that the learning parameter A (k) with respect to the change with time of the current-voltage characteristics of the fuel cell stack 1 , B (k) can be made to follow.
なお、最尤法や一括最小二乗法等のその他の演算方法を利用して学習パラメータA(k),B(k)を算出してもよい。また、固定小数点演算を行う際、RLSにおいて用いられるP(k)(図9中の式(10)参照)の時間更新時に大きな演算誤差が生じ、その結果、誤学習してしまうことがある。これは、P(k)は常に正定値性及び対称性の性質を持たなければならないが、固定小数点にて繰り返し演算を行う際に、量子化誤差の影響によってP(k)の正定値性及び対称性が崩れてしまうためである。 Note that the learning parameters A (k) and B (k) may be calculated using other calculation methods such as a maximum likelihood method and a collective least square method. In addition, when performing fixed-point arithmetic, a large arithmetic error occurs during time update of P (k) (see equation (10) in FIG. 9) used in RLS, and as a result, erroneous learning may occur. This is because P (k) must always have positive definiteness and symmetry properties, but when iterative computation is performed at a fixed point, the positive definiteness of P (k) and This is because the symmetry is broken.
このことから、この実施形態では、固定小数点演算を行う際には、P(k)をUD分解し、上三角行行列Uと対角成分Dをそれぞれ時間更新することにより、量子化誤差によって演算誤差が生じないようにする。以上の処理により、学習パラメータA(k),B(k)の真値がそれぞれPARAM1,PARAM2である場合には、図10に示すように学習パラメータA(k),B(k)はPARAM1,PARAM2に漸近するようになる。 From this, in this embodiment, when performing a fixed-point operation, P (k) is decomposed by UD, and the upper triangular row matrix U and the diagonal component D are respectively updated in time, so that the calculation is performed according to the quantization error. Avoid errors. Through the above processing, when the true values of the learning parameters A (k) and B (k) are PARAM1 and PARAM2, respectively, the learning parameters A (k) and B (k) are set to PARAM1, as shown in FIG. Asymptotically approaches PARAM2.
〔学習実施判定処理〕
図11に示すフローチャートは、ステップS22の処理が完了するのに応じて開始となり、学習実施判定処理はステップS31の処理に進む。
[Learning execution determination process]
The flowchart shown in FIG. 11 starts when the process of step S22 is completed, and the learning execution determination process proceeds to the process of step S31.
ステップS31の処理では、コントローラ26が、学習実施許可フラグの値を0に設定し、学習実施許可フラグの初期化を行う。これにより、ステップS31の処理は完了し、学習実施判定処理はステップS32の処理に進む。
In the process of step S31, the
ステップS32の処理では、コントローラ26が、燃料電池スタック1の実電圧の分散値が所定値以下であるか否かを判定する。なお、所定値は電圧センサ23の分解能の影響で生じる分散値の最大値に設定する。但し、分散値として実電流,実電圧,運転圧力,水素利用率,空気利用率等の燃料電池スタック1の運転状態に起因するその他の値を用いてもよい。これにより、ステップS32の処理は完了し、学習実施判定処理はステップS33の処理に進む。
In the process of step S32, the
ステップS33の処理では、コントローラ26が、燃料電池スタック1が定常発電状態にあるか否を判定する。具体的には、燃料電池スタック1の実電圧の分散値が所定値以下である場合、コントローラ26は燃料電池スタック1が定常発電状態にあると判定し、逆に分散値が所定値以下でない場合には、コントローラ26は燃料電池スタック1が定常発電状態にないと判定する。そして、判定の結果、燃料電池スタック1が定常発電状態にない場合、コントローラ26は、燃料電池スタック1が電流電圧特性の学習処理を実施できる状態にはないと判断し、一連の学習実施判定処理を終了する。一方、燃料電池スタック1が定常発電状態にある場合には、コントローラ26は学習実施判定処理をステップS34の処理に進める。
In the process of step S33, the
ステップS34の処理では、コントローラ26が、燃料電池スタック1の実電流が学習可能な電流値であるか否かを判別する。具体的には、図12に示すように、第1の所定値A以下の活性化過電圧が顕著に現れる極低負荷領域や、第1の所定値Aより大きい第2の所定値B以上の濃度過電圧が顕著に現れる極高負荷領域は、電流の変化量に対して電圧の変化が大きく、電圧を安定して検出することができない。
In the process of step S34, the
そこで、コントローラ26は、燃料電池スタック1の実電流が第1の所定値Aより大きく、第2の所定値Bより小さい場合は学習可能な電流値であると判定し、それ以外の範囲の実電流値は学習可能な電流値でないと判定する。そして、燃料電池スタック1の実電流が学習可能な電流値でないと判定した場合、コントローラ26は、燃料電池スタック1が電流電圧特性の学習処理を実施できる状態にないと判断し、一連の学習実施判定処理を終了する。一方、燃料電池スタック1の実電流が学習可能な電流値であると判定した場合には、コントローラ26は学習実施判定処理をステップS35の処理に進める。
Therefore, when the actual current of the fuel cell stack 1 is larger than the first predetermined value A and smaller than the second predetermined value B, the
ステップS35の処理では、コントローラ26が、燃料電池スタック1の実電流と前回学習処理を実施した時の実電流の差分値の絶対値を算出し、絶対値が所定値以上であるか否かを判別する。具体的には、図13に示すように、燃料電池スタック1の出力電流に対する基準電圧と実電圧の差ΔPMIVの関係が上述の数式1に示す学習式により表現できない出力電流領域で燃料電池スタック1が運転している場合には、狭い運転領域で連続して学習を実施し、誤学習してしまう恐れがある。
In the process of step S35, the
そこで、コントローラ26は、燃料電池スタック1の実電流と前回学習処理を実施した時の実電流値の差分値の絶対値を算出し、絶対値が所定値以上でない場合、燃料電池スタック1が電流電圧特性の学習処理を実施できる状態にないと判断し、一連の学習実施判定処理を終了する。一方、絶対値が所定値以上である場合には、コントローラ26は学習実施判定処理をステップS36の処理に進める。
Therefore, the
ステップS36の処理では、コントローラ26が、燃料電池スタック1の実電流を学習した出力電流に設定する。これにより、ステップS36の処理は完了し、学習実施判定処理はステップS37の処理に進む。
In the process of step S36, the
ステップS37の処理では、コントローラ26が、学習実施許可フラグの値を1に設定し、一連の学習実施判定処理を終了する。
In the process of step S37, the
〔目標電流算出処理〕
図14に示すフローチャートは、上記ステップS2の処理が完了するのに応じて開始となり、目標電流算出処理はステップS41の処理に進む。
[Target current calculation processing]
The flowchart shown in FIG. 14 starts when the process of step S2 is completed, and the target current calculation process proceeds to the process of step S41.
ステップS41の処理では、コントローラ26が、燃料電池スタック1の基本的な電流電圧特性を用いてステップS1の処理により算出された要求発電電力に対応する目標電流の基準値を算出する。より具体的には、この実施形態では、コントローラ26は、図15に示すような温度毎の要求発電電力と目標電流基本値の関係を示すマップからステップS1,S22の処理により得られた要求発電電力と温度に対応する目標電流基本値を読み出すことにより、燃料電池スタック1の目標電流基本値を算出する。
In the process of step S41, the
なお、図15に示すマップは、燃料電池スタック1の基準となる電流電圧特性として、例えば稼働開始初期の電流電圧特性において、個体差による特性ばらつきの中央値に相当する特性データを用いて運転温度毎に発電電力に対する電流値を設定することにより得られる。これにより、ステップS41の処理は完了し、目標電流算出処理はステップS42の処理に進む。 Note that the map shown in FIG. 15 shows the operating temperature using the characteristic data corresponding to the median value of the characteristic variation due to individual differences in the current-voltage characteristic at the beginning of operation, for example, as the reference current-voltage characteristic of the fuel cell stack 1. It is obtained by setting the current value for the generated power every time. Thereby, the process of step S41 is completed, and the target current calculation process proceeds to the process of step S42.
ステップS42の処理では、コントローラ26が、ステップS26の処理により得られた学習パラメータA(k),B(k)を用いて目標電流基本値の補正値を算出する。なお、目標電流基本値の補正値は、燃料電池スタック1の電流電圧特性が個体差や経時変化によって変化した場合、要求発電電力を得るために目標電流の補正を行うためのものであり、学習した燃料電池スタック1の電流電圧特性、すなわち、学習パラメータA(k),B(k)と要求発電電力に基づいて算出することができるが、この実施形態では、コントローラ26は、図16に示すような学習パラメータの値毎の要求発電電力と目標電流補正値の関係を示すマップを複数用意し、このマップを参照することによって目標電流補正値を算出する。
In the process of step S42, the
なお、図16に示すマップは、学習パラメータB(k)の値をある所定値に固定した場合に学習パラメータA(k)と要求発電電力に基づいて目標電流の補正値を算出するためのものであり、図15に示すマップの設定で使用した燃料電池スタック1の基準となる電流電圧特性に対して実際の電流電圧特性が変化した場合に、要求発電電力を得るために、ステップS41の処理により算出された目標電流の基本値に対する電流の補正値を予め算出してデータを設定したものである。 The map shown in FIG. 16 is used to calculate a correction value for the target current based on the learning parameter A (k) and the required generated power when the value of the learning parameter B (k) is fixed to a predetermined value. In order to obtain the required generated power when the actual current-voltage characteristic changes with respect to the current-voltage characteristic serving as the reference of the fuel cell stack 1 used in the setting of the map shown in FIG. The correction value of the current with respect to the basic value of the target current calculated by the above is calculated in advance and data is set.
また、図16に示すマップを学習パラメータB(k)の値に応じて複数用意し、学習パラメータB(k)それぞれの値に対して予め算出した目標電流の補正値を設定する。そして、これら複数のマップを参照してそれぞれ電流補正値を算出し、学習パラメータB(k)の値に基づいて複数の電流補正値の線形補間を行って目標電流の補正値を算出する。このように複数のマップを参照し、その結果を補間することによって、学習パラメータA(k),B(k)及び要求発電電力に基づいて目標電流の補正値を算出することができる。これにより、ステップS42の処理は完了し、目標電流算出処理はステップS43の処理に進む。 Also, a plurality of maps shown in FIG. 16 are prepared according to the value of the learning parameter B (k), and a target current correction value calculated in advance is set for each value of the learning parameter B (k). Then, the current correction value is calculated with reference to the plurality of maps, and the target current correction value is calculated by performing linear interpolation of the plurality of current correction values based on the value of the learning parameter B (k). Thus, by referring to a plurality of maps and interpolating the results, the correction value of the target current can be calculated based on the learning parameters A (k) and B (k) and the required generated power. Thereby, the process of step S42 is completed and the target current calculation process proceeds to the process of step S43.
ステップS43の処理では、コントローラ26が、ステップS41の処理により算出された目標電流基本値とステップS42の処理により算出された補正値を加算することにより、目標電流を算出する。これにより、ステップS43の処理は完了し、一連の目標電流算出処理は終了する。
In the process of step S43, the
〔ガス供給制御処理〕
図17に示すフローチャートは、上記ステップS3の処理が完了するのに応じて開始となり、ガス供給制御処理はステップS51の処理に進む。
[Gas supply control processing]
The flowchart shown in FIG. 17 starts when the process of step S3 is completed, and the gas supply control process proceeds to the process of step S51.
ステップS51の処理では、コントローラ26が、燃料電池スタック1の発電効率を考慮して作成された図18に示すような目標発電電流と目標ガス圧力の関係を示すマップからステップS3の処理により算出された目標発電電流に対応する目標ガス圧力を読み出すことにより目標ガス圧力を算出する。これにより、ステップS51の処理は完了し、ガス供給制御処理はステップS52の処理に進む。
In the process of step S51, the
ステップS52の処理では、コントローラ26が、ステップS51の処理により算出された目標ガス圧力に基づいて水素圧力制御弁3を制御する。なお、水素圧力制御弁3は、圧力センサ19により検出された水素圧力と目標ガス圧力の偏差に基づいて指令開度をフィードバック制御することにより制御される。
In the process of step S52, the
なお、このフィードバック制御は、PI制御やモデル規範型制御等、一般的によく知られている方法により行うことができる。また、水素圧力制御弁3の指令開度は、コントローラ26から水素圧力制御弁3の駆動回路に入力され、水素圧力制御弁3は指令開度に従って駆動される。これにより、ステップS52の処理は完了し、ガス供給制御処理はステップS53の処理に進む。
This feedback control can be performed by a generally well-known method such as PI control or model reference control. The command opening of the hydrogen pressure control valve 3 is input from the
ステップS53の処理では、コントローラ26が、コンプレッサ10を制御することにより燃料電池スタック1に供給される空気の流量を制御する。具体的には、コントローラ26は、燃料電池スタック1内部で局所的な空気供給不足が起きないような空気利用率になるように設定された図19に示すような目標発電電流と目標空気流量の関係を示すマップからステップS3の処理により算出された目標発電電流に対応する目標空気流量を読み出すことにより目標空気流量を算出する。
In the process of step S53, the
次に、コントローラ26は、コンプレッサ10の回転数と圧力比に対する空気流量特性に基づいて設定された図20に示すような目標ガス圧力毎の目標空気流量とコンプレッサ指令回転数の関係を示すマップから算出された目標空気流量に対応するコンプレッサ指令回転数を読み出すことによりコンプレッサ指令回転数を算出する。そして、コントローラ26は、算出されたコンプレッサ指令回転数をコンプレッサ10の駆動回路に出力することによりコンプレッサ10を指令回転数で駆動させる。これにより、ステップS53の処理は完了し、ガス供給制御処理はステップS54の処理に進む。
Next, the
ステップS54の処理では、コントローラ26が、ステップS51の処理により算出された目標空気圧力に基づいて空気圧力制御弁12を制御する。なお、空気圧力制御弁12は、圧力センサ21により検出された空気圧力と目標空気圧力の偏差に基づいて指令開度をフィードバック制御することにより制御される。また、空気圧力制御弁12の指令開度は、コントローラ26から空気圧力制御弁12の駆動回路に入力され、空気圧力制御弁12は、指令開度に従って駆動される。これにより、ステップS54の処理は完了し、一連のガス供給制御処理は終了する。
In the process of step S54, the
以上の説明から明らかなように、本発明の第1の実施形態となる燃料電池システムでは、コントローラ26が、燃料電池スタック1の基準となる出力特性に基づいて要求発電電力を出力するために必要な燃料電池からの取出電流量を算出し、燃料電池スタック1の基準となる出力特性と燃料電池スタック1の実際の出力特性の関係を学習する。そして、コントローラ26は、学習結果に基づいて取出電流量の補正量を算出し、算出された補正量に基づいて取出電流量を補正し、補正された取出電流量を目標電流値として燃料電池スタック1に供給する水素及び空気の流量や圧力を制御する。
As is apparent from the above description, in the fuel cell system according to the first embodiment of the present invention, it is necessary for the
すなわち、本発明の第1の実施形態となる燃料電池システムでは、コントローラ26が、燃料電池スタック1の出力特性の変化を学習し、学習結果に基づいて燃料電池スタック1の取出電流量を補正する。従って、本発明の第1の実施形態となる燃料電池システムによれば、簡素な構成で要求電力を燃料電池スタック1からの取出電流量に精度よく変換し、燃料電池スタック1の発電量を精度よく制御することができる。
That is, in the fuel cell system according to the first embodiment of the present invention, the
また、本発明の第1の実施形態となる燃料電池システムによれば、コントローラ26は、燃料電池スタック1の運転状態に基づいて燃料電池スタック1の基準となる電流電圧特性から燃料電池スタック1の基準電圧を算出し、燃料電池スタック1の出力電流を入力として燃料電池スタック1の基準電圧と出力電圧の差ΔPMIVを出力とする場合の入出力関係を学習するので、燃料電池スタック1の出力電流に対する電圧降下を学習し、燃料電池スタック1の出力の変化を容易に検出することができる。
In addition, according to the fuel cell system according to the first embodiment of the present invention, the
また、本発明の第1の実施形態となる燃料電池システムによれば、燃料電池スタック1の基準となる電流電圧特性は燃料電池スタック1の出力電流と温度を入力として燃料電池スタック1の基準電圧を出力とする電流電圧特性であり、コントローラ26は、燃料電池スタック1の出力電流と温度に基づいて燃料電池スタック1の基準電圧を算出するので、出力電流や温度が変化した場合であっても、基準電圧と出力電圧の関係を学習することができる。
Further, according to the fuel cell system according to the first embodiment of the present invention, the reference current-voltage characteristic of the fuel cell stack 1 is the reference voltage of the fuel cell stack 1 with the output current and temperature of the fuel cell stack 1 as inputs. Since the
また、本発明の第1の実施形態となる燃料電池システムによれば、コントローラ26は、燃料電池スタック1の出力電流を入力として燃料電池スタック1の基準電圧と出力電圧の差ΔPMIVを出力とする一次関数から成る学習式を用いて入出力関係を学習するので、学習ロジックを簡素にすることができると共に、出力電流の変化に対して学習値の変化が小さい関数を用いることができる。そしてこの結果、運転条件が限定された場合であっても、単純な学習ロジックを用いて学習精度を向上させることができる。
Further, according to the fuel cell system of the first embodiment of the present invention, the
また、本発明の第1の実施形態となる燃料電池システムによれば、コントローラ26は、予め算出された取出電流量の補正量を記憶し、記憶している補正量のデータを参照して取出電流値の補正量を算出するので、高次の方程式の解を演算したり、収束演算を行う必要がなくなり、演算負荷を小さくすることができる。
Further, according to the fuel cell system according to the first embodiment of the present invention, the
また、本発明の第1の実施形態となる燃料電池システムによれば、コントローラ26は、燃料電池スタック1の出力電流を入力として燃料電池スタック1の基準電圧と出力電圧の差ΔPMIVを出力とする一次関数の各項の係数に基づいて取出電流量の補正量を算出するので、取出電流量の補正量を容易に演算することができる。
Further, according to the fuel cell system of the first embodiment of the present invention, the
また、本発明の第1の実施形態となる燃料電池システムによれば、コントローラ26は、燃料電池スタック1の出力電流を入力として燃料電池スタック1の基準電圧と出力電圧の差ΔPMIVを出力とする一次関数の各項の係数に基づいて予め算出された取出電流量の補正量を記憶し、記憶している補正量のデータを参照して取出電流値の補正量を算出するので、高次の方程式の解を演算したり、収束演算を行う必要がなくなり、演算負荷を小さくすることができる。
Further, according to the fuel cell system of the first embodiment of the present invention, the
本発明の第2の実施形態となる燃料電池システムは、上記第1の実施形態となる燃料電池システムと同じ構成を有し、目標電流算出処理の流れが上記第1の実施形態となる燃料電池システムのそれとは異なる。そこで、以下では図21に示すフローチャートを参照して目標電流算出処理の流れについてのみ説明し、構成及びその他の処理については説明を省略する。 The fuel cell system according to the second embodiment of the present invention has the same configuration as the fuel cell system according to the first embodiment, and the flow of target current calculation processing is the fuel cell according to the first embodiment. It is different from that of the system. Therefore, only the flow of the target current calculation process will be described below with reference to the flowchart shown in FIG. 21, and the description of the configuration and other processes will be omitted.
〔目標電流算出処理〕
図21に示すフローチャートは、上記ステップS2の処理が完了するのに応じて開始となり、目標電流算出処理はステップS61の処理に進む。なお、ステップS61,S62の処理は図14に示すステップS41,S42の処理と同じ内容であるので以下ではその説明を省略し、ステップS63の処理から説明を始める。
[Target current calculation processing]
The flowchart shown in FIG. 21 starts when the process of step S2 is completed, and the target current calculation process proceeds to the process of step S61. Since the processing in steps S61 and S62 has the same contents as the processing in steps S41 and S42 shown in FIG. 14, the description thereof is omitted below, and the description starts from the processing in step S63.
ステップS63の処理では、コントローラ26が、燃料電池スタック1の実際の発電電力が要求発電電力と等しくなるように、燃料電池スタック1の実際の発電電力を検出し、ステップS62の処理により算出された目標電流の補正値を変更する。なお、燃料電池スタック1の実際の発電電力は、電流センサ24により検出された電流値と電圧センサ23により検出された電圧とを乗算することにより検出することができるので、実際の発電電力と要求発電電力の差に基づいて目標電流の補正値を変更することができる。
In the process of step S63, the
また、変更量は、電力の差に比例する変更量と電力の差の積算値に比例する変更量の和から算出する方法(いわゆるPI制御ロジック)等、ある状態を目標値に収束させるフィードバック制御ロジックにより算出することができる。これにより、ステップ63の処理は完了し、目標電流算出処理はステップS64の処理に進む。 Also, the amount of change is feedback control that converges a certain state to a target value, such as a method of calculating from the sum of the amount of change proportional to the power difference and the amount of change proportional to the integrated value of the power difference (so-called PI control logic). It can be calculated by logic. Thereby, the process of step 63 is completed, and the target current calculation process proceeds to the process of step S64.
ステップS64の処理では、コントローラ64が、ステップS63の処理により算出された変更量を学習する。なお、変更量の学習は、一般的な学習ロジックを利用することにより行うことができ、運転温度や発電電流等の燃料電池スタック1の運転条件を入力、変更値を出力とした学習式等を用いて行うことができる。これにより、ステップS64の処理は完了し、目標電流算出処理はステップS65の処理に進む。なお、ステップS65の処理は図14に示すステップS43の処理と同じであるので、以下ではその説明を省略する。 In the process of step S64, the controller 64 learns the change amount calculated by the process of step S63. The amount of change can be learned by using a general learning logic, such as a learning formula using the operating conditions of the fuel cell stack 1 such as the operating temperature and the generated current as input and the changed value as output. Can be used. Thereby, the process of step S64 is completed and the target current calculation process proceeds to the process of step S65. In addition, since the process of step S65 is the same as the process of step S43 shown in FIG. 14, the description is abbreviate | omitted below.
以上の説明から明らかなように、本発明の第2の実施形態となる燃料電池システムによれば、コントローラ26が、要求発電電力と燃料電池スタック1の発電電力とが等しくなるように要求発電電力と発電電力の差に基づいて取出電流量の補正量を調整するので、燃料電池スタック1の実際の出力特性に合わせて取出電流量を精度よく演算することができる。
As is apparent from the above description, according to the fuel cell system according to the second embodiment of the present invention, the
また、本発明の第2の実施形態となる燃料電池システムによれば、コントローラ26が、要求発電電力と燃料電池スタック1の発電電力とが等しくなるように、要求発電電力と発電電力の差に基づいて取出電流量の補正量を学習するので、燃料電池スタック1の実際の出力特性に合わせて取出電流量を短時間で精度よく演算することができる。
Further, according to the fuel cell system according to the second embodiment of the present invention, the
以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、この実施の形態による本発明の開示の一部をなす論述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、上記実施の形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれることは勿論であることを付け加えておく。 As mentioned above, although embodiment which applied the invention made by the present inventors was described, this invention is not limited by the description and drawing which make a part of indication of this invention by this embodiment. That is, it should be added that other embodiments, examples, operation techniques, and the like made by those skilled in the art based on the above-described embodiments are all included in the scope of the present invention.
1:燃料電池スタック
2:高圧水素タンク
3:水素圧力制御弁
4:水素供給流路
5:水素循環流路
6:エゼクタ
7:水素排出流路
8:水素パージ弁
9:空気供給流路
10:コンプレッサ
11:空気排出流路
12:空気圧力制御弁
13:冷却液流路
14:冷却液循環ポンプ
15:熱交換器
16,18,22:温度センサ
17,19,21:圧力センサ
20:流量センサ
23:電圧センサ
24:電流センサ
25:電力制御装置
26:コントローラ
1: Fuel cell stack 2: High pressure hydrogen tank 3: Hydrogen pressure control valve 4: Hydrogen supply flow path 5: Hydrogen circulation flow path 6: Ejector 7: Hydrogen discharge flow path 8: Hydrogen purge valve 9: Air supply flow path 10: Compressor 11: Air discharge passage 12: Air pressure control valve 13: Coolant passage 14: Coolant circulation pump 15:
Claims (9)
前記燃料電池に対する要求発電電力を算出する要求発電電力算出手段と、
前記燃料電池の基準となる出力特性に基づいて前記要求発電電力を出力するために必要な燃料電池からの取出電流量を算出する取出電流算出手段と、
前記燃料電池の基準となる出力特性と当該燃料電池の実際の出力特性の関係を学習する出力特性学習手段と、
前記出力特性学習手段の学習結果に基づいて前記取出電流量の補正量を算出し、算出された補正量に基づいて前記取出電流量を補正する取出電流補正量算出手段と、
前記取出電流補正量算出手段により補正された取出電流量を目標電流値として燃料電池に供給する反応ガス量を制御する制御手段と
を備えることを特徴とする燃料電池システム。 A fuel cell system having a fuel cell that generates power upon receiving a reaction gas,
A required generated power calculating means for calculating required generated power for the fuel cell;
Extraction current calculation means for calculating the amount of extraction current required from the fuel cell to output the required generated power based on the output characteristics serving as a reference of the fuel cell;
Output characteristic learning means for learning a relationship between an output characteristic serving as a reference of the fuel cell and an actual output characteristic of the fuel cell;
An extraction current correction amount calculating means for calculating a correction amount of the extraction current amount based on a learning result of the output characteristic learning means, and correcting the extraction current amount based on the calculated correction amount;
A fuel cell system comprising: control means for controlling the amount of reaction gas supplied to the fuel cell using the extraction current amount corrected by the extraction current correction amount calculation means as a target current value.
前記燃料電池の出力電流を検出する電流検出手段と、
前記燃料電池の出力電圧を検出する電圧検出手段とを備え、
前記出力特性学習手段は、
前記燃料電池の運転状態に基づいて燃料電池の基準となる電流電圧特性から燃料電池の基準電圧を算出する基準電圧算出手段と、
前記電流検出手段により検出された出力電流を入力として前記基準電圧と前記電圧検出手段により検出された出力電圧の差を出力とする場合の入出力関係を学習する電圧差学習手段と
を備えることを特徴とする燃料電池システム。 The fuel cell system according to claim 1,
Current detecting means for detecting an output current of the fuel cell;
Voltage detecting means for detecting the output voltage of the fuel cell,
The output characteristic learning means includes
A reference voltage calculation means for calculating a reference voltage of the fuel cell from a current-voltage characteristic which is a reference of the fuel cell based on the operating state of the fuel cell;
Voltage difference learning means for learning an input / output relationship when an output current detected by the current detection means is used as an input and a difference between the reference voltage and the output voltage detected by the voltage detection means is output. A fuel cell system.
前記燃料電池の基準となる電流電圧特性は、前記燃料電池の出力電流と温度を入力として燃料電池の基準電圧を出力とする電流電圧特性であり、前記基準電圧算出手段は、燃料電池の出力電流と温度に基づいて燃料電池の基準電圧を算出することを特徴とする燃料電池システム。 The fuel cell system according to claim 2, wherein
The reference current-voltage characteristic of the fuel cell is a current-voltage characteristic in which an output current and temperature of the fuel cell are input and a reference voltage of the fuel cell is output, and the reference voltage calculation means is configured to output the output current of the fuel cell. A fuel cell system that calculates a reference voltage of the fuel cell based on temperature and temperature.
前記電圧差学習手段は、前記電流検出手段により検出された出力電流を入力として前記基準電圧と前記電圧検出手段により検出された出力電圧の差を出力とする一次関数から成る学習式を用いて入出力関係を学習することを特徴とする燃料電池システム。 The fuel cell system according to claim 2 or 3, wherein
The voltage difference learning means is input by using a learning equation consisting of a linear function having an output current detected by the current detection means as an input and a difference between the reference voltage and the output voltage detected by the voltage detection means as an output. A fuel cell system characterized by learning an output relationship.
前記取出電流補正量算出手段は、予め算出された取出電流量の補正量を記憶し、記憶している補正量のデータを参照して取出電流値の補正量を算出することを特徴とする燃料電池システム。 The fuel cell system according to any one of claims 1 to 4, wherein
The extraction current correction amount calculation means stores a correction amount of an extraction current amount calculated in advance, and calculates a correction amount of an extraction current value by referring to the stored correction amount data. Battery system.
前記取出電流補正量算出手段は、前記電流検出手段により検出された出力電流を入力として前記基準電圧と前記電圧検出手段により検出された出力電圧の差を出力とする一次関数の各項の係数に基づいて取出電流量の補正量を算出することを特徴とする燃料電池システム。 The fuel cell system according to any one of claims 2 to 4, wherein
The extraction current correction amount calculation means uses the output current detected by the current detection means as an input and outputs a difference between the reference voltage and the output voltage detected by the voltage detection means as a coefficient of each term of a linear function. A fuel cell system characterized in that a correction amount of an extraction current amount is calculated on the basis thereof.
前記取出電流補正量算出手段は、前記電流検出手段により検出された出力電流を入力として前記基準電圧と前記電圧検出手段により検出された出力電圧の差を出力とする一次関数の各項の係数に基づいて予め算出された取出電流量の補正量を記憶し、記憶している補正量のデータを参照して取出電流量の補正量を算出することを特徴とする燃料電池システム。 The fuel cell system according to any one of claims 2 to 4, wherein
The extraction current correction amount calculation means uses the output current detected by the current detection means as an input and outputs a difference between the reference voltage and the output voltage detected by the voltage detection means as a coefficient of each term of a linear function. A fuel cell system characterized in that a correction amount of an extraction current amount calculated in advance is stored, and a correction amount of the extraction current amount is calculated with reference to the stored correction amount data.
前記燃料電池の発電電力を検出する発電電力検出手段と、
前記要求発電電力と前記発電電力検出手段により検出された発電電力とが等しくなるように要求発電電力と発電電力の差に基づいて取出電流量の補正量を調整する手段と
を備えることを特徴とする燃料電池システム。 The fuel cell system according to any one of claims 1 to 7,
Generated power detection means for detecting generated power of the fuel cell;
Means for adjusting a correction amount of the extraction current amount based on a difference between the required generated power and the generated power so that the required generated power and the generated power detected by the generated power detecting means are equal to each other. Fuel cell system.
前記取出電流補正量算出手段は、前記要求発電電力と前記発電電力検出手段により検出された発電電力とが等しくなるように、要求発電電力と発電電力の差に基づいて取出電流量の補正量を学習する手段を備えることを特徴とする燃料電池システム。 The fuel cell system according to claim 8, wherein
The extraction current correction amount calculating means calculates a correction amount of the extraction current amount based on a difference between the required generated power and the generated power so that the required generated power is equal to the generated power detected by the generated power detection means. A fuel cell system comprising means for learning.
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