CN112507526B - 一种质子交换燃料电池***性能预测方法及*** - Google Patents

一种质子交换燃料电池***性能预测方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种燃料电池***性能预测方法及***，基于多水平正交分析设计与在线故障诊断方法相结合，通过实验数据与使用环境实测相结合的方式进行燃料电池***性能预测，可有效避免常规计算分析与建模过程中因物理模型、数学方程和求解方法导致的误差；同时随着数据库的不断完善和补充，该方法的将不断进化，对各不同环境的预测能力和精度也将不断提升。本发明的燃料电池***性能预测方法，结合数据监控模块和显示装置可将燃料电池***健康度直观定量的展示给用户。

Description

一种质子交换燃料电池***性能预测方法及***
技术领域
本发明属于燃料电池技术领域，具体涉及一种通过多因素标定、可定量给出评分，且不断进化的燃料电池***性能预测方法，以及预测***。
背景技术
近年来质子交换膜燃料电池因其发电效率高、噪音小、燃料可再生、环保、且成本不断降低等优势广受关注，被誉为当前最具发展价值的新能源技术之一。
随着燃料电池技术的不断成熟，应用领域的不断扩展，对燃料电池***可靠性、寿命和维修性的要求也越来越高。
传统的质子交换膜燃料电池性能预测方法对质子交换膜燃料电池性能预测存在建模困难、无法适应复杂模型仿真分析等缺陷，无法满足实际应用需求。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于多水平正交分析设计与环境适应性测试相结合的质子交换膜燃料电池***性能预测方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种质子交换燃料电池***性能预测方法，包括如下步骤。
S1：试验数据的采集：按照燃料电池***试验大纲设计，对燃料电池进行不同条件下的联调试验，针对包括温度、湿度、进出口压差、进口压力在内的影响燃料电池***的k种因素，进行2k组试验，并记录试验数据，可用不同的电堆性能指标，如寿命、单片电压一致性、***效率、可靠性等，作为参考指标；
S2：针对步骤S1中的试验数据进行3k耶茨算法(Yates algorithm)设计，并建立方差分析表如下：
Figure BDA0002791201240000021
表中n表示针对每种情况进行n次重复试验，平方和中各因子Sk根据3k因子设计推导；
S3，将各影响因素根据专家经验、***设计方案、零部件操作指南、控制策略或数值计算方法进行单一因素阈值标定；
S4，将S2中得到的方差分析表中的单因素数据通过F分布表(F分布为概率与统计种常用分布)查询，并将通过分布表查询到的数组{x}进行归一化处理：
假设k种影响因素中，第i种因素的输入数据为xi，标定的标准值为xs，上下阈值为xu，xl，则xi与标准值偏差为εs＝|xi-xs|，上限最大误差为εu＝|xs-xu|，下限最大误差为εl＝|xs-xl|；归一化值为：
Figure BDA0002791201240000031
S5，利用归一化值进行权重计算：
权重
Figure BDA0002791201240000032
取各因素权重最大值ωmax＝max(ω1,ω2,...,ωk)，权重基本概率的折扣率为
Figure BDA0002791201240000033
则单因素作用下的各因素权重基本概率的折扣率集合为{α1}，根据线性代数通用表达，加黑字符代表向量，下文同理；
S6，重复步骤S3到步骤S5，分别标定2因子到k因子交互作用的权重，得到m因子交互作用下的各因素权重基本概率的折扣率集合{αm}，其中m为整数，且2≤m≤k。
S7，将从传感器采集、历史数据等各渠道获得的数据进行无量纲化处理，其中无量纲过程采用的标准可按需采用最大值、欧几里得模等，依据定义，m(m为整数，1≤m≤k)因子交互作用下的无穷范数的标准值为
Figure BDA0002791201240000034
无量纲后的折扣率为
Figure BDA0002791201240000035
m因子交互作用下的欧几里德模的标准值为
Figure BDA0002791201240000036
无量纲后的折扣率为
Figure BDA0002791201240000037
S8，将权重数组与无量纲化后的k因素变化率进行内积，得到某特定时间点的燃料电池***健康度H1，则多时刻的健康度数组则为{H}，将数组{H}绘制为散点图、雷达图或柱状图以直观展现。
进一步，所述的步骤S1中每组试验进行m种不同的水平分析，m的具体数值可根据实际情况变化，比如m＝3，也可按需对各种因素采用不同数量水平分类。
更进一步，所述的水平分析包括K1℃±a℃，K2℃±a℃，K3℃±a℃三种水平的温度变量,其中K1、K2、K3代表三种水平的温度数值，a表示温度波动幅度。
更进一步，所述的水平分析包括静态排水、动态排水和动静混合排水三种水平的排水方案。
再进一步，针对如三种不同技术路线、是否使用增湿罐等质量性因素，其水平分析数量固定，但针对加热温度、进出口压差等数量性因素，由于无法进行所有水平的验证，采用非线性回归方法，通过最小二乘法(又称最小平方法，是解决曲线拟合问题最常用的数值方法之一)求解回归方程进行水平分析预测。
同时，由于燃料电池性能等参数大多数情况下为曲线，所以求解回归方程之前需将双曲线、指数函数、幂函数、对数函数、S型曲线等转化为线型回归问题，其具体方法可查阅相关线性代数或数值分析教材。
进一步，可同时记录健康度较低时的修护方案以及此健康度下的影响因素条件，随着数据库的不断完备，通过回归标定可提前定量预测***故障发生概率，并给出初步保养方案。
所述的一种质子交换燃料电池***性能预测方法，其燃料电池***为氢空燃料电池***。
本发明还提供了一种质子交换燃料电池***性能预测***，由数据监控***、产品数据处理模块和显示装置组成；其中数据监控***用于数据的采集、存储和传输，同时还具有以及异常状态下的***保护功能；其中产品数据处理模块通过健康度算法模块嵌入在PDM***中，通过芯片作出实时健康度评估，此部分为本发明的核心创新内容；其中显示装置用于将***评估结果和改进方案直观显示，并同时为整个***提供GUI。
本发明具有以下技术效果：
本专利方法借助于试验数据与实测数据库，通过分析离散真实环境测试数据，取代对连续性方程求解，规避传统燃料电池***分析模式中，求解数学方程误差大、求解成本高等问题，解决燃料电池***性能预测首要原则模型中建模困难、无法适应复杂模型仿真分析的问题。
本专利方法借助于试验与实测数据库，运用多水平分析正交设计方法，可规避传统燃料电池***分析模式中，求解数学方程误差大、求解成本高等问题；通过分析离散真实环境测试数据，取代对连续性方程求解，解决燃料电池***性能预测首要原则模型(first-principle models)中建模困难，且无法适应复杂模型仿真分析的问题。
附图说明
图1为本发明专利产品数据处理模块的原理框图；
图2为本发明燃料电池***性能预测***模块功能拓扑图。
具体实施方式
为了更好理解本发明技术内容，下面提供具体实施例，并结合附图对本发明进行进一步说明。
本发明在燃料电池***正常运行状态下，即可根据传感器实时读数和历史数据分析，给出设备定量健康度和修护保养建议。
基于本发明的监控模块嵌入燃料电池***后可极大的提高维护保障工作效率，保证设备维护工作的前瞻性，并可根据设备的物联数据不断修正补充静态数据，从原理上规避了复杂***中首要原则模型(first-principle models)方程组标定和建模困难问题。
本发明公开的一种永磁推进***仿真方法，包括如下步骤：
S1：试验数据的采集：
按照燃料电池***试验大纲设计，如针对氢空燃料电池***，已知影响***性能有温度、湿度、进出口压差、进口压力等k种因素，考虑k种因素间的相互作用，则需2k组试验，计划每组试验进行3种不同水平分析(如针对温度变量可采用60℃，65℃，70℃三种水平；针对排水方案可进行静态排水、动态排水和动静混合排水三种水平等)。进行***联调试验，并记录试验数据。可用不同的电堆性能指标，如寿命、单片电压一致性、***效率、可靠性等，作为参考指标。
S2：对试验数据进行mk耶茨算法设计并建立方差分析表：
Figure BDA0002791201240000061
表中n表示针对每种情况进行n次重复试验，k种因素各有m种水平，平方和中各因子Sk根据mk因子设计推导；若需要将m水平分析继续扩展至非相等水平分析，如A，B，C因素分别为a，b，c水平，其中a≠b≠c，其推导方式参考上表。
S3，将各影响因素根据专家经验、***设计方案、零部件操作指南、控制策略或数值计算方法进行单一因素阈值标定。
S4，将S2中得到的方差分析表中的单因素数据通过F分布表(统计学中的常用表格)查询，并将通过分布表查询到的数组{x}进行归一化处理：
假设k种影响因素中，第i种因素的输入数据为xi，标定的标准值为xs，上下阈值为xu，xl，则xi与标准值偏差为εs＝|xi-xs|，上限最大误差为εu＝|xs-xu|，下限最大误差为εl＝|xs-xl|；归一化值为：
Figure BDA0002791201240000071
S5，利用S4中得到的归一化值进行权重计算：
权重
Figure BDA0002791201240000072
取各因素权重最大值ωmax＝max(ω1,ω2,...,ωk)，
权重基本概率的折扣率为
Figure BDA0002791201240000073
则单因素作用下的各因素权重基本概率的折扣率集合为{α1}，根据线性代数通用表达，加黑字符代表向量，下文同理。
S6，重复步骤S3到步骤S5，分别标定2因子交互到k因子交互作用的权重，可得到m因子交互作用下的各因素权重基本概率的折扣率集合{αm}，其中m为整数，且2≤m≤k。
S7，将获得的数据进行无量纲化处理，其中无量纲过程采用的标准可按需采用无穷范数或欧几里德模；
依据定义，m(m为整数，1≤m≤k)因子交互作用下的无穷范数的标准值为
Figure BDA0002791201240000074
无量纲后的折扣率为
Figure BDA0002791201240000075
根据定义，m(m为整数，1≤m≤k)因子交互作用下的欧几里德模的标准值为
Figure BDA0002791201240000081
无量纲后的折扣率为
Figure BDA0002791201240000082
S8，将权重数组与无量纲化后的k因素变化率进行内积，可得到某特定时间点的燃料电池***健康度H1，则多时刻的健康度数组则为{H}，可将数组{H}绘制为散点图、雷达图或柱状图以直观展现。
针对如三种不同技术路线、是否使用增湿罐等质量性因素，其水平分析数量固定，但针对加热温度、进出口压差等数量性因素，由于无法进行所有水平的验证，固可采用线性回归方法，通过回归方程进行水平分析预测。同时，由于燃料电池性能等参数大多数情况下为曲线，所以求解回归方程之前需将双曲线、指数函数、幂函数、对数函数、S型曲线等转化为线型回归问题，其具体方法可查阅相关线性代数或数值分析教材。
可同时记录健康度较低时的修护方案以及此健康度下的影响因素条件，随着数据库的不断完备，通过回归标定可提前定量预测***故障发生概率，并给出初步保养方案。
如图1所示，其展示了ak因子设计方差分析模块的算法流程和实施思路，其中实施步骤的计算部分与表1及其中包含的平方和、自由度、均方、F比等参数一一对应。
图2所示，本发明预测***主要由数据监控***、产品数据处理模块PDM***和显示装置三个部分组成，其中数据监控***的主要作用是数据的采集、存储和传输，同时还具有异常状态下的***保护功能；健康度算法模块嵌入在PDM***中，通过芯片作出实时健康度评估，此部分为本发明的核心创新内容；显示装置用于将***评估结果和改进方案直观显示，并同时为整个***提供GUI。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，以及部分运用的实施例，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种质子交换燃料电池***性能预测方法，其特征在于：包括如下步骤
S1：试验数据的采集：
对燃料电池进行不同条件下的联调试验，针对包括温度、湿度、进出口压差、进口压力在内的影响燃料电池***的k种因素，依据正交试验设计方法开展实验，并记录试验数据；
S2：对试验数据进行mk耶茨算法设计并建立方差分析表：
Figure 970471DEST_PATH_IMAGE001
表中n表示针对每种情况进行n次重复试验，k种因素各有m种水平，平方和中各因子Sk根据mk因子设计推导；
S3，将各影响因素进行单一因素阈值标定；
S4，将方差分析表中的单因素数据通过F分布表查询，并将查询到的数组{x}进行归一化处理：
假设k种影响因素中，第i种因素的输入数据为xi，标定的标准值为xs，上下阈值为xu，xl，则xi与标准值偏差为
Figure 546333DEST_PATH_IMAGE002
，上限最大误差为
Figure 857229DEST_PATH_IMAGE003
，下限最大误差为
Figure 455700DEST_PATH_IMAGE004
；归一化值为：
Figure 270072DEST_PATH_IMAGE005
S5，利用归一化值进行权重计算：
权重
Figure 826956DEST_PATH_IMAGE006
，
取各因素权重最大值
Figure 749781DEST_PATH_IMAGE007
，
权重基本概率的折扣率为
Figure 479840DEST_PATH_IMAGE008
，则单因素作用下的各因素权重基本概率的折扣率集合为
Figure 555243DEST_PATH_IMAGE009
，根据线性代数通用表达，加黑字符代表向量；
S6，重复步骤S3到步骤S5，分别标定2因子到k因子交互作用的权重，得到m因子交互作用下的各因素权重基本概率的折扣率集合
Figure 548607DEST_PATH_IMAGE010
，其中m为整数，且2≤m≤k；
S7，将获得的数据进行无量纲化处理：m因子交互作用下的无穷范数的标准值为
Figure 834095DEST_PATH_IMAGE011
，无量纲后的折扣率为
Figure 226899DEST_PATH_IMAGE012
；m因子交互作用下的欧几里德模的标准值为
Figure 281443DEST_PATH_IMAGE013
，无量纲后的折扣率为
Figure 711287DEST_PATH_IMAGE014
；
S8，将权重数组与无量纲化后的k因素变化率进行内积，得到某特定时间点的燃料电池***健康度H1，则多时刻的健康度数组则为{H}，将数组{H}绘制为散点图、雷达图或柱状图以直观展现。
2.根据权利要求1所述的一种质子交换燃料电池***性能预测方法，其特征在于，所述的步骤S1中每组试验进行3种不同的水平分析。
3.根据权利要求2所述的一种质子交换燃料电池***性能预测方法，其特征在于，所述的水平分析包括K1℃±a℃，K2℃±a℃，K3℃±a℃三种水平的温度变量,其中K1、K2、K3代表三种水平的温度数值，a表示温度波动幅度。
4.根据权利要求2所述的一种质子交换燃料电池***性能预测方法，其特征在于，所述的水平分析包括静态排水、动态排水和动静混合排水三种水平的排水方案。
5.根据权利要求2或3或4所述的一种质子交换燃料电池***性能预测方法，其特征在于，采用线性回归方法，通过回归方程进行水平分析预测。
6.根据权利要求2或3或4所述的一种质子交换燃料电池***性能预测方法，其特征在于，采用非线性回归方法，通过最小二乘法求解回归方程进行水平分析预测。
7.根据权利要求6所述的一种质子交换燃料电池***性能预测方法，其特征在于，求解回归方程之前将双曲线、指数函数、幂函数、对数函数、S型曲线等转化为线型回归问题。
8.根据权利要求1所述的一种质子交换燃料电池***性能预测方法，其特征在于：同时记录健康度较低时的修护方案以及此健康度下的影响因素条件，通过回归标定提前定量预测***故障发生概率，并给出初步保养方案。
9.根据权利要求1所述的一种质子交换燃料电池***性能预测方法，其特征在于，所述的燃料电池***为氢空燃料电池***。
10.一种质子交换燃料电池***性能预测***，其特征在于，由数据监控***、产品数据处理模块和显示装置组成；所述的数据监控***用于数据的采集、存储和传输，以及异常状态下的***保护；所述的产品数据处理模块通过内嵌的健康度算法模块作出实时健康度评估；所述的显示装置用于将***评估结果和改进方案直观显示，并同时为整个***提供GUI。
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