JP2006202555A - 燃料電池システム - Google Patents

Abstract

【課題】 学習した燃料電池の電流電圧特性に基づいて適正な各種判定や各種制御を行い得る燃料電池システムを提供する。
【解決手段】 電流センサ（出力電流検出手段）１７により燃料電池の出力電流を検出し、電圧センサ（出力電圧検出手段）１８により燃料電池の出力電圧を検出し、学習制御手段５２において、空気（酸化剤ガス）および水素（燃料ガス）の少なくとも一方の圧力が、燃料電池の運転条件に対応した基準圧力と異なる場合に、電流電圧特性学習手段５１による燃料電池の出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止する。これにより、燃料電池の運転条件（発電量）と空気（酸化剤ガス）または水素（燃料ガス）の圧力との関係が一時的に設定値とは異なる現象が発生しても学習結果を変動させることがなく、結果として、学習した燃料電池の電流電圧特性に基づいて適正な各種判定や各種制御を行うことができる。
【選択図】 図１

Description

本発明は燃料電池システムに係り、特に、燃料電池の出力電流と出力電圧の特性を学習する燃料電池システムにおいて、燃料電池の発電量と燃料ガスあるいは酸化剤ガスの圧力との関係が一時的に設定値とは異なる現象が発生しても学習結果を変動させることなく、学習した燃料電池の電流電圧特性に基づいて適正な各種判定や各種制御を行い得る燃料電池システムに関する。

従来の燃料電池の電流と電圧の特性を学習するシステムとして、特開２０００−３５７５２６号公報に開示された「燃料電池発電装置およびそのセルスタックの劣化診断方法」がある。この従来例は、最大セルスタック電流演算手段において、セルスタック電流とセルスタック電圧の関係の近似式から予め決められた下限セルスタック電圧におけるセルスタック電流である最大セルスタック電流を求め、またセルスタック電流余裕値演算手段において、最大スタック電流と予め決められた出力時のセルスタック電流との差であるセルスタック電流余裕値を求め、セルスタック電流劣化診断手段により、セルスタック電流余裕値を予め決められた判定値と比較することによりセルスタックの劣化診断を行い、またセルスタック電流寿命診断手段により、最大セルスタック電流とセルスタック電流余裕値と発電時間との関係からセルスタック電流余裕値の減少速度を求め、セルスタック電流余裕値がゼロ或いは予め決められた値になるまでの期間を計算することによって、セルスタックの取り替え時期を判定するものである。

つまりこの従来例では、セルスタックの電流と電圧の関係の近似式を導出し、この近似式の各項の係数を学習パラメータとし、所定の学習アルゴリズムを用いて該学習パラメータを演算することによって電流電圧特性を学習し、該電流電圧特性に基づいてセルスタックの劣化状態を診断し、セルスタックの取り替え時期の判定を行っている。

また、この従来例のように学習した電流電圧特性に基づいて燃料電池の劣化診断や取り替え時期判定を行うものの他にも、ガス供給量制御や発電量制御等の各種制御に適用するものも提案されている。
特開特開２０００−３５７５２６号公報

ところで、従来の燃料電池システムにおいては、燃料電池へ供給する燃料ガスは、循環系を構成することが一般的であり、このような構成では、燃料電池の発電量を短時間で減少させた場合に、燃料ガスの消費量が減るので、燃料ガスの圧力の減少が遅れる。この場合、燃料電池の発電量と燃料ガスの圧力の関係が、一時的に設定した関係とは異なり、また、酸化剤ガスについても、供給装置の遅れなどによって、同様に、燃料電池の発電量と酸化剤ガスの圧力の関係が、一時的に設定した関係とは異なる可能性がある。一方、燃料電池の出力電流と出力電圧の関係は、供給ガスの圧力変化によって変化するので、このようにガス圧力が所望の圧力と異なっている場合においては、出力電流と出力電圧の関係が一時的に変化してしまうことになる。したがって、このような場合に、燃料電池の電流と電圧の特性の学習を実施すると、一時的に、その学習結果が変動してしまい、結果として、適正な燃料電池の劣化診断や取り替え時期判定が行えない、或いはガス供給量制御や発電量制御等の各種制御を適正に行えないという問題があった。

本発明は、上記従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、燃料電池の出力電流と出力電圧の特性を学習する燃料電池システムにおいて、燃料電池の発電量と燃料ガスあるいは酸化剤ガスの圧力との関係が一時的に設定値とは異なる現象が発生しても学習結果を変動させることなく、学習した燃料電池の電流電圧特性に基づいて適正な各種判定や各種制御を行い得る燃料電池システムを提供することを目的としている。

上記目的を解決するため、本発明は、燃料ガスおよび酸化剤ガスの供給により発電を行う燃料電池と、前記燃料電池の出力電流を検出する出力電流検出手段と、前記燃料電池に出力電圧を検出する出力電圧検出手段と、前記燃料電池の前記出力電流と前記出力電圧の関係を学習する電流電圧特性学習手段と、前記酸化剤ガスおよび前記燃料ガスの少なくとも一方の圧力が、前記燃料電池の運転条件に対応した基準圧力と異なる場合に、前記電流電圧特性学習手段による前記出力電流と前記出力電圧の関係の学習を禁止する学習制御手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係る燃料電池システムでは、酸化剤ガスまたは燃料ガスの圧力が燃料電池の運転条件に対応した基準値とは異なる場合に、燃料電池の出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止することができ、燃料電池の運転条件と酸化剤ガス或いは燃料ガスの圧力が設定した関係とは異なる場合に、出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動を防止することができ、学習した燃料電池の電流電圧特性に基づいて適正な各種判定や各種制御を行うことができる。

以下、本発明の燃料電池システムの実施例について図面を参照して詳細に説明する。

図１は本発明の実施例１に係る燃料電池システムの構成図である。同図において、本実施例の燃料電池システムは、エゼクタ１、水素循環流路２、燃料電池スタック３、水素パージ弁４、コンプレッサ６、空気供給流路７、水素入口温度センサ８、水素入口圧力センサ９、排空気流路１１、空気圧力制御弁１２、コントローラ１３、水素圧力制御弁１４、空気入口圧力センサ１５、空気入口温度センサ１６、電流センサ１７、電圧センサ１８、空気出口圧力センサ１９、水素濃度センサ２０、タンク温度センサ２２、タンク圧力センサ２１、水素タンク２３、電力制御装置２４、冷却液温度センサ２８、冷却液循環ポンプ２９および熱交換器３０を備えた構成である。

燃料電池スタック３は、燃料ガスである水素が供給される燃料極と酸化剤ガスである空気が供給される酸化剤極とが電解質を挟んで重ね合わされて発電セルが構成されると共に、複数の発電セルが多段積層されたスタック構造を有しており、水素と空気中の酸素とを基にした電気化学反応により化学エネルギを電気エネルギに変換するものである。この燃料電池スタック３の各発電セルでは、燃料極に供給された水素が水素イオンと電子とに分離される反応が起き、水素イオンは電解質を通り、電子は外部回路を通って電力を発生させ、酸化剤極にそれぞれ移動する。酸化剤極では、供給された空気中の酸素と電解質を通って移動した水素イオンおよび電子が反応して水が生成され、外部に排出される。

燃料電池スタック３の電解質としては、高エネルギ密度化、低コスト化、軽量化等を考慮して、例えば固体高分子電解質膜が用いられる。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、イオン（プロトン）伝導性の高分子膜からなるものであり、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。

燃料電池スタック３で発電を行うには、燃料ガスである水素や酸化剤ガスである空気を各発電セルの燃料極や酸化剤極に供給する必要があり、燃料電池システムでは、そのための機構として水素供給系および空気供給系が設けられている。

水素供給系は、水素タンク２３、水素圧力制御弁１４、水素循環流路２、エゼクタ１を備える。水素タンク２３から供給される水素は水素圧力制御弁１４を経由して、エゼクタ１に供給される。エゼクタ１で水素循環流路２を通過してきた水素と混合され、燃料電池スタック３の燃料極に供給される。燃料電池スタック３の入口での水素の温度と圧力はそれぞれ、水素入口温度センサ８および水素入口圧力センサ９で測定される。水素圧力制御弁１４の制御は水素入口圧力センサ９で測定される圧力に基づいて行われ、これにより燃料電池スタック３の燃料極圧力が所望の圧力に保たれる。また、水素タンク２３内の温度および圧力は、それぞれタンク圧力センサ２１およびタンク温度センサ２２によって測定され、さらに、燃料電池スタック３に供給される水素の濃度は水素濃度センサ２０によって計測される。

燃料電池スタック３では、供給された水素が全て消費されるわけではなく、残った水素（燃料電池スタック３の燃料極から排出される水素）は、新たに水素タンク２３から供給されて水素供給流路を流れる水素とエゼクタ１にて混合されて、再度燃料電池スタック３の燃料極に供給される。このため、燃料電池スタック３の燃料極出口側には水素循環流路２が接続されており、燃料電池スタック３の燃料極から排出される水素が水素循環流路２を通ってエゼクタ１に環流されるようになっている。エゼクタ１、水素供給流路を流れる水素の流体エネルギを利用して、水素循環流路２を流れる水素を循環させる。

また、燃料電池スタック３の燃料極出口側には、水素循環流路２から分岐するようにして、燃料電池スタック３の燃料極からの水素を下流へ導入するための水素排気流路が接続されており、この水素排気流路の水素循環流路２との分岐位置の下流側に水素パージ弁４が設けられている。この水素パージ弁４は、燃料電池スタック３の燃料極から排出される水素の流路を切り替える機能を有するものであり、水素パージを行う際に開放されて、燃料電池スタック３の燃料極から排出される水素が下流へ導入される。この導入部には図示せぬ水素拡散器により、水素系からパージされた水素は空気系内に希釈されて外部に排出される。

上述したように、水素を循環させて使用する場合、水素の循環に伴って系内に窒素やＣＯ等の不純物質が蓄積される場合があり、不純物質が過度に蓄積されると水素分圧が降下して燃料電池スタック３の効率低下に繋がると供に、循環ガスの平均質量が増加するため、エゼクタ１での水素循環流量が低下するので、このような場合には、水素パージ弁４を開放して水素をパージすることで、不純物質を水素と共に水素排気流路から系外に排出する。

一方、空気供給系は、外気を吸入して燃料電池スタック３の酸化剤極に空気を圧送するためのコンプレッサ６および空気供給流路７を備え、コンプレッサ６によって空気供給流路７内に空気が送り込まれて、燃料電池スタック３の酸化剤極へと供給されるようになっている。燃料電池スタック３の入口での空気の圧力は空気入口圧力センサ１５で測定され、空気の温度は空気入口温度センサ１６により計測される。

また、燃料電池スタック３の酸化剤極出口側には、燃料電池スタック３から空気を排出するための排空気流路１１が接続されており、燃料電池スタック３で消費されなかった酸素および空気中の他の成分は、該排空気流路１１を通して系外に排出されるようになっている。また、排空気流路１１には空気圧力制御弁１２が設けられており、燃料電池スタック３の空気極圧力は空気出口圧力センサ１９によって検出され、コントローラ１３が空気圧力センサ１５，１９の検出値をフィードバックして空気圧力制御弁１２の動作を制御することで、燃料電池スタック３の燃料極圧力が所望の圧力に保たれる。

また、冷却機構として冷却液循環ポンプ２９および熱交換器３０が設けられている。燃料電池スタック３を冷やす冷却液は、冷却液循環ポンプ２９により循環され、燃料電池スタック３へ供給されて暖められる。燃料電池スタック３より暖められた冷却液は冷却液温度センサ２８にて温度を計測し、熱交換器３０にて冷却される。

さらに、燃料電池スタック３の出力電流は出力電流検出手段に該当する電流センサ１７で、出力電圧は出力電圧検出手段に該当する電圧センサ１８で測定される。また、燃料電池スタック３から取り出す電力は、電力制御装置２４によって制御される。この電力制御装置２４は、昇降圧型のＤＣ／ＤＣコンバータであり、燃料電池スタック３と電気負荷の間に配置され、燃料電池スタック３の発電電力を制御する。このＤＣ／ＤＣコンバータは、昇圧変換と降圧変換とでは、動作させるスイッチング素子がそれぞれ異なっており、スイッチング素子へ加える制御信号のデューティ比に応じて所望の電圧を出力させることができる。昇圧時には、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、また降圧時には、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。

なお、燃料電池スタック３の運転圧力は可変圧である。すなわち、燃料電池スタック３から取り出す出力が高いときには運転圧力を高め、出力が低いときは運転圧力を低める。各種センサの出力および水素パージ弁４等のアクチュエータ駆動信号はコントローラ１３に接続されている。

コントローラ１３は、例えばＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ、周辺インターフェース等を有するマイクロコンピュータとして構成されており、各種センサの検出値を読み込んで、その検出値に対する判断、演算結果により、各種制御信号を出力して、燃料電池システムの各部における動作を制御する。

図１において、コントローラ１３は、構成要素として電流電圧特性学習手段５１、学習制御手段５２および閾値設定手段５３を備えているが、これらはＣＰＵ上で実行されるプログラムの機能的なまとまりを表したものであり、電流電圧特性学習手段５１は、燃料電池の出力電流と出力電圧の関係を学習し、学習制御手段５２は、酸化剤ガス（空気）および燃料ガス（水素）の少なくとも一方の圧力が、燃料電池の運転条件に対応した基準圧力と異なる場合に、電流電圧特性学習手段５１による出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止する。また、閾値設定手段５３は、後述する実施例２および実施例３において学習制御手段５２が使用する各種閾値を設定する手段であり、本実施例では使用しない。

次に、以上のように構成される本実施例の燃料電池システムにおける電流電圧特性の学習時の動作について、図２および図３を参照しながら説明する。ここで、図２は燃料電池スタック３の電流電圧特性の学習時の動作を説明するフローチャートであり、図３は目標ガス圧力算出時に参照する電流−圧力テーブルデータを説明する説明図である。

図２に示す燃料電池スタック３の電流電圧特性の学習時の手順は、所定時間周期毎に実行される。まず、電流センサ１７の出力に基づいて燃料電池スタック３より出力される電流値を検出する（ステップＳ１０１）。

次に、水素入口圧力センサ９の出力に基づいて燃料電池スタック３の入口の水素の圧力値を検出し、また、空気入口圧力センサ１５の出力に基づいて燃料電池スタック３の入口の空気の圧力値を検出する（ステップＳ１０２）。

次に、燃料電池スタック３から取り出す電流に基づいて、燃料電池スタック３に供給する目標ガス圧力を算出する（ステップＳ１０３）。これは、例えば図３に示したテーブルデータを用いて算出する。このガス圧力を、後述する電流電圧特性を学習する（ステップＳ１０６）時の基準ガス圧力とする。

次に、電流電圧特性の学習を行うか否かの判断を行う（ステップＳ１０４）。ここでは、ステップＳ１０２で検出した水素圧力と空気圧力の両方の圧力と、ステップＳ１０３で算出した基準となる圧力との値の比較を行い、どちらか一方の圧力値が異なる場合には電流電圧特性の学習処理を禁止し、この処理を終了する。一方、圧力値が同じである場合には、ステップＳ１０５へ進む。

次に、発電状態の定常判断を行う（ステップＳ１０５）。この定常判断は、燃料電池システムの負荷変動時に安定して計測できていない電流電圧データを除去するために行う。ここでは、検出した電流または電圧の前回値との変化量が所定値以下になった場合には、定常と判断してステップＳ１０６に進み、それ以外の場合には非定常と判断して電流電圧特性の学習処理（ステップＳ１０６）をスキップしてこの処理を終了する。なお、この他の発電状態の定常判断方法として、所定時間計測した電流または電圧の分散値が所定値以下になった場合に、定常と判断するという方法などを適用してもよい。

次に、時々刻々と変化する電流電圧特性の学習を行う（ステップＳ１０６）。ここでは、現在の電流電圧特性を、入力を電流、出力を電圧として近似した１次関数で表すものとし、その１次関数を、
（数１）
Ｙ＝Ａ・Ｘ＋Ｂ …（１）
と定式化する。ここで、Ｘは電流、Ｙは電圧である。また、学習するパラメータとして、電流電圧特性における１次関数の傾きをＡ、Ｙ軸の切片をＢとする。そして、学習値の更新方法は、計測した実電圧と、上記式（１）に実電流を入力して求めた学習値との誤差に基づいて、学習パラメータを逐次型最小二乗法を用いた逐次パラメータ推定アルゴリズムによって更新を行うことで実現する。

なお、この他の電流電圧特性の学習方法として、電流を入力として、その電流に対する学習結果として電圧を出力するテーブルデータを持ち、検出した電流と電圧の関係に基づいて、そのテーブルデータを更新して学習を行う方法などを用いてもよい。さらに、電流と運転温度を入力として、電圧を出力するマップデータを用いて学習を行ってもよい。

以上説明したように、本実施例の燃料電池システムでは、電流センサ（出力電流検出手段）１７により燃料電池の出力電流を検出し、電圧センサ（出力電圧検出手段）１８により燃料電池に出力電圧を検出し、学習制御手段５２において、空気（酸化剤ガス）および水素（燃料ガス）の少なくとも一方の圧力が、燃料電池の運転条件に対応した基準圧力と異なる場合に、電流電圧特性学習手段５１による燃料電池の出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止するようにしたので、燃料電池の運転条件（発電量）と空気（酸化剤ガス）または水素（燃料ガス）の圧力との関係が一時的に設定値とは異なる現象が発生しても学習結果を変動させることがなく、結果として、学習した燃料電池の電流電圧特性に基づいて適正な各種判定や各種制御を行うことができる。

次に、本発明の実施例２に係る燃料電池システムについて説明する。

本実施例においても、実施例１と同様に図１に示す燃料電池システムの構成を用いる。なお、コントローラ１３の構成要素である閾値設定手段５３を使用し、閾値設定手段５３は、第１の閾値、第２の閾値または第３の閾値を設定して学習制御手段５２の判断に供する。また、学習制御手段５２は、酸化剤ガス（空気）および燃料ガス（水素）の少なくとも一方の圧力と燃料電池の運転条件に対応した基準圧力との差の大きさが第1の閾値以上である場合に、電流電圧特性学習手段５１による出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止する。

次に、本実施例の燃料電池システムにおける電流電圧特性の学習時の動作について説明する。処理手順については実施例１で参照した図２と同様であり、ステップＳ１０４の電流電圧特性の学習許可の判断の処理内容のみが異なるため、その他のステップの処理内容について説明を省略し、ステップＳ１０４についてのみ説明する。

ステップＳ１０４では電流電圧特性の学習を行うか否かの判断を行うが、ここでは、ステップＳ１０２で検出した水素圧力と空気圧力の両方の圧力と、ステップＳ１０３で算出した基準となる圧力とのそれぞれの差の大きさを算出し、どちらか一方の圧力差が事前に設定した第１の閾値以上であれば、電流電圧特性の学習を禁止する。

ここで、第１の閾値は、ステップＳ１０２で検出した圧力が高いほど電流電圧特性の電圧変化が大きくなるため、空気および水素の少なくとも一方の圧力の変化に対する出力電圧の変化が大きい運転条件ほど該第１の閾値を小さくするか、或いは、空気および水素の少なくとも一方の圧力が大きいほど該第1の閾値を小さく設定すると、より精度の高い電流電圧特性を学習することができる。

以上説明したように、本実施例の燃料電池システムでは、閾値設定手段５３により第１の閾値を設定し、学習制御手段５２において、空気（酸化剤ガス）および水素（燃料ガス）の少なくとも一方の圧力と燃料電池の運転条件に対応した基準圧力との差の大きさが第1の閾値以上である場合に、電流電圧特性学習手段５１による出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止するようにしたので、空気（酸化剤ガス）または水素（燃料ガス）の圧力が燃料電池の運転条件に対応した基準値から所定量以上の偏差をもった場合に、燃料電池の出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止することができ、燃料電池の運転条件と空気（酸化剤ガス）または水素（燃料ガス）の圧力との関係が一時的に設定値とは所定量以上異なる現象が発生した場合には、学習結果を変動させることがないので、結果として、学習した燃料電池の電流電圧特性に基づいて適正な各種判定や各種制御を行うことができる。

また、閾値設定手段５３において、空気（酸化剤ガス）および水素（燃料ガス）の少なくとも一方の圧力の変化に対する出力電圧の変化が大きい運転条件ほど、第1の閾値を小さく設定するようにしたので、空気（酸化剤ガス）または水素（燃料ガス）の圧力の燃料電池の運転条件に対応した基準値に対するずれが小さい範囲で、燃料電池の出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止することでき、出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動が大きい条件で、より効果的に出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動を防止することができる。

さらに、閾値設定手段５３において、空気（酸化剤ガス）および水素（燃料ガス）の少なくとも一方の圧力が大きいほど、第1の閾値を小さく設定するようにしてもよい。空気（酸化剤ガス）または水素（燃料ガス）の圧力が大きいほど電流電圧特性の電圧変化が大きくなるので、空気（酸化剤ガス）または水素（燃料ガス）の圧力が大きい場合ほど、空気（酸化剤ガス）または水素（燃料ガス）の圧力の、燃料電池の運転条件に対応した基準値に対するずれが小さい範囲で、燃料電池の出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止することができ、出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動が大きい条件で、より効果的に出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動を防止することができる。

なお、上述の説明では、水素圧力および空気圧力と基準圧力との差を共通の第１の閾値と比較したが、空気圧と水素圧に対して別個に２つの閾値で比較するようにしても良い。すなわち、閾値設定手段５３において第２の閾値および第３の閾値を設定し、学習制御手段５２は、空気（酸化剤ガス）の圧力と燃料電池の運転条件に対応した空気（酸化剤ガス）の基準圧力との差の大きさが第２の閾値以上であるか、或いは、水素（燃料ガス）の圧力と燃料電池の運転条件に対応した水素（燃料ガス）の基準圧力との差の大きさが第３の閾値以上である場合に、電流電圧特性学習手段５１による出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止するものである。

これにより、空気（酸化剤ガス）の変化に対する燃料電池の出力電圧の変化と、水素（燃料ガス）の変化に対する燃料電池の出力電圧の変化の関係に応じて、空気（酸化剤ガス）または水素（燃料ガス）の、燃料電池の運転条件に対応した基準値に対するずれを設定して、燃料電池の出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止することができ、したがって、出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動の大きさに応じて、より効果的に出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動を防止することができる。

この場合、閾値設定手段５３において、空気（酸化剤ガス）の圧力の変化に対する出力電圧の変化が大きい運転条件ほど第２の閾値を小さく設定すれば、空気（酸化剤ガス）の変化に対する燃料電池の出力電圧の変化が大きい条件ほど、空気（酸化剤ガス）の圧力の、燃料電池の運転条件に対応した基準値に対するずれが小さい範囲で、燃料電池の出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止することができ、空気（酸化剤ガス）の圧力変化によって出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動が大きい条件で、より効果的に出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動を防止することができる。

また、閾値設定手段５３において、空気（酸化剤ガス）の圧力が大きいほど第２の閾値を小さく設定するようにしても良い。これにより、空気（酸化剤ガス）の圧力の変化に対する燃料電池の出力電圧の変化が大きいと考えられる、空気（酸化剤ガス）の圧力が大きい場合ほど、空気（酸化剤ガス）の、燃料電池の運転条件に対応した基準値に対するずれが小さい範囲で、燃料電池の出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止することができ、したがって、空気（酸化剤ガス）の圧力変化によって出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動が大きい条件で、より効果的に出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動を防止することができる。

また、閾値設定手段５３において、水素（燃料ガス）の圧力の変化に対する出力電圧の変化が大きい運転条件ほど第３の閾値を小さく設定すれば、水素（燃料ガス）の変化に対する燃料電池の出力電圧の変化が大きい条件ほど、水素（燃料ガス）の圧力の、燃料電池の運転条件に対応した基準値に対するずれが小さい範囲で、燃料電池の出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止することができ、燃料ガスの圧力変化によって出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動が大きい条件で、より効果的に出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動を防止することができる。

また、閾値設定手段５３において、水素（燃料ガス）の圧力が大きいほど第３の閾値を小さく設定するようにしても良い。これにより、水素（燃料ガス）の圧力の変化に対する燃料電池の出力電圧の変化が大きいと考えられる、水素（燃料ガス）の圧力が大きい場合ほど、水素（燃料ガス）の、燃料電池の運転条件に対応した基準値に対するずれが小さい範囲で、燃料電池の出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止することでき、したがって、水素（燃料ガス）の圧力変化によって出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動が大きい条件で、より効果的に出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動を防止することができる。

さらに、空気圧は水素圧よりも電流電圧特性の電圧変化が大きいため、閾値設定手段５３において第２の閾値よりも第３の閾値を小さく設定して、空気圧の閾値を小さくした方が望ましい。これにより、水素（燃料ガス）の圧力に対して空気（酸化剤ガス）の圧力の方が、圧力の変化に対する燃料電池の出力電圧の変化が大きいと考えられるので、燃料電池の運転条件に対応した基準値に対するずれが小さい範囲で、燃料電池の出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止することができ、したがって、空気（酸化剤ガス）および水素（燃料ガス）のそれぞれの影響に応じて、出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動が大きい条件で、より効果的に出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動を防止することができ、より精度の高い電流電圧特性を学習することができる。

さらに、本発明の実施例３に係る燃料電池システムについて説明する。

本実施例においても、実施例１と同様に図１に示す燃料電池システムの構成を用いる。なお、コントローラ１３の構成要素である閾値設定手段５３を使用し、閾値設定手段５３は、第４の閾値および該第４の閾値よりも大きい第５の閾値を設定して学習制御手段５２の判断に供する。また、学習制御手段５２は、酸化剤ガス（空気）の酸素分圧と燃料ガス（水素）の水素分圧との比が、第４の閾値より小さいか、或いは、第５の閾値より大きい場合に、電流電圧特性学習手段５１による出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止する。

次に、本実施例の燃料電池システムにおける電流電圧特性の学習時の動作について、図４を参照して説明する。ここで、図４は燃料電池スタック３の電流電圧特性の学習時の動作を説明するフローチャートである。

図４に示す燃料電池スタック３の電流電圧特性の学習時の手順は、実施例１と同様に所定時間周期毎に実行される。まず、水素入口圧力センサ９の出力に基づいて燃料電池スタック３の入口の水素の圧力値を検出し、空気入口圧力センサ１５の出力に基づいて燃料電池スタック３の入口の空気の圧力値を検出し、また、空気出口圧力センサ１９の出力に基づいて燃料電池スタック３の出口の空気の圧力値を検出する（ステップＳ２０１）。

次に、空気入口温度センサ１６の出力に基づいて燃料電池スタック３の入口の空気の温度を検出する（ステップＳ２０２）。また、水素濃度センサ２０の出力に基づいて燃料電池スタック３の入口の水素の濃度を検出する（ステップＳ２０３）。

次に、水素分圧を算出する（ステップＳ２０４）。ここでは、ステップＳ２０１で検出した燃料電池スタック３の入口の水素の圧力とステップＳ２０３で検出した燃料電池スタック３の入口の水素濃度とを乗算することにより水素分圧を求める。

次に、酸素分圧を算出する（ステップＳ２０５）。ここでは、酸素分圧を次式を用いて求める
（数２）
酸素分圧＝（Ｐ１−Ｐ２）×Ｒ …（２）
ここで、Ｐ１はステップＳ２０１で検出した燃料電池スタック３の入口の空気の圧力であり、Ｐ２は燃料電池スタック３の入口の飽和水蒸気圧であり、Ｒは大気中の酸素の割合（例えば、２１％）である。

なお、燃料電池スタック３の入口の空気は水蒸気が飽和した状態か或いは飽和に近い状態になっていると仮定すると、ステップＳ２０２で算出した温度が上がると飽和水蒸気圧が上昇する。そのため、公知の飽和水蒸気圧曲線より、温度に基づいた飽和水蒸気圧を推定することができる。

次に、電流電圧特性の学習を行うか否かの判断を行う（ステップＳ２０６）。ここでは、ステップＳ２０４とステップＳ２０５で算出した水素分圧と酸素分圧との比が、事前に設定した第４の閾値より小さいか、或いは第４の閾値よりも大きい第５の閾値よりも大きい場合は電流電圧特性の学習を禁止し、この処理を終了する。一方、水素分圧と酸素分圧との比が第４の閾値より大きく、かつ第５の閾値よりも小さい場合には、ステップＳ２０７へ進む。

次に、発電状態の定常判断（ステップＳ２０７）および電流電圧特性の学習（ステップＳ２０８）を行うが、これらステップの処理内容については、それぞれ実施例１のステップＳ１０５およびステップＳ１０６と同等であるため、説明を省略する。

以上説明したように、本実施例の燃料電池システムでは、閾値設定手段５３により第４の閾値および第５の閾値を設定し、学習制御手段５２において、空気（酸化剤ガス）の酸素分圧と水素（燃料ガス）の水素分圧との比が、第４の閾値より小さいか、或いは、該第４の閾値よりも大きい第５の閾値より大きい場合に、電流電圧特性学習手段５１による出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止するようにした。

これにより、燃料電池の出力電流と出力電圧の関係は、酸素分圧と水素分圧の比によって変化するので、その比に応じて、圧力の変化に対する燃料電池の出力電圧の変化が大きいと考えられる場合に、燃料電池の運転条件に対応した基準値に対するずれが小さい範囲で、燃料電池の出力電流と出力電圧の関係の学習を禁止することができる。したがって、水素ガスと酸素ガスそれぞれの圧力の関係に応じて、出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動が大きい条件で、より効果的に出力電流と出力電圧の関係の学習結果の変動を防止することができ、結果として、学習した燃料電池の電流電圧特性に基づいて適正な各種判定や各種制御を行うことができる。

最後に、図５および図６を参照して、本発明の効果をより具体的に説明する。図５は、取り出し電流を定格負荷から無負荷まで落とした場合の取り出し電流と水素圧力の時間的推移を説明する説明図であり、図６は、圧力変化時における電流電圧特性の変化を説明する説明図である。

従来の電流電圧特性を学習する方法では、例えば水素が循環経路であるような場合には、図５に示すように、燃料電池スタック３から取り出す電流を過渡的に定格負荷から無負荷まで落とした場合では、燃料電池スタック３内でガスを消費しないため、電流と圧力の関係が一時的に設定した関係と異なる。つまり、図６に示すように、圧力が変化すると電流と電圧の関係が変化するので、このような場合に燃料電池の出力電流と出力電圧の関係の学習を実施すると、一時的に学習値が変動するという問題がある。

これに対して、本発明を適用した場合には、燃料電池スタック３から取り出す電流が過渡的に変化したとき、燃料電池スタック３の入口の圧力が燃料電池の運転条件に対応した基準圧力と異なるか、或いは、基準となる圧力値と燃料電池スタック３の入口の圧力値との差の大きさが事前に設定した閾値以上となった場合に、電流電圧特性の学習を禁止するようにしている。これにより、燃料電池スタック３から取り出す電流を過渡的に変化されるような場合においても、燃料電池スタック３の電流電圧特性の学習を精度良く行うことができ、結果として、学習した燃料電池の電流電圧特性に基づいて適正な各種判定や各種制御を行うことができることとなる。

本発明の実施例１に係る燃料電池システムの構成図である。 実施例１における燃料電池スタックの電流電圧特性の学習時の動作を説明するフローチャートである。 目標ガス圧力算出時に参照する電流−圧力テーブルデータを説明する説明図である。 実施例３における燃料電池スタックの電流電圧特性の学習時の動作を説明するフローチャートである。 取り出し電流を定格負荷から無負荷まで落とした場合の取り出し電流と水素圧力の時間的推移を説明する説明図である。 圧力変化時における電流電圧特性の変化を説明する説明図である。

符号の説明

１ エゼクタ
２ 水素循環流路
３ 燃料電池スタック
４ 水素パージ弁
６ コンプレッサ
７ 空気供給流路
８ 水素入口温度センサ
９ 水素入口圧力センサ
１１ 排空気流路
１２ 空気圧力制御弁
１３ コントローラ
１４ 水素圧力制御弁
１５ 空気入口圧力センサ
１６ 空気入口温度センサ
１７ 電流センサ（出力電流検出手段）
１８ 電圧センサ（出力電圧検出手段）
１９ 空気出口圧力センサ
２０ 水素濃度センサ
２１ タンク圧力センサ
２２ タンク温度センサ
２３ 水素タンク
２４ 電力制御装置
２８ 冷却液温度センサ
２９ 冷却液循環ポンプ
３０ 熱交換器
５１ 電流電圧特性学習手段
５２ 学習制御手段
５３ 閾値設定手段

Claims (11)

1. 燃料ガスおよび酸化剤ガスの供給により発電を行う燃料電池と、
   前記燃料電池の出力電流を検出する出力電流検出手段と、
   前記燃料電池の出力電圧を検出する出力電圧検出手段と、
   前記燃料電池の前記出力電流と前記出力電圧の関係を学習する電流電圧特性学習手段と、
   前記酸化剤ガスおよび前記燃料ガスの少なくとも一方の圧力が、前記燃料電池の運転条件に対応した基準圧力と異なる場合に、前記電流電圧特性学習手段による前記出力電流と前記出力電圧の関係の学習を禁止する学習制御手段と、
   を有することを特徴とする燃料電池システム。
2. 第１の閾値を設定する閾値設定手段を有し、
   前記学習制御手段は、前記酸化剤ガスおよび前記燃料ガスの少なくとも一方の圧力と前記燃料電池の運転条件に対応した基準圧力との差の大きさが前記第1の閾値以上である場合に、前記電流電圧特性学習手段による前記出力電流と前記出力電圧の関係の学習を禁止することを特徴とする請求項１に記載の燃料電池システム。
3. 前記閾値設定手段は、前記酸化剤ガスおよび前記燃料ガスの少なくとも一方の圧力の変化に対する前記出力電圧の変化が大きい運転条件ほど、前記第1の閾値を小さく設定することを特徴とする請求項２に記載の燃料電池システム。
4. 前記閾値設定手段は、前記酸化剤ガスおよび前記燃料ガスの少なくとも一方の圧力が大きいほど、前記第1の閾値を小さく設定することを特徴とする請求項２または請求項３の何れか１項に記載の燃料電池システム。
5. 第２の閾値および第３の閾値を設定する閾値設定手段を有し、
   前記学習制御手段は、前記酸化剤ガスの圧力と前記燃料電池の運転条件に対応した前記酸化剤ガスの基準圧力との差の大きさが前記第２の閾値以上であるか、或いは、前記燃料ガスの圧力と前記燃料電池の運転条件に対応した前記燃料ガスの基準圧力との差の大きさが前記第３の閾値以上である場合に、前記電流電圧特性学習手段による前記出力電流と前記出力電圧の関係の学習を禁止することを特徴とする請求項１記載の燃料電池システム。
6. 前記閾値設定手段は、前記酸化剤ガスの圧力の変化に対する前記出力電圧の変化が大きい運転条件ほど、前記第２の閾値を小さく設定することを特徴とする請求項５に記載の燃料電池システム。
7. 前記閾値設定手段は、前記酸化剤ガスの圧力が大きいほど、前記第２の閾値を小さく設定することを特徴とする請求項５または請求項６の何れか１項に記載の燃料電池システム。
8. 前記閾値設定手段は、前記燃料ガスの圧力の変化に対する前記出力電圧の変化が大きい運転条件ほど、前記第３の閾値を小さく設定することを特徴とする請求項５〜請求項７の何れか１項に記載の燃料電池システム。
9. 前記閾値設定手段は、前記燃料ガスの圧力が大きいほど、前記第３の閾値を小さく設定することを特徴とする請求項５〜請求項８の何れか１項に記載の燃料電池システム。
10. 前記閾値設定手段は、前記第２の閾値よりも前記第３の閾値を小さく設定することを特徴とする請求項５〜請求項９の何れか１項に記載の燃料電池システム。
11. 第４の閾値および前記第４の閾値よりも大きい第５の閾値を設定する閾値設定手段を有し、
    前記学習制御手段は、前記酸化剤ガスの酸素分圧と前記燃料ガスの水素分圧との比が、前記第４の閾値より小さいか、或いは、前記第５の閾値より大きい場合に、前記電流電圧特性学習手段による前記出力電流と前記出力電圧の関係の学習を禁止することを特徴とする請求項１に記載の燃料電池システム。

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