JP2009026567A - 燃料電池の物理パラメータ推定方法及びこれを用いた装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 各種電圧損失を個別に求めると共に電解質膜、触媒層及び拡散層の物理パラメータを推定することが可能な燃料電池の物理パラメータ推定方法を実現する。
【解決手段】 燃料電池の物理パラメータ推定方法であって、出力電流を測定しながら走査して出力電圧を測定し電流電圧特性を取得し、電流値が大中小の領域毎に分けて濃度電圧損失、抵抗電圧損失及び活性化電圧損失を個別に求め、濃度電圧損失、抵抗電圧損失及び活性化電圧損失のモデル式をフィッティングさせることにより、拡散層、電解質膜及び触媒層の物理パラメータを推定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、水素と酸素とを化学反応させることにより発電を行う燃料電池の物理パラメータ推定方法に関し、特に電解質膜、触媒層及び拡散層の物理パラメータを推定することが可能な燃料電池の物理パラメータ推定方法及びこれを用いた装置に関する。

従来の水素と酸素とを化学反応させることにより発電を行う燃料電池に関連する先行技術文献、特に経年変化する燃料電池の出力特性を推定等に関連する先行技術文献としては次のようなものがある。

特開２００２−３６７６５０号公報 特開２００３−１６８４５９号公報 特開２００４−２８１２１４号公報 特開２００５−０４４６０２号公報 特開２００５−３３９９９４号公報

図１３は水素と酸素とを化学反応させることにより発電を行う従来の燃料電池の一例を示す構成ブロック図である。

図１３において１は電解質膜、２はアノード側の触媒層、３はカソード側の触媒層、４はアノード側の拡散層、５はカソード側の拡散層、６はアノード側に形成された燃料ガス（例えば、水素等）のガス流路、７はカソード側に形成された酸化ガス（酸素や空気等）のガス流路、８は燃料電池外部に接続される負荷抵抗、９は電流測定手段、１０は電圧測定手段である。

電解質膜１の両面には触媒層２及び拡散層３がそれぞれ形成され、触媒層２及び拡散層３の更に外側には拡散層４及び拡散層５がそれぞれ形成される。また、拡散層４の上には燃料ガス（例えば、水素等）のガス流路６が形成され、拡散層５の上には酸化ガス（例えば、酸素や空気等）のガス流路７が形成される。

また、触媒層２及び触媒層３との間には負荷抵抗８が接続され、当該負荷抵抗８と直列に電流測定手段９が接続され、負荷抵抗８と並列に電圧測定手段１０が接続される。

ここで、図１３に示す従来例の動作を簡単に説明する。拡散層４側（アノード側）では水素が水素イオン（Ｈ^＋ ）になり電子（ｅ⁻ ）を放出し、一方、拡散層５側（カソード側）では電解質膜１を伝播してきた水素イオン（Ｈ^＋ ）と酸素原子が電子（ｅ⁻ ）と反応して水（Ｈ_２Ｏ ）が生成される。

この時、拡散層４（アノード側）及び拡散層５（カソード側）間に負荷抵抗８を接続することにより、拡散層４側（アノード側）で発生した電子（ｅ⁻ ）を取り出す、言い換えれば、直流電流を取り出すことが可能になる。

このような燃料電池の出力特性は、電流測定手段９で測定される出力電流値と、電圧測定手段１０で測定される出力電圧値とで表される電流電圧特性となる。但し、このような燃料電池の出力特性は経年変化により劣化してしまう。

このため、「特許文献３」に係る発明では、推定式を求めて経年変化する燃料電池の出力特性を推定する方法が記載されている。

図１４及び図１５を用いて経年変化する燃料電池の出力特性を推定する方法を説明する。図１４は燃料電池の出力特性を推定する方法を説明するフロー図、具体的には、出力特性推定装置（図示せず。）を構成するＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算制御手段の動作を説明するフロー図、図１５は燃料電池の出力特性と推定式との関係を示す説明図である。

図１４中”Ｓ００１”において出力特性推定装置（図示せず。）を構成する演算制御手段（以下、単に、演算制御手段と呼ぶ。）は、電流測定手段９及び電圧測定手段１０から出力電流値及び出力電圧値を取得し、これまで取得されたデータと共に蓄積する。

そして、図１４中”Ｓ００２”において演算制御手段は、前回取得した出力電流値と、今回取得した出力電流値との差分に基づき蓄積されている出力電流値及び出力電圧値のデータのうち一つ、例えば、最も古いデータ、或いは、前回取得したデータを削除する。

図１４中”Ｓ００３”において演算制御手段は、蓄積されている出力電流値及び出力電圧値のデータに基づき推定式を求めると共に、図１４中”Ｓ００４”において演算制御手段は、求めた推定式を用いて燃料電池の出力特性を推定する。

この結果、取得した出力電流値及び出力電圧値を適宜更新しながら蓄積し、蓄積された出力電流値及び出力電圧値のデータに基づき推定式を求めることにより、経年変化する燃料電池の出力特性をより正確に推定することができる。

しかし、図１３に示す燃料電池では、理論的には両電極間の酸化還元電位で決まる理論電圧（約１．２Ｖ）が出力電圧値となるが、実際には、流れる電流値に応じて各種電圧損失が生じる。

例えば、図１５は燃料電池の出力特性の一例を示す特性曲線図である。図１５中”ＣＨ１１”に示す燃料電池の出力特性において、図１５中”ＡＲ１１”に示すような電流値が小さい領域では、触媒層における電気化学反応の活性化に伴う活性化電圧損失が生じて、前記理論電圧から活性化電圧損失を減算した値が実際の出力電圧値となる。

また、図１５中”ＡＲ１２”に示すような電流値が中位の領域では、活性化電圧損失に加え、さらに、イオン伝導に対する電解質膜中の抵抗に伴う抵抗電圧損失が生じて、前記理論電圧から活性化電圧損失と抵抗電圧損失とを減算した値が実際の出力電圧値となる。

さらに、図１５中”ＡＲ１３”に示すような電流値が大きい領域では、活性化電圧損失及び抵抗電圧損失に加え、拡散層におけるガス拡散律速に伴う濃度電圧損失が生じて、前記理論電圧から活性化電圧損失、抵抗電圧損失及び濃度電圧損失を減算した値が実際の出力電圧値となる。

これに対して、図１３等に示す従来例では、各種電圧損失を個別に求めることなく、燃料電池の出力電流値及び出力電圧値のデータを用いて推定式を求めているため、推定式におけるパラメータは、物理的な意味合いが薄く、電解質膜、触媒層及び拡散層の物理パラメータを推定することができないと言った問題点があった。
従って本発明が解決しようとする課題は、各種電圧損失を個別に求めると共に電解質膜、触媒層及び拡散層の物理パラメータを推定することが可能な燃料電池の物理パラメータ推定方法及びこれを用いた装置を実現することにある。

このような課題を達成するために、本発明のうち請求項１記載の発明は、
燃料電池の物理パラメータ推定方法であって、
出力電流を測定しながら走査して出力電圧を測定し電流電圧特性を取得し、電流値が大中小の領域毎に分けて濃度電圧損失、抵抗電圧損失及び活性化電圧損失を個別に求め、濃度電圧損失、抵抗電圧損失及び活性化電圧損失のモデル式をフィッティングさせることにより、拡散層、電解質膜及び触媒層の物理パラメータを推定することにより、各種電圧損失を個別に求めると共に電解質膜、触媒層及び拡散層の物理パラメータを推定することが可能になる。

請求項２記載の発明は、
燃料電池の物理パラメータ推定方法であって、
出力電流を測定しながら走査して出力電圧を測定し電流電圧特性を取得し、前記電流電圧特性のうち電流値が小さい領域において活性化電圧損失を算出し、算出された前記活性化電圧損失に対して活性化電圧損失のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式から触媒層の物理パラメータを推定し、前記電流電圧特性のうち電流値が中位の領域において抵抗電圧損失を算出し、算出された前記抵抗電圧損失に対して抵抗電圧損失のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式から電解質膜の物理パラメータを推定し、前記電流電圧特性のうち電流値が大きい領域において濃度電圧損失を算出し、運転条件が酸素過剰運転条件である場合には、算出された前記濃度電圧損失に対してアノード側の濃度電圧損失のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式からアノード側の拡散層の物理パラメータを推定し、運転条件が水素過剰運転条件である場合には、算出された前記濃度電圧損失に対してカソード側の濃度電圧損失のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式からカソード側の拡散層の物理パラメータを推定することにより、各種電圧損失を個別に求めると共に電解質膜、触媒層及び拡散層の物理パラメータを推定することが可能になる。

請求項３記載の発明は、
請求項２記載の発明である物理パラメータ推定方法であって、
水素ガスの流量及び酸素ガスの流量と、実際に測定された出力電流の値との関係から、運転条件が酸素過剰運転条件、或いは、水素過剰運転条件であるかを判断することにより、各種電圧損失を個別に求めると共に電解質膜、触媒層及び拡散層の物理パラメータを推定することが可能になる。

請求項４記載の発明は、
燃料電池の物理パラメータ推定方法を用いた装置において、
燃料電池の出力電流を測定する電流測定手段と、前記燃料電池の出力電圧を測定する電圧測定手段と、出力電流を測定しながら走査して出力電圧を測定し電流電圧特性を取得し、電流値が大中小の領域毎に分けて濃度電圧損失、抵抗電圧損失及び活性化電圧損失を個別に求め、濃度電圧損失、抵抗電圧損失及び活性化電圧損失のモデル式をフィッティングさせることにより、拡散層、電解質膜及び触媒層の物理パラメータを推定する演算制御手段とを備えたことにより、各種電圧損失を個別に求めると共に電解質膜、触媒層及び拡散層の物理パラメータを推定することが可能になる。

請求項５記載の発明は、
燃料電池の物理パラメータ推定方法を用いた装置において、
燃料電池の出力電流を測定する電流測定手段と、前記燃料電池の出力電圧を測定する電圧測定手段と、出力電流を測定しながら走査して出力電圧を測定し電流電圧特性を取得し、前記電流電圧特性のうち電流値が小さい領域において活性化電圧損失を算出し、算出された前記活性化電圧損失に対して活性化電圧損失のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式から触媒層の物理パラメータを推定し、前記電流電圧特性のうち電流値が中位の領域において抵抗電圧損失を算出し、算出された前記抵抗電圧損失に対して抵抗電圧損失のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式から電解質膜の物理パラメータを推定し、前記電流電圧特性のうち電流値が大きい領域において濃度電圧損失を算出し、運転条件が酸素過剰運転条件である場合には、算出された前記濃度電圧損失に対してアノード側の濃度電圧損失のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式からアノード側の拡散層の物理パラメータを推定し、運転条件が水素過剰運転条件である場合には、算出された前記濃度電圧損失に対してカソード側の濃度電圧損失のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式からカソード側の拡散層の物理パラメータを推定する演算制御手段とを備えたことにより、各種電圧損失を個別に求めると共に電解質膜、触媒層及び拡散層の物理パラメータを推定することが可能になる。

請求項６記載の発明は、
請求項５記載の発明である装置において、
燃料ガス及び酸化ガスの流量をそれぞれ測定する測定手段を備え、
前記演算制御手段が、前記測定手段で測定された水素ガスの流量及び酸素ガスの流量と、実際に測定された出力電流の値との関係から、運転条件が酸素過剰運転条件、或いは、水素過剰運転条件であるかを判断することにより、各種電圧損失を個別に求めると共に電解質膜、触媒層及び拡散層の物理パラメータを推定することが可能になる。

請求項７記載の発明は、
請求項４若しくは請求項５記載の発明である装置において、
前記演算制御手段が、
前記出力電圧、運転条件及び推定した前記物理パラメータの履歴を記録しておき、前記出力圧が劣化した場合に、前記物理パラメータの履歴を調査することにより、燃料電池の故障部位を特定することができる。

請求項８記載の発明は、
請求項４若しくは請求項５記載の発明である装置において、
前記演算制御手段が、
推定した前記物理パラメータを用いて運転計画に基づき出力電圧を予測することにより、出力電圧を予測することが可能になる。

請求項９記載の発明は、
請求項４若しくは請求項５記載の発明である装置において、
前記演算制御手段が、
目的出力の挙動を実現するための運転計画を仮作成すると共に、推定した物理パラメータを用いて仮作成した前記運転計画に基づき予測した出力電圧が最適となるように仮作成した前記運転計画を適宜修正することにより、最適運転計画を自動的に選定することが可能になる。

本発明によれば次のような効果がある。
請求項１，２，３，４，５及び請求項６の発明によれば、出力電流を走査して出力電圧を測定し電流電圧特性を取得し、電流値が大中小の領域毎に分けて濃度電圧損失、抵抗電圧損失及び活性化電圧損失を個別に求めると共に各種電圧損失のモデル式をフィッティングさせることにより、各種電圧損失を個別に求めると共に電解質膜、触媒層及び拡散層の物理パラメータを推定することが可能になる。

また、請求項７の発明によれば、出力電圧、運転条件及び推定した物理パラメータの履歴を記録しておき、出力圧が劣化した場合に、物理パラメータの履歴を調査することにより、燃料電池の故障部位を特定することができる。

また、請求項８の発明によれば、推定した前記物理パラメータを用いて運転計画に基づき出力電圧を予測することにより、出力電圧を予測することが可能になる。

また、請求項９の発明によれば、目的出力の挙動を実現するための運転計画を仮作成すると共に、推定した物理パラメータを用いて仮作成した運転計画に基づき予測した出力電圧が最適となるように仮作成した運転計画を適宜修正することにより、最適運転計画を自動的に選定することが可能になる。

以下本発明を図面を用いて詳細に説明する。図１及び図２は本発明に係る燃料電池の物理パラメータ推定方法を用いた装置の一実施例を示す構成ブロック図である。

図１において、１１は電解質膜、１２はアノード側の触媒層、１３はカソード側の触媒層、１４はアノード側の拡散層、１５はカソード側の拡散層、１６はアノード側に形成された燃料ガス（例えば、水素等）のガス流路、１７はカソード側に形成された酸化ガス（酸素や空気等）のガス流路、１８は燃料電池外部に接続される負荷抵抗、１９は電流測定手段、２０は電圧測定手段、２１及び２２は燃料ガス及び酸化ガスの流量、温度、圧力、組成をそれぞれ測定する測定手段、２３は燃料電池内部の温度を測定する測定手段である。

電解質膜１１の両面には触媒層１２及び拡散層１３がそれぞれ形成され、触媒層１２及び拡散層１３の更に外側には拡散層１４及び拡散層１５がそれぞれ形成される。また、拡散層１４の上には燃料ガス（例えば、水素等）のガス流路１６が形成され、拡散層１５の上には酸化ガス（例えば、酸素や空気等）のガス流路１７が形成される。

また、触媒層１２及び触媒層１３との間には負荷抵抗１８が接続され、当該負荷抵抗１８と直列に電流測定手段１９が接続され、負荷抵抗１８と並列に電圧測定手段２０が接続される。

さらに、アノード側のガス流路１６内には測定手段２１のセンサ部分が、カソード側のガス流路１７内には測定手段２２のセンサ部分がそれぞれ設置され、燃料電池内部に測定手段２３のセンサ部分が設置される。

また、図２において２４は電流測定手段１９、電圧測定手段２０、測定手段２１〜２３からの出力を取得するＡ／Ｄ変換器等の測定出力取得手段、２５はプログラムを実行することにより装置全体を制御すると共に物理パラメータの推定等を行なうＣＰＵ等の演算制御手段、２６はプログラムが格納されると共に推定された物理パラメータ等が記憶されるＲＡＭ（Random Access Memory）、ハードディスク、フラッシュメモリ等の記憶手段である。

電流測定手段１９、電圧測定手段２０、測定手段２１〜２３からの出力は測定出力取得手段２４にそれぞれ接続され、測定出力取得手段２４の出力は演算制御手段２５に接続される。また、記憶手段２６の入出力は演算制御手段２５に相互に接続される。

ここで、図１及び図２に示す実施例の動作を図３、図４、図５、図６及び図７を用いて説明する。図３は演算制御手段２５の物理パラメータ推定時の動作を説明するフロー図、図４は各種電圧損失、各種電圧損失を表すモデル式、推定すべき物理パラメータの関係を示す表、図５は活性化電圧損失のモデル式のフィッティングを説明する説明図、図６は抵抗電圧損失のモデル式のフィッティングを説明する説明図、図７は濃度電圧損失のモデル式のフィッティングを説明する説明である。

図３中”Ｓ１０１”において演算制御手段２５は、出力電流を測定しながら走査して出力電圧を測定し電流電圧特性を測定出力取得手段２４を介して取得する。例えば、負荷抵抗１８の抵抗値を可変にして取り出す出力電流の値を走査することにより、電流電圧特性を取得する。

図３中”Ｓ１０２”において演算制御手段２５は、取得した電流電圧特性のうち図１５中”ＡＲ１１”に示すような電流値が小さい領域において活性化電圧損失”η_ａｃｔ ”を算出する。

例えば、測定された出力電圧を”Ｖ”、全ての電圧損失を”η”、理論電圧を”Ｅ”とした場合、
Ｖ＝Ｅ−η （１）
となる。

また、取得した電流電圧特性のうち図１５中”ＡＲ１１”に示すような電流値が小さい領域では活性化電圧損失”η_ａｃｔ ”が支配的になり、
η＝η_ａｃｔ （２）
と見做すことができる。

このため、
η_ａｃｔ＝η＝Ｅ−Ｖ （３）
となり、式（３）を用いることにより、測定した出力電圧”Ｖ”（電流値が小さい領域のデータ）から活性化電圧損失”η_ａｃｔ ”を算出することができる。

そして、図３中”Ｓ１０３”において演算制御手段２５は、算出された活性化電圧損失”η_ａｃｔ ”に対して活性化電圧損失”η_ａｃｔ ”のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式から触媒層の物理パラメータを推定すると共に記憶手段２６に記憶させる。

例えば、活性化電圧損失”η_ａｃｔ ”のモデル式は、図４に示す表のような式で表され、当該モデル式中には触媒層の物理パラメータである、電荷移動係数”α”、交換電流密度”ｉ_ｅｘ”及び内部電流密度”ｉ_０”が含まれる。

そして、例えば、図５中”ＣＨ２１”に示す算出された活性化電圧損失”η_ａｃｔ ”に対して、図５中”ＣＨ２２”に示す活性化電圧損失”η_ａｃｔ ”のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式に基づき図４に示す触媒層の物理パラメータである、電荷移動係数”α”、交換電流密度”ｉ_ｅｘ”及び内部電流密度”ｉ_０”を推定することができる。

図３中”Ｓ１０４”において演算制御手段２５は、取得した電流電圧特性のうち図１５中”ＡＲ１２”に示すような電流値が中位の領域において抵抗電圧損失”η_ｏｈｍ ”を算出する。

例えば、取得した電流電圧特性のうち図１５中”ＡＲ１２”に示すような電流値が中位の領域では、活性化電圧損失”η_ａｃｔ ”に加えて抵抗電圧損失”η_ｏｈｍ ”の影響が加わり、
η_ｏｈｍ＝η−η_ａｃｔ＝Ｅ−Ｖ−η_ａｃｔ （４）
となり、式（４）を用いることにより、測定した出力電圧”Ｖ”（電流値が中位の領域のデータ）から抵抗電圧損失”η_ｏｈｍ ”を算出することができる。

そして、図３中”Ｓ１０５”において演算制御手段２５は、算出された抵抗電圧損失”η_ｏｈｍ ”に対して抵抗電圧損失”η_ｏｈｍ ”のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式から電解質膜の物理パラメータを推定すると共に記憶手段２６に記憶させる。

例えば、抵抗電圧損失”η_ｏｈｍ ”のモデル式は、図４に示す表のような式で表され、当該モデル式中には電解質膜の物理パラメータである、イオン伝導度”σ_ｍ”が含まれる。

そして、例えば、図６中”ＣＨ３１”に示す算出された抵抗電圧損失”η_ｏｈｍ ”に対して、図６中”ＣＨ３２”に示す抵抗電圧損失”η_ｏｈｍ ”のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式に基づき図４に示す電解質膜の物理パラメータである、イオン伝導度”σ_ｍ”を推定することができる。

図３中”Ｓ１０６”において演算制御手段２５は、取得した電流電圧特性のうち図１５中”ＡＲ１３”に示すような電流値が大きい領域において濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”を算出する。

例えば、取得した電流電圧特性のうち図１５中”ＡＲ１３”に示すような電流値が大きい領域では、活性化電圧損失”η_ａｃｔ ”及び抵抗電圧損失”η_ｏｈｍ ”に加えて濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”の影響がさらに加わり、
η_ｃｏｎ＝η−η_ａｃｔ−η_ｏｈｍ ＝Ｅ−Ｖ−η_ａｃｔ−η_ｏｈｍ （５）
となり、式（５）を用いることにより、測定した出力電圧”Ｖ”（電流値が大きい領域のデータ）から濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”を算出することができる。

図３中”Ｓ１０７”において演算制御手段２５は、濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”が存在するか否かを判断し、もし、濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”が存在すると判断した場合には、図３中”Ｓ１０８”において演算制御手段２５は、水素利用率及び酸素利用率をそれぞれ計算して濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”が、アノード側、若しくは、カソード側のどちらか一方で発生しているか否かを判断する。

もし、図３中”Ｓ１０８”において濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”が、アノード側、若しくは、カソード側のどちらか一方で発生していると判断した場合、図３中”Ｓ１０９”において演算制御手段２５は、測定出力取得手段２４を介して取得した値に基づき、現在の運転条件が酸素過剰運転条件であるか水素過剰運転条件であるか否かを判断する。

但し、もし、図３中”Ｓ１０８”において濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”が、アノード側、若しくは、カソード側の双方で発生していると判断した場合、１つの濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”をアノード側及びカソード側の２つの濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”のモデル式をフィッティングすることは困難であるので、処理を終了する。

例えば、演算制御手段２５は、測定出力取得手段２４を介して測定手段２１及び２２から取得される水素ガスの流量及び酸素ガスの流量と、実際に測定された出力電流の値との関係から、現在の運転条件が酸素過剰運転条件、或いは、水素過剰運転条件であるかを判断する。

もし、図３中”Ｓ１０９”において酸素過剰運転条件であると判断された場合には、カソード側の濃度電圧損失は無視できるので、図３中”Ｓ１１０”において演算制御手段２５は、算出された濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”に対してアノード側の濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式からアノード側の拡散層の物理パラメータを推定すると共に記憶手段２６に記憶させる。

例えば、アノード側の濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”のモデル式は、図４に示す表のような式で表され、当該モデル式中にはアノード側の拡散層の物理パラメータである、水素拡散係数”Ｄ_Ｈ２”が含まれる。

そして、例えば、図７中”ＣＨ４１”に示す算出された濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”に対して、図７中”ＣＨ４２”に示すアノード側の濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式に基づき図４に示す電解質膜の物理パラメータである、水素拡散係数”Ｄ_Ｈ２”を推定することができる。

一方、もし、図３中”Ｓ１０９”において水素過剰運転条件であると判断された場合には、アノード側の濃度電圧損失は無視できるので、図３中”Ｓ１１１”において演算制御手段２５は、算出された濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”に対してカソード側の濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式からカソード側の拡散層の物理パラメータを推定すると共に記憶手段２６に記憶させる。

例えば、カソード側の濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”のモデル式は、図４に示す表のような式で表され、当該モデル式中にはカソード側の拡散層の物理パラメータである、酸素拡散係数”Ｄ_ｏ２”が含まれる。

そして、例えば、図７中”ＣＨ４１”に示す算出された濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”に対して、図７中”ＣＨ４２”に示すカソード側の濃度電圧損失”η_ｃｏｎ ”のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式に基づき図４に示す電解質膜の物理パラメータである、酸素拡散係数”Ｄ_ｏ２”を推定することができる。

この結果、出力電流を走査して出力電圧を測定し電流電圧特性を取得し、電流値が大中小の領域毎に分けて濃度電圧損失、抵抗電圧損失及び活性化電圧損失を個別に求めると共に各種電圧損失のモデル式をフィッティングさせることにより、各種電圧損失を個別に求めると共に電解質膜、触媒層及び拡散層の物理パラメータを推定することが可能になる。

なお、図１等に示す実施例では推定した物理パラメータを記憶手段２６に記憶さているが、このような物理パラメータを用いて燃料電池の故障診断、燃料電池の出力予測、若しくは、燃料電池の最適運転計画の選定に適用することも可能である。

図８はこのような他の実施例を示す構成ブロック図である。図８において２４，２５及び２６は図２と同一符号を付してあり、２７はキーボード、タッチパネル等の入力手段、２８はＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等の表示手段である。

電流測定手段１９、電圧測定手段２０、測定手段２１〜２３からの出力は測定出力取得手段２４にそれぞれ接続され、測定出力取得手段２４の出力は演算制御手段２５に接続される。また、記憶手段２６の入出力は演算制御手段２５に相互に接続される。さらに、入力手段２７の出力が演算制御手段２５に接続され、演算制御手段２５の出力が表示手段２８に接続される。

ここで、図８に示す実施例の動作を図９及び図１０を用いて説明する。図９は燃料電池の故障診断装置としての演算制御手段２５の動作を説明するフロー図、図１０は物理パラメータの時系列変化を示す説明図である。但し、演算制御手段２５においける物理パラメータの推定の動作は前述の通りであるので、その説明は省略する。

図９中”Ｓ２０１”において演算制御手段２５は、測定出力取得手段２４を介して取得した出力電圧を履歴として記録し、図９中”Ｓ２０２”において演算制御手段２５は、燃料電池の運転条件を履歴として記録する。

また、図９中”Ｓ２０３”において演算制御手段２５は、自ら前述のように推定した物理パラメータの履歴を記録する。

そして、図９中”Ｓ２０４”において演算制御手段２５は、出力電圧が劣化したか否かを判断し、出力電圧が劣化したと判断した場合には、図９中”Ｓ２０５”において演算制御手段２５は、記録されたパラメータの履歴を調査し、図９中”Ｓ２０６”において演算制御手段２５は、低下している物理パラメータを把握する。

最後に、図９中”Ｓ２０７”において演算制御手段２５は、把握された物理パラメータに関連する場所を、燃料電池の故障部位として特定し、表示手段２８の適宜表示する。

例えば、図１０中”ＰＲ５１”に示す物理パラメータは内部電流密度”ｉ_０”、図１０中”ＰＲ５２”に示す物理パラメータは水素拡散係数”Ｄ_Ｈ２”、図１０中”ＰＲ５３”に示す物理パラメータはイオン伝導度”σ_ｍ”であると想定した場合、図１０中”ＰＲ５１”及び”ＰＲ５２”に示す物理パラメータに対して、図１０中”ＰＲ５３”に示す物理パラメータは時間の経過と共に値が低下しているので、故障部位として電解質膜を特定することができる。

この結果、出力電圧、運転条件及び推定した物理パラメータの履歴を記録しておき、出力圧が劣化した場合に、物理パラメータの履歴を調査することにより、燃料電池の故障部位を特定することができる。

また、物理パラメータが変動した場合、記憶手段に記録されている当該変動時の運転条件を参照することにより、物理パラメータの変動を引き起こした運転条件を特定することも可能になる。

ここで、図８に示す実施例の動作を図１１を用いて説明する。図１１は燃料電池の出力予測装置としての演算制御手段２５の動作を説明するフロー図である。但し、演算制御手段２５においける物理パラメータの推定の動作は前述の通りであるので、その説明は省略する。

図１１中”Ｓ３０１”において演算制御手段２５は、入力手段２７から入力された運転計画を取得し、図１１中”Ｓ３０２”において演算制御手段２５は、取得した運転計画に基づき推定された物理パラメータを用いて燃料電池の出力電圧を予測する。

そして、図１１中”Ｓ３０３”において演算制御手段２５は、予測された出力電圧を表示手段２８に適宜表示させる。

この結果、推定した物理パラメータを用いて運転計画に基づき出力電圧を予測することが可能になる。

ここで、さらに、図８に示す実施例の動作を図１２を用いて説明する。図１２は燃料電池の最適運転計画選定装置としての演算制御手段２５の動作を説明するフロー図である。但し、演算制御手段２５においける物理パラメータの推定の動作は前述の通りであるので、その説明は省略する。

図１２中”Ｓ４０１”において演算制御手段２５は、入力手段２７から出力電圧の時系列変化を記述した目的出力を取得し、図１２中”Ｓ４０２”において演算制御手段２５は、取得した目的出力の挙動を実現するための運転計画を仮作成する。

図１２中”Ｓ４０３”において演算制御手段２５は、仮作成した運転計画に基づき推定した物理パラメータを用いて出力電圧を予測し、図１２中”Ｓ４０４”において演算制御手段２５は、予測されて出力電圧が目的出力に最適であるか否かを判断する。

もし、図１２中”Ｓ４０４”において最適ではないと判断された場合には、図１２中”Ｓ４０５”において演算制御手段２５は、仮作成した運転計画を修正し、図１２中”Ｓ４０３”のステップに戻る。

もし、図１２中”Ｓ４０４”において最適であると判断された場合には、図１２中”Ｓ４０６”において演算制御手段２５は、仮作成された運転計画を最適運転計画として選定して表示手段２８に適宜表示させる。

この結果、目的出力の挙動を実現するための運転計画を仮作成すると共に、推定した物理パラメータを用いて仮作成した運転計画に基づき予測した出力電圧が最適となるように仮作成した運転計画を適宜修正することにより、最適運転計画を自動的に選定することが可能になる。

また、図１等に示す実施例の説明に際しては、出力電流を測定しながら走査して出力電圧を測定し電流電圧特性を取得する旨記載しているが、出力電流の走査は連続的走査であっても、離散的走査であっても何れでも構わない。

また、図１等に示す実施例の説明に際しては、出力電流を測定しながら走査して出力電圧を測定し電流電圧特性を測定する旨記載しているが、電流電圧特性を取得できれば出力電圧を走査するものであっても構わない。

また、電解質膜の物理パラメータとしてイオン伝導度を例示しているが、イオン伝導度は定数パラメータであっても、ある物理量に関する関数であっても何れであっても構わない。

また、図１等に示す実施例の説明に際しては、各種測定手段（電流測定手段及び電圧測定手段を含む）からのデータと取り込みのためにＡ／Ｄ変換器等の測定出力取得手段２４を演算制御手段２５の前段に設けているが、各種測定手段から演算制御手段２５へ直接データ入力が可能であれば、測定出力取得手段２４は不要である。

また、図１等に示す実施例の説明に際しては、推定した物理パラメータを記憶手段２６に記憶しているが、勿論、推定された物理パラメータの出力先や出力方法は任意であって構わない。

また、図１等に示す実施例の説明に際しては、活性化電圧損失、抵抗電圧損失及び濃度電圧損失を順次に求めると共に各種電圧損失のモデル式をフィッティングさせているが、勿論、各種電圧損失を求める順番は任意であり、各種電圧損失のモデル式をフィッティングさせるステップも図３に示すフロー図に何ら限定されるものではない。

本発明に係る燃料電池の物理パラメータ推定方法を用いた装置の一実施例を示す構成ブロック図である。 本発明に係る燃料電池の物理パラメータ推定方法を用いた装置の一実施例を示す構成ブロック図である。 演算制御手段の物理パラメータ推定時の動作を説明するフロー図である。 各種電圧損失、各種電圧損失を表すモデル式、推定すべき物理パラメータの関係を示す表である。 活性化電圧損失のモデル式のフィッティングを説明する説明図である。 抵抗電圧損失のモデル式のフィッティングを説明する説明図である。 濃度電圧損失のモデル式のフィッティングを説明する説明である。 他の実施例を示す構成ブロック図である。 燃料電池の故障診断装置としての演算制御手段の動作を説明するフロー図である。 物理パラメータの時系列変化を示す説明図である。 燃料電池の出力予測装置としての演算制御手段の動作を説明するフロー図である。 燃料電池の最適運転計画選定装置としての演算制御手段の動作を説明するフロー図である。 燃料電池の一例を示す構成ブロック図である。 燃料電池の出力特性を推定する方法を説明するフロー図である。 燃料電池の出力特性と推定式との関係を示す説明図である。

符号の説明

１，１１ 電解質膜
２，３，１２，１３ 触媒層
４，５，１４，１５ 拡散層
６，７，１６，１７ ガス流路
８，１８ 負荷抵抗
９，１９ 電流測定手段
１０，２０ 電圧測定手段
２１，２２，２３ 測定手段
２４ 測定出力取得手段
２５ 演算制御手段
２６ 記憶手段
２７ 入力手段
２８ 表示手段

Claims (9)

1. 燃料電池の物理パラメータ推定方法であって、
   出力電流を測定しながら走査して出力電圧を測定し電流電圧特性を取得し、
   電流値が大中小の領域毎に分けて濃度電圧損失、抵抗電圧損失及び活性化電圧損失を個別に求め、
   濃度電圧損失、抵抗電圧損失及び活性化電圧損失のモデル式をフィッティングさせることにより、拡散層、電解質膜及び触媒層の物理パラメータを推定することを特徴とする
   燃料電池の物理パラメータ推定方法。
2. 燃料電池の物理パラメータ推定方法であって、
   出力電流を測定しながら走査して出力電圧を測定し電流電圧特性を取得し、
   前記電流電圧特性のうち電流値が小さい領域において活性化電圧損失を算出し、
   算出された前記活性化電圧損失に対して活性化電圧損失のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式から触媒層の物理パラメータを推定し、
   前記電流電圧特性のうち電流値が中位の領域において抵抗電圧損失を算出し、
   算出された前記抵抗電圧損失に対して抵抗電圧損失のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式から電解質膜の物理パラメータを推定し、
   前記電流電圧特性のうち電流値が大きい領域において濃度電圧損失を算出し、
   運転条件が酸素過剰運転条件である場合には、算出された前記濃度電圧損失に対してアノード側の濃度電圧損失のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式からアノード側の拡散層の物理パラメータを推定し、
   運転条件が水素過剰運転条件である場合には、算出された前記濃度電圧損失に対してカソード側の濃度電圧損失のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式からカソード側の拡散層の物理パラメータを推定することを特徴とする
   燃料電池の物理パラメータ推定方法。
3. 水素ガスの流量及び酸素ガスの流量と、実際に測定された出力電流の値との関係から、運転条件が酸素過剰運転条件、或いは、水素過剰運転条件であるかを判断することを特徴とする
   請求項２記載の燃料電池の物理パラメータ推定方法。
4. 燃料電池の物理パラメータ推定方法を用いた装置において、
   燃料電池の出力電流を測定する電流測定手段と、
   前記燃料電池の出力電圧を測定する電圧測定手段と、
   出力電流を測定しながら走査して出力電圧を測定し電流電圧特性を取得し、電流値が大中小の領域毎に分けて濃度電圧損失、抵抗電圧損失及び活性化電圧損失を個別に求め、濃度電圧損失、抵抗電圧損失及び活性化電圧損失のモデル式をフィッティングさせることにより、拡散層、電解質膜及び触媒層の物理パラメータを推定する演算制御手段と
   を備えたことを特徴とする装置。
5. 燃料電池の物理パラメータ推定方法を用いた装置において、
   燃料電池の出力電流を測定する電流測定手段と、
   前記燃料電池の出力電圧を測定する電圧測定手段と、
   出力電流を測定しながら走査して出力電圧を測定し電流電圧特性を取得し、前記電流電圧特性のうち電流値が小さい領域において活性化電圧損失を算出し、算出された前記活性化電圧損失に対して活性化電圧損失のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式から触媒層の物理パラメータを推定し、前記電流電圧特性のうち電流値が中位の領域において抵抗電圧損失を算出し、算出された前記抵抗電圧損失に対して抵抗電圧損失のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式から電解質膜の物理パラメータを推定し、前記電流電圧特性のうち電流値が大きい領域において濃度電圧損失を算出し、運転条件が酸素過剰運転条件である場合には、算出された前記濃度電圧損失に対してアノード側の濃度電圧損失のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式からアノード側の拡散層の物理パラメータを推定し、運転条件が水素過剰運転条件である場合には、算出された前記濃度電圧損失に対してカソード側の濃度電圧損失のモデル式をフィッティングし、フィッティングされたモデル式からカソード側の拡散層の物理パラメータを推定する演算制御手段と
   を備えたことを特徴とする装置。
6. 燃料ガス及び酸化ガスの流量をそれぞれ測定する測定手段を備え、
   前記演算制御手段が、前記測定手段で測定された水素ガスの流量及び酸素ガスの流量と、実際に測定された出力電流の値との関係から、運転条件が酸素過剰運転条件、或いは、水素過剰運転条件であるかを判断することを特徴とする
   請求項５記載の装置。
7. 前記演算制御手段が、
   前記出力電圧、運転条件及び推定した前記物理パラメータの履歴を記録しておき、前記出力圧が劣化した場合に、前記物理パラメータの履歴を調査することを特徴とする
   請求項４若しくは請求項５記載の装置。
8. 前記演算制御手段が、
   推定した前記物理パラメータを用いて運転計画に基づき出力電圧を予測することを特徴とする
   請求項４若しくは請求項５記載の装置。
9. 前記演算制御手段が、
   目的出力の挙動を実現するための運転計画を仮作成すると共に、推定した物理パラメータを用いて仮作成した前記運転計画に基づき予測した出力電圧が最適となるように仮作成した前記運転計画を適宜修正することを特徴とする
   請求項４若しくは請求項５記載の装置。

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