JP2006244966A - 燃料電池の電流−電圧特性学習装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 供給ガスの状態や燃料電池の加湿状態に関するパラメータに応じて学習を停止することによって、電流−電圧特性の誤学習を防止することができる燃料電池の電流−電圧特性学習装置を提供する。
【解決手段】 Ｉ−Ｖ学習手段７は、電流センサ５によって検出された電流と電圧センサ６によって検出された電圧に基づいて、燃料電池１の電流−電圧特性を学習する。
学習停止手段８は、燃料電池目標取出電流に応じて設定した空気流量基準値とエアフローセンサ３によって検出された空気流量に応じて、Ｉ−Ｖ学習手段７の学習を停止するか否かを判断し、停止と判断したときに、停止信号をＩ−Ｖ学習手段７に送り、学習を停止させる。
【選択図】 図１

Description

本発明は、燃料電池の電流−電圧特性を学習する装置に関する。

燃料電池は、水素ガスなどの燃料ガスと酸素を有する酸化ガスとを電解質を介して電気化学的に反応させ、電解質両面に設けた電極間から電気エネルギを直接取り出すものである。特に固体高分子電解質を用いた固体高分子型燃料電池は、動作温度が低く、取り扱いが容易なことから電動車両用の電源として注目されている。すなわち、燃料電池車両は、高圧水素タンク、液体水素タンク、水素吸蔵合金タンクなどの水素貯蔵装置を車両に搭載し、そこから供給される水素と、酸素を含む空気とを燃料電池に送り込んで反応させ、燃料電池から取り出した電気エネルギで駆動輪につながるモータを駆動するものであり、排出物質は水だけであるという究極のクリーン車両である。

燃料電池は、燃料ガスと酸化剤ガスとの供給が続く限り発電を継続することができる発電装置である。しかし、その使用過程において、電極触媒や電解質膜等の構成要素が劣化し、発電性能が低下する。

燃料電池の電流電圧特性に基づいて燃料電池の劣化を診断するシステムとして、例えば、特許文献１に開示された劣化診断方法がある。この方法は、燃料電池の出力電流と出力電圧とを検出し、これら出力電流及び出力電圧に基づいて燃料電池の電流−電圧特性を学習し、電流−電圧特性の傾きとＹ切片に基づいて、燃料電池の劣化を診断する方法である。
特開平１１−１９５４２３号公報（第６頁、図１）

しかしながら、上記従来例にあっては、燃料電池への供給ガス流量が不足したり、加湿状態が悪化したときには、燃料電池は劣化してないにもかかわらず電圧が低下し、電流−電圧特性を誤学習するという問題点があった。また、燃料電池が水詰まりを起こしたときにもセル電圧が低下するので、誤学習するという問題点があった。

上記問題点を解決するために、本発明は、アノードとカソード間に挟持された電解質膜を介して燃料ガスと酸化剤ガスとの電気化学反応によって発電する燃料電池の電流−電圧特性を学習する燃料電池の電流−電圧特性学習装置において、燃料電池の電流値及び電圧値を入力して燃料電池の電流−電圧特性を学習する電流−電圧特性学習手段と、燃料電池へ供給する燃料ガス、酸化剤ガス、冷却液、加湿用水の何れかの流体の状態が所望の運転状態から外れたときには、前記電流−電圧特性学習手段の学習を停止させる学習停止手段と、を備えたことを要旨とする。

本発明によれば、燃料電池へ供給する燃料ガス、酸化剤ガス、冷却液、加湿用水の何れかの流体の状態が、所望の運転状態から外れたときには、前記電流−電圧特性学習手段の学習を停止させるようにしたので、燃料電池への供給ガス流量が不足したり、加湿状態が悪化したときには、燃料電池が劣化してないにもかかわらず電圧が低下するので、このときの電流−電圧特性の学習を止めることによって、誤学習を防止することができるという効果がある。

次に図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する。

図１は、本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例１を備えた燃料電池システムの概略構成を説明するシステム構成図である。本実施例は、燃料電池へ供給する流体として酸化剤ガスである空気の状態が基準流量値未満の場合に、燃料電池の電流−電圧特性の学習を停止する実施例であり、空気流量検出に流量センサを用いた実施例である。

図１において、燃料電池１は、アノードとカソード間に、例えば固体高分子電解質を電解質膜として挟持した燃料電池である。燃料電池１の図示しないアノードには図外の水素供給手段から水素ガス、カソードにはコンプレッサ２によって空気がそれぞれ供給され、以下に示す電極反応により直流電力が発電される。

アノード（水素極）：Ｈ₂ → ２Ｈ⁺ ＋２ｅ^- …（１）
カソード（酸素極）：２Ｈ⁺ ＋２ｅ^- ＋(1/2)Ｏ₂ → Ｈ₂Ｏ …（２）
エアフローセンサ３は、コンプレッサ２からカソードへ供給する空気流量を検出する。パワーマネージャー（ＰＭ）４は、燃料電池１から電流を取り出し、所望の電力変換を行って、図示しない負荷へ電力を供給する。電流センサ５は、燃料電池１の取出電流を検出する。電圧センサ６は、燃料電池１の全セルの総電圧を検出する。

本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置は、Ｉ−Ｖ学習手段７と、学習停止手段８とを備えて構成されている。

Ｉ−Ｖ学習手段７は、電流センサ５によって検出された電流と電圧センサ６によって検出された電圧に基づいて、燃料電池１の電流−電圧特性を学習する電流−電圧特性学習手段である。その学習方法については、特許文献１などに公知技術として記載されているので、ここでは省略する。

学習停止手段８は、燃料電池目標取出電流に応じて設定した空気流量基準値とエアフローセンサ３によって検出された空気流量に応じて、Ｉ−Ｖ学習手段７の学習を停止するか否かを判断し、停止と判断したときに、停止信号をＩ−Ｖ学習手段７に送り、学習を停止させる。

尚、特に限定されないが本実施例では、Ｉ−Ｖ学習手段７と学習停止手段８とは、燃料電池システム全体を制御するコントローラと一体に形成されている。このコントローラは、例えば、ＣＰＵと、制御プログラムち制御用の各種パラメータ及びテーブルを記憶するＲＯＭと、作業用ＲＡＭと、入出力インタフェースを備えたマイクロプロセッサで構成することができる。

図２は、本実施例における電流−電圧特性学習装置の動作を説明するフローチャートであり、所定時間毎にコントローラのメインルーチンから呼び出されて実行されるサブルーチンとして構成されている。まずステップ（以下、Ｓと略す）２０１でエアフローセンサ３による空気流量検出を行う。次いで、Ｓ２０２で空気流量検出値が基準値以上であるか否かを判定する。Ｓ２０２の判定で基準値以上である場合には、Ｓ２０３へ進み、電流電圧特性学習（Ｉ−Ｖ学習）を継続する。Ｓ２０２の判定で基準値未満の場合には空気不足によりＩ−Ｖ特性が下がることがあるため、Ｓ２０４へ進みＩ−Ｖ学習を停止する。

図３は、学習停止手段８における空気流量基準値の設定方法の例を示す図である。カソード反応の式（２）から明らかなように、燃料電池の取出電流に比例した質量流量の酸素が消費されるため、燃料電池の目標取出電流に比例した空気流量基準値を設定する。ここで、比例定数は、燃料電池の特性によって定められる、出力電流に対する空気の質量流量の過剰率と、空気中の酸素の比率と、カソード反応式（２）と、ファラデー定数（Ｆ）により算出される。

以上説明した本実施例によれば、流量センサで検出した空気流量が基準値に満たないときには、電流−電圧特性学習手段の学習を停止させるようにしたので、空気流量不足に起因する燃料電池の電圧低下を燃料電池の劣化と誤って学習することを防止できるという効果がある。

尚、本実施例及び以下に説明する各実施例において、学習停止手段に代えて、Ｉ−Ｖ学習手段の学習速度を低下させる学習遅延手段を備えるように変形しても同様の効果がある。ここで学習の速度を低下させる具体的な方法として、電流値及び電圧値のサンプリング時間間隔を伸延してもよいし、電流−電圧特性の学習結果として求める電流−電圧特性の近似式を規定するパラメータ（例えば引用文献１では、電流−電圧特性の傾きとＹ切片）の算出時間間隔を伸延してもよい。

次に実施例２について説明する。図４は、本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例２を備えた燃料電池システムの概略構成を説明するシステム構成図である。本実施例は、燃料電池へ供給する流体として酸化剤ガスである空気の状態が基準流量値未満の場合に、燃料電池の電流−電圧特性の学習を停止する実施例であり、空気を供給するコンプレッサの回転数から空気流量を推定している。

本実施例と図１に示した実施例１との相違は、空気流量を検出するエアフローセンサ３を備えず、コンプレッサ２の回転数計測値に基づいて空気流量を推定している点である。その他の構成は、図１に示した実施例１と同様であるので、同じ構成要素には同じ符号を付与して重複する説明を省略する。

学習停止手段８は、燃料電池目標取出電流に応じて設定したコンプレッサ回転数基準値とコンプレッサ２の回転数計測値に応じて、Ｉ−Ｖ学習手段７の学習を停止するか否かを判断する。

図５は、本実施例における電流−電圧特性学習装置の動作を説明するフローチャートである。まずＳ５０１でコンプレッサ回転数の検出を行う。次いでＳ５０２でコンプレッサ回転数検出値が基準値以上であるか否かを判定する。Ｓ５０２の判定で基準値以上である場合には、Ｓ５０３へ進み、Ｉ−Ｖ学習を継続する。Ｓ５０２の判定で基準値未満の場合には、Ｓ５０４へ進み、Ｉ−Ｖ学習を停止する。

図６は、学習停止手段８におけるコンプレッサ回転数基準値の設定方法の例を示す図である。燃料電池の取出電流に基づいて空気が消費され、必要なコンプレッサ回転数が決まる。このため、空気流量（質量流量）に対するコンプレッサ回転数を実験的に求め、燃料電池の目標取出電流に応じた空気流量を供給できるコンプレッサ回転数基準値を設定する。

以上説明した本実施例によれば、空気流量が基準値に満たないときには、電流−電圧特性学習手段の学習を停止させるようにしたので、空気流量不足に起因する燃料電池の電圧低下を燃料電池の劣化と誤って学習することを防止できるという効果がある。

また本実施例は、空気流量をコンプレッサの回転数で検出しているので、空気流量センサを省略することができる。

次に実施例３について説明する。図７は、本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例３を備えた燃料電池システムの概略構成を説明するシステム構成図である。本実施例は、燃料電池へ供給する流体として酸化剤ガスである空気の状態が基準圧力値未満の場合に、燃料電池の電流−電圧特性の学習を停止する実施例である。

本実施例と図１に示した実施例１との相違は、実施例１のエアフローセンサ３に代えて、燃料電池１のカソード入口の空気圧力を検出する圧力センサ９と、燃料電池１のカソード出口の空気を絞ってカソード圧力を調整する調圧弁１０とを備えている点である。その他の構成は、図１に示した実施例１と同様であるので、同じ構成要素には同じ符号を付与して重複する説明を省略する。

図８は、本実施例における電流−電圧特性学習装置の動作を説明するフローチャートである。まずＳ７０１で燃料電池１のカソード入口の空気圧力を圧力センサ９で検出する。次いで、Ｓ７０２で燃料電池入口の空気圧力検出値が基準値以上であるか否かを判定する。Ｓ７０２の判定で基準値以上の場合には、Ｓ７０３へ進み、Ｉ−Ｖ学習を継続する。Ｓ７０２３の判定で基準値未満の場合には、Ｓ７０４へ進み、Ｉ−Ｖ学習を停止する。

図９は、学習停止手段８における空気圧力基準値の設定方法の例を示す図である。燃料電池１の取出電流に基づいて予め設定された目標空気圧力にならって空気圧力基準値を設定する。

以上説明した本実施例によれば、空気圧力が基準値に満たないときには、電流−電圧特性学習手段の学習を停止させるようにしたので、空気圧力不足に起因する燃料電池の電圧低下を燃料電池の劣化と誤って学習することを防止できるという効果がある。

次に実施例４について説明する。図１０は、本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例４を備えた燃料電池システムの概略構成を説明するシステム構成図である。本実施例は、燃料電池へ供給する流体として燃料ガスである水素の状態が基準値未満の場合に、燃料電池の電流−電圧特性の学習を停止する実施例である。

図１０において、燃料電池１と、パワーマネージャー（ＰＭ）４と、電流センサ５と、電圧センサ６と、Ｉ−Ｖ学習手段７と、学習停止手段８とは、学習停止手段８の停止判定方法を除いて、図１に示した実施例１と同様である。

水素タンク１１は、燃料電池１へ供給する燃料ガスとして水素を貯蔵する。圧力センサ１２は、水素タンク１１内の水素圧力を検出する。減圧弁１３は、水素タンク１１から供給される高圧水素を所定の中圧まで減圧する。水素調圧弁１４は、中圧の水素を燃料電池１の運転圧力まで減圧して燃料電池１のカソード入口へ供給する。圧力センサ１６は、燃料電池１のカソード入口の水素圧力を検出する。水素調圧弁１４及び圧力センサ１６は、燃料電池１のカソード圧力調整制御に用いられる。

水素循環ポンプ１５は、燃料電池１で消費されなかった水素を再循環させる。パージ弁１７は、水素循環経内の窒素濃度を所定の範囲に管理するために開駆動され、アノード及び水素循環路内に蓄積した窒素を排出する弁である。希釈ファン１８は、パージ弁１７から排出される窒素を含んだ水素ガスを燃焼下限界濃度未満にまで希釈して系外へ放出する。

学習停止手段８は、圧力センサ１２によって検出された水素タンク内圧と、燃料電池目標取出電流に応じて設定した水素循環ポンプ回転数基準値と同計測値との比較結果と、燃料電池目標取出電流に応じて設定した水素圧力基準値と同計測値との比較結果とに応じて、Ｉ−Ｖ学習手段７の学習を停止するか否かを判断する。

図１１は、本実施例における電流−電圧特性学習装置の動作を説明するフローチャートである。まずＳ１１０１において、水素タンク１１の内圧を圧力センサ１２により検出する。次いで、Ｓ１１０２で水素タンク内圧が基準値以上であるか否かを判定する。Ｓ１１０２の判定で基準値以上である場合には、Ｓ１１０３へ進み、水素循環ポンプの回転数を検出し、Ｓ１１０４へ進む。Ｓ１１０２の判定で基準値未満であれば、Ｓ１１０８へ進み、Ｉ−Ｖ学習を停止する。

Ｓ１１０４では、水素循環ポンプの回転数検出値が基準値以上であるか否かを判定する。Ｓ１１０４の判定で基準値以上の場合には、Ｓ１１０５へ進み、圧力センサ１６で燃料電池入口の水素圧力を検出して、Ｓ１１０６へ進む。Ｓ１１０４の判定で基準値未満の場合には、Ｓ１１０８へ進みＩ−Ｖ学習を停止する。

Ｓ１１０６では、燃料電池入口の水素圧力検出値が基準値以上であるか否かを判定する。Ｓ１１０６の判定で基準値以上の場合には、Ｓ１１０７へ進み、Ｉ−Ｖ学習を継続する。Ｓ１１０６の判定で基準値未満の場合には、Ｓ１１０８へ進みＩ−Ｖ学習を停止する。

図１２は、学習停止手段８における水素循環ポンプ回転数基準値と水素圧力基準値の設定方法の例を示す図である。アノード反応の式（１）から明らかなように、燃料電池の取出電流に比例した質量流量の水素が消費されるため、燃料電池の目標取出電流に比例した水素流量基準値を設定する。この水素流量基準値に応じた水素循環ポンプ１５の回転数特性から、燃料電池の取出電流に対応した、必要な水素循環ポンプ回転数が決まる。このため、燃料電池の目標取出電流に応じて水素循環ポンプ回転数基準値を設定する。また、燃料電池の取出電流に基づいてあらかじめ設定された目標水素圧力にならって水素圧力基準値を設定する。

以上説明した本実施例によれば、水素流量または水素圧力が基準値未満の場合には、電流−電圧特性学習手段の学習を停止させるようにしたので、水素不足に起因する燃料電池の電圧低下を燃料電池の劣化と誤って学習することを防止できるという効果がある。

また本実施例によれば、水素循環ポンプ回転数から水素流量を推定することができるので、水素流量センサを省略し、水素流路の構成を簡易にすることができるという効果がある。

次に実施例５について説明する。図１３は、本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例５を備えた燃料電池システムの概略構成を説明するシステム構成図である。本実施例は、燃料循環路内の窒素濃度が所定の濃度範囲を外れた場合に、燃料電池へ供給する水素の状態が基準流量未満と判断して、燃料電池の電流−電圧特性の学習を停止する実施例である。

本実施例と図１０に示した実施例４との相違は、水素循環ポンプ１５のモータ駆動電流を検出する電流センサ１９と、水素循環ポンプ１５の回転数計測値及びモータ駆動電流に基づいて水素循環路内の窒素濃度を推定する窒素濃度推定手段２０とが追加され、学習停止手段８は、窒素濃度推定手段２０が推定した窒素濃度に応じて学習停止を制御していることである。その他の構成は、図１０に示した実施例４と同様であるので、同じ構成要素には同じ符号を付与して重複する説明を省略する。

窒素濃度推定手段２０は、窒素濃度が高いほどモータ駆動電流が大きくなる関係から窒素濃度を推定する。学習停止手段８は、窒素濃度推定値に応じて水素循環ポンプ１５の循環性能が基準値を満たしているかを判断し、Ｉ−Ｖ学習手段７の学習を停止するか否かを判断する。

図１４は、本実施例における電流−電圧特性学習装置の動作を説明するフローチャートである。まずＳ１４０１で水素循環ポンプ１５の回転数の検出を行う。次いでＳ１４０２では、電流センサ１９により水素循環ポンプ１５の駆動電流の検出を行う。Ｓ１４０３では、水素循環ポンプ１５の回転数及びモータ駆動電流から水素循環系内の窒素濃度の推定を行う。次いでＳ１４０４で水素循環系内の窒素濃度推定値が基準上限値と基準下限値との間の基準範囲内にあるか否かを判定する。Ｓ１４０４の判定で基準範囲内にある場合には、Ｓ１４０５へ進みＩ−Ｖ学習を継続する。Ｓ１４０４の判定で基準範囲外の場合には、Ｓ１４０６へ進みＩ−Ｖ学習を停止する。

図１５は、学習停止手段８における水素循環系内の窒素濃度基準値の設定方法の例を示す図である。水素循環ポンプの循環性能が必要循環流量を満足するような窒素濃度範囲を設定する。窒素分子は、水素分子に比べて約１４倍重いので、窒素濃度が高いと循環系内のガスが重くなり、水素循環ポンプ１５による循環性能が落ちる。また、窒素濃度が低過ぎても循環系内のガスが軽くなり、水素循環ポンプ１５が空回りするような現象が起きて循環性能が落ちる。従って、窒素濃度を横軸とし、水素循環ポンプの循環性能を縦軸にとれば、上に凸の形状の特性図となる。

以上説明した本実施例によれば、水素循環系の窒素濃度あるいは水素濃度が、水素循環装置が循環機能を果たす濃度範囲を外れた場合には、水素流量が基準値に満たないと判断し、電流−電圧特性学習手段の学習を停止させるようにしたので、水素流量不足に起因する燃料電池の電圧低下を燃料電池の劣化と誤って学習することを防止できるという効果がある。

次に実施例６について説明する。図１６は、本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例６を備えた燃料電池システムの概略構成を説明するシステム構成図である。本実施例は、燃料電池へ供給する流体として燃料ガスである水素の状態が基準圧力値未満の場合に、燃料電池の電流−電圧特性の学習を停止する実施例である。

本実施例と図１０に示した実施例４との相違は、水素循環手段として水素循環ポンプ１５に代えて、流体ポンプであるエゼクタ２１により水素を循環させていることである。その他の構成は、図１０に示した実施例４と同様であるので、同じ構成要素には同じ符号を付与して重複する説明を省略する。

本実施例の学習停止手段８は、燃料電池入口の水素圧力が基準値を満たしているかによって、Ｉ−Ｖ学習手段７の学習を停止するか否かを判断する。

図１７は、本実施例における電流−電圧特性学習装置の動作を説明するフローチャートである。まずＳ１７０１において、圧力センサ１６により燃料電池入口の水素圧力の検出を行う。次いでＳ１７０２で燃料電池入口の水素圧力検出値が基準値以上であるか否かを判定する。Ｓ１７０２の判定で基準値以上である場合には、Ｓ１７０３へ進み、Ｉ−Ｖ学習を継続する。Ｓ１７０２の判定で基準値未満である場合には、Ｓ１７０４へ進みＩ−Ｖ学習を停止する。

図１８は、学習停止手段８における水素圧力基準値の設定方法の例を示す図である。燃料電池の取出電流に基づいてあらかじめ設定された目標水素圧力にならって水素圧力基準値を設定する。水素圧力が基準値に満たないときには、水素供給量が不足している状態であったり、エゼクタの循環性能を悪化させることがあるため、Ｉ−Ｖ特性が下がる可能性があるので、Ｉ−Ｖ学習を停止する。

以上説明した本実施例によれば、水素系の圧力が基準値未満の場合には、水素流量が基準値に満たないと判断し、電流−電圧特性学習手段の学習を停止させるようにしたので、水素流量不足に起因する燃料電池の電圧低下を燃料電池の劣化と誤って学習することを防止できるという効果がある。

次に実施例７について説明する。図１９は、本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例７を備えた燃料電池システムの概略構成を説明するシステム構成図である。本実施例は、燃料電池へ供給する流体として酸化剤ガスである空気の加湿状態が基準値未満の場合に、燃料電池の電流−電圧特性の学習を停止する実施例であり、空気の加湿状態はカソード入口及び出口の空気温度に基づいて判定している。

本実施例と図７に示した実施例３との相違は、燃料電池１のカソード入口の空気温度を検出する温度センサ２２と、燃料電池１のカソード出口の空気温度を検出する温度センサ２３と、冷却液を循環させるポンプ２４と、冷却液の熱を系外へ放出するラジエタ２５と、ラジエタ２５へ送風するファン２６及びコンプレッサ２が圧縮した空気を冷却液で冷却して燃料電池１のカソードへ供給する空気冷却器３４が追加されていることである。その他の構成は、図７に示した実施例３と同様であるので、同じ構成要素には同じ符号を付与して重複する説明を省略する。

温度センサ２２、２３は、それぞれ燃料電池１のカソード入口とカソード出口の空気温度を検出する。学習停止手段８は、燃料電池１のカソード入口及び出口の空気温度のそれぞれが基準値以下にあるかどうかで、燃料電池の加湿状態を判定し、この判定に基づいてＩ−Ｖ学習手段７の学習を停止するか否かを制御する。

図２０は、本実施例における電流−電圧特性学習装置の動作を説明するフローチャートである。まずＳ２００１において、温度センサ２２によりカソード入口の空気温度の検出を行う。次いでＳ２００２でカソード入口空気温度検出値が基準値以下にあるか否かを判定する。Ｓ２００２の判定で基準値以下にある場合には、Ｓ２００３へ進み、温度センサ２３でカソード出口の空気温度を検出して、Ｓ２００４へ進む。Ｓ２００２の判定で基準値を超えていれば、空気冷却器３４の不調等によりカソードへ供給する空気が加湿不足と判断して、Ｓ２００６へ進み、Ｉ−Ｖ学習を停止する。

Ｓ２００４では、カソード出口の空気温度検出値が基準値以下にあるか否かを判定する。Ｓ２００４の判定で基準値以下にある場合には、Ｓ２００５へ進みＩ−Ｖ学習を継続する。Ｓ２００４の判定で基準値を超えていれば、燃料電池１の冷却能力足等によりカソード出口の温度が上昇して波ソード排気により持ち出される水分量が増加し加湿不足状態と判断して、Ｓ２００６へ進みＩ−Ｖ学習を停止する。Ｓ２００２の判定用の基準値、及びＳ２００４の判定用の基準値は、それぞれ燃料電池１の電解質膜を乾燥させないような温度閾値を実験的に求めて設定する。

以上説明した本実施例によれば、燃料電池の加湿状態が基準値未満の場合には、電流−電圧特性学習手段の学習を停止させるようにしたので、電解質膜の加湿不足に起因する燃料電池の電圧低下を燃料電池の劣化と誤って学習することを防止できるという効果がある。

また、本実施例によれば、カソード入口あるいは出口の空気温度から加湿状態を推定したので、湿度センサに代えて取り扱いが容易で低コストの温度センサを用いて、加湿状態を推定することができるという効果がある。

次に実施例８について説明する。図２１は、本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例８を備えた燃料電池システムの概略構成を説明するシステム構成図である。本実施例は、燃料電池へ供給する流体として酸化剤ガスである空気の加湿状態が基準値未満の場合に、燃料電池の電流−電圧特性の学習を停止する実施例であり、空気の加湿状態は冷却液を循環させるポンプ２４の回転数、燃料電池１の入口の冷却液圧力、及び燃料電池１の出口の冷却液温度に基づいて判定している。

本実施例と図１９に示した実施例７との相違は、燃料電池１の入口における冷却液圧力を検出する圧力センサ２８と、燃料電池１の出口における冷却液温度を検出する温度センサ２７とが追加され、これらセンサの検出値とともに、冷却液を循環させるポンプ２４の回転数計測値が学習停止手段８へ入力されていることである。その他の構成は、図１９に示した実施例７と同様であるので、同じ構成要素には同じ符号を付与して重複する説明を省略する。

学習停止手段８は、燃料電池出口の冷却液温度、冷却液ポンプ回転数、燃料電池入口冷却液圧力のそれぞれが基準値を満たしているかどうかで、Ｉ−Ｖ学習手段７の学習を停止するか否かを判断する。

図２２は、本実施例における電流−電圧特性学習装置の動作を説明するフローチャートである。まずＳ２２０１において、温度センサ２７により燃料電池出口の冷却液温度の検出を行う。次いでＳ２２０２で燃料電池出口冷却液温度が基準値以下にあるかを判定する。Ｓ２２０２の判定で基準値以下にある場合には、Ｓ２２０３へ進み、冷却液ポンプ２４の回転数を検出してＳ２２０４へ進む。Ｓ２２０２の判定で基準値を超えている場合には、燃料電池１の温度が高すぎて乾燥傾向にあるとして、Ｓ２２０８へ進み、Ｉ−Ｖ学習を停止する。

Ｓ２２０４では、冷却液ポンプ２４の回転数検出値が基準値以上であるか否かを判定する。Ｓ２２０４の判定で基準値以上である場合には、Ｓ２２０５へ進み、圧力センサ２８で燃料電池入口の冷却液圧力を検出して、Ｓ２２０６へ進む。Ｓ２２０４の判定で基準値未満の場合には、冷却液循環量が不足しているとして、Ｓ２２０８へ進みＩ−Ｖ学習を停止する。

Ｓ２２０６では、燃料電池入口の冷却液圧力検出値が基準値以上であるか否かを判定する。Ｓ２２０６の判定で基準値以上である場合には、Ｓ２２０７へ進みＩ−Ｖ学習を継続する。Ｓ２２０６の判定で基準値未満の場合には、冷却液循環量が不足しているとして、Ｓ２２０８へ進みＩ−Ｖ学習を停止する。

図２３は、学習停止手段８における冷却液ポンプ回転数基準値と冷却液圧力基準値との設定方法の例を示す図である。例えば、燃料電池の目標取出電流に基づいて冷却液ポンプ回転数を設定する場合には、基準値についても燃料電池の目標取出電流に応じて設定する。そして燃料電池の目標取出電流に基づいて、冷却液ポンプ回転数が決まり、冷却液圧力が決まるので、目標取出電流に応じて冷却液圧力基準値を設定する。

以上説明した本実施例によれば、冷却液ポンプ回転数が基準値未満の場合、または冷却液圧力が基準値未満の場合、または冷却液温度が基準値を超えた場合には、電流−電圧特性学習手段の学習を停止させるようにしたので、冷却液の循環不足から生じる燃料電池の加湿状態悪化のために燃料電池の電圧が低下したことを、燃料電池の劣化と誤って学習することを防止できるという効果がある。

次に実施例９について説明する。図２４は、本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例９を備えた燃料電池システムの概略構成を説明するシステム構成図である。本実施例は、燃料電池へ供給する流体として加湿用の純水の状態が基準値未満の場合に、燃料電池の電流−電圧特性の学習を停止する実施例である。

図２４において、燃料電池１と、パワーマネージャー（ＰＭ）４と、電流センサ５と、電圧センサ６と、Ｉ−Ｖ学習手段７と、学習停止手段８とは、学習停止手段８の停止判定方法を除いて、図１に示した実施例１と同様である。

ポンプ２９は、燃料電池を加湿するための純水を燃料電池１に供給するポンプである。純水タンク３０は、加湿用純水を蓄え、ポンプ２９へ純水を供給するとともに、燃料電池１から排出された余剰の純水を受け入れる。水位センサ３１は、純水タンク３０の水位を検出する。圧力センサ３２は、燃料電池入口の純水圧力を検出する。

学習停止手段８は、純水タンクの水位、純水ポンプ２９の回転数、燃料電池入口純水圧力のそれぞれが基準値を満たしているかどうかで、Ｉ−Ｖ学習手段７の学習を停止するか否かを判断する。

図２５は、本実施例における電流−電圧特性学習装置の動作を説明するフローチャートである。まずＳ２５０１において、水位センサ３１により純水タンクの水位を検出する。次いでＳ２５０２で純水タンクの水位が基準値以上であるか否かを判定する。Ｓ２５０２の判定で基準値以上であれば、Ｓ２５０３へ進み純水ポンプ２９の回転数を検出する。Ｓ２２０２の判定で基準値未満であれば、水収支が不足して燃料電池１が基準より乾燥状態にあるとして、Ｓ２５０８へ進みＩ−Ｖ学習を停止する。

Ｓ２５０４では、純水ポンプ２９の回転数検出値が基準値以上であるか否かを判定する。Ｓ２５０４の判定で基準値以上であれば、Ｓ２５０５へ進み圧力センサ３２により燃料電池入口の純水圧力を検出して、Ｓ２５０６へ進む。Ｓ２５０４の判定で基準値未満であれば、純水ポンプ２９の回転不足として、Ｓ２５０８へ進みＩ−Ｖ学習を停止する。

Ｓ２５０６では、燃料電池入口の純水圧力検出値が基準値以上か否かを判定する。Ｓ２５０６の判定で基準値以上であれば、Ｓ２５０７へ進みＩ−Ｖ学習を継続する。Ｓ２５０６の判定で基準値未満であれば、純水圧力不足として、Ｓ２５０８へ進みＩ−Ｖ学習を停止する。

図２６は、学習停止手段８における純水ポンプ回転数基準値と純水圧力基準値との設定方法の例を示す図である。例えば、燃料電池の目標取出電流に基づいて純水ポンプ回転数を設定する場合には、基準値についても燃料電池の目標取出電流に応じて設定する。燃料電池の目標取出電流に基づいて、純水ポンプ回転数が決まり、純水圧力が決まるので、目標取出電流に応じて純水圧力基準値を設定する。

以上説明した本実施例によれば、純水水位が基準値未満の場合、または純水ポンプ回転数が基準値未満の場合には、電流−電圧特性学習手段の学習を停止させるようにしたので、燃料電池の加湿不足から生じる燃料電池の電圧が低下したことを、燃料電池の劣化と誤って学習することを防止できるという効果がある。

次に実施例１０について説明する。図２７は、本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例１０を備えた燃料電池システムの概略構成を説明するシステム構成図である。本実施例は、燃料電池のセル電圧またはセル列電圧のいずれかが平均セル電圧または平均セル列電圧より基準値以上に低下した場合に、燃料電池の電流−電圧特性の学習を停止する実施例である。

図２４において、燃料電池１と、パワーマネージャー（ＰＭ）４と、電流センサ５と、電圧センサ６と、Ｉ−Ｖ学習手段７と、学習停止手段８とは、学習停止手段８の停止判定方法を除いて、図１に示した実施例１と同様である。

セル列電圧センサ３２は、燃料電池１全体に亘って、セルが複数直列接続された各セル列毎の電圧を検出する。燃料電池１が複数のサブスタックから構成されている場合、セル列をサブスタックと同じものとして、セル列電圧センサを各サブスタックの総電圧を検出するセンサとしてもよい。セル電圧センサ３３は、燃料電池１の全体に亘って各セル毎の電圧を検出する。

学習停止手段８は、セル列電圧検出値、セル電圧検出値に応じてＩ−Ｖ学習手段７の学習を停止するか否かを判断する。

図２８は、本実施例における電流−電圧特性学習装置の動作を説明するフローチャートである。まずＳ２８０１において、セル列電圧センサ３２により各セル列毎の電圧を検出する。次いでＳ２８０２で、何れかのセル列電圧が（平均セル列電圧−基準値）以下にあるか否かを判定する。Ｓ２８０２の判定で何れかのセル列電圧が（平均セル列電圧−基準値）以下にある場合には当該セル列へのガス供給系統に異常が発生し該セル列電圧が低下していると判断して、Ｓ２８０６でＩ−Ｖ学習を停止する。いずれのセル列電圧も（平均セル列電圧−基準値）以下にない場合、すなわちすべてのセル列電圧が（平均セル列電圧−基準値）を超えている場合にはＳ２８０３でセル電圧を検出する。

Ｓ２８０３の次は、Ｓ２８０４で何れかのセル電圧が（平均セル電圧−基準値）以下にあるか否かを判定する。何れかのセル電圧が（平均セル電圧−基準値）以下にある場合には該セルが水詰まり等を生じてセル電圧が低下していると判断して、Ｓ２８０６でＩ−Ｖ学習を停止する。何れかのセル電圧が（平均セル列電圧−基準値）以下にない場合、すなわちすべてのセル電圧が（平均セル列電圧−基準値）を超えている場合にはＳ２８０５でＩ−Ｖ学習を継続する。

ここで、それぞれの基準値には、マニホールド等のガス供給系統の異常によるセル列電圧低下や、水詰まり等によるセル電圧低下が検出できる電圧値を実験的に求めて設定する。

尚、本実施例では、Ｓ２８０４において、何れかのセル電圧が（平均セル電圧−基準値）以下にあるか否かを判定したが、これに代えて、特定のセル電圧が（平均セル電圧−基準値）以下にあるか否かを判定するように変更してもよい。この場合、判定対象である特定のセル電圧とは、燃料電池スタック端部の冷却水入口側の最も温度が低いセル、或いはガス供給路最下流側のセル等、水詰まりが生じやすいセルの電圧とする。

以上説明した本実施例によれば、何れかのセル列電圧が低下した場合、または何れかのセル電圧が低下した場合には、電流−電圧特性学習手段の学習を停止させるようにしたので、ガス供給系統やセル内水詰まり等による燃料電池の電圧低下を燃料電池の劣化による電圧低下と誤って学習するのを防止することができるという効果がある。

本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例１を示すシステム構成図である。 実施例１の動作を説明するフローチャートである。 実施例１における空気流量基準値の設定方法を説明する図である。 本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例２を示すシステム構成図である。 実施例２の動作を説明するフローチャートである。 実施例２におけるコンプレッサ回転数基準値の設定方法を説明する図である。 本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例３を示すシステム構成図である。 実施例３の動作を説明するフローチャートである。 実施例３における燃料電池入口空気圧力基準値の設定方法を説明する図である。 本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例４を示すシステム構成図である。 実施例４の動作を説明するフローチャートである。 実施例４における水素循環ポンプ回転数基準値と燃料電池入口水素圧力基準値の設定方法を説明する図である。 本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例５を示すシステム構成図である。 実施例５の動作を説明するフローチャートである。 実施例５における水素循環ポンプの循環性能基準範囲の設定方法を説明する図である。 本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例６を示すシステム構成図である。 実施例６の動作を説明するフローチャートである。 実施例６における燃料電池入口水素圧力基準値の設定方法を説明する図である。 本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例７を示すシステム構成図である。 実施例７の動作を説明するフローチャートである。 本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例８を示すシステム構成図である。 実施例８の動作を説明するフローチャートである。 実施例８における冷却液ポンプ回転数基準値と燃料電池入口冷却液圧力基準値の設定方法を説明する図である。 本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例９を示すシステム構成図である。 実施例９の動作を説明するフローチャートである。 実施例９における純水ポンプ回転数基準値と燃料電池入口純水圧力基準値の設定方法を説明する図である。 本発明に係る燃料電池の電流−電圧特性学習装置の実施例１０を示すシステム構成図である。 実施例１０の動作を説明するフローチャートである。

符号の説明

１…燃料電池
２…コンプレッサ
３…エアフローセンサ
４…パワーマネージャー
５…電流センサ
６…電圧センサ
７…Ｉ−Ｖ学習手段
８…学習停止手段
９…圧力センサ
１０…調圧弁
１１…水素タンク
１２…圧力センサ
１３…減圧弁
１４…水素調圧弁
１５…水素循環ポンプ
１６…圧力センサ
１７…パージ弁
１８…希釈ファン
１９…電流センサ
２０…窒素濃度推定手段
２１…エゼクタ
２２…温度センサ
２３…温度センサ
２４…ポンプ
２５…ラジエタ
２６…ファン
２７…温度センサ
２８…圧力センサ
２９…ポンプ
３０…純水タンク
３１…水位センサ
３２…セル列電圧センサ
３３…セル電圧センサ
３４…空気冷却器

Claims (19)

1. アノードとカソード間に挟持された電解質膜を介して燃料ガスと酸化剤ガスとの電気化学反応によって発電する燃料電池の電流−電圧特性を学習する燃料電池の電流−電圧特性学習装置において、
   燃料電池の電流値及び電圧値を入力して燃料電池の電流−電圧特性を学習する電流−電圧特性学習手段と、
   燃料電池へ供給する燃料ガス、酸化剤ガス、冷却液、加湿用水の何れかの流体の状態が所望の運転状態から外れたときには、前記電流−電圧特性学習手段の学習を停止させる学習停止手段と、
   を備えたことを特徴とする燃料電池の電流−電圧特性学習装置。
2. 前記流体は、酸化剤ガスとしての空気であり、
   燃料電池へ供給する空気流量を検出あるいは推定する空気流量検出手段を備え、
   前記学習停止手段は、前記空気流量検出手段が検出あるいは推定した空気流量値が基準流量値未満のときに、前記電流−電圧特性学習手段の学習を停止させることを特徴とする請求項１に記載の燃料電池の電流−電圧特性学習装置。
3. 前記空気流量検出手段は、流量センサにより空気流量を検出することを特徴とする請求項２に記載の燃料電池の電流−電圧特性学習装置。
4. 前記空気流量検出手段は、燃料電池へ空気を供給するコンプレッサの回転数から空気流量を推定することを特徴とする請求項２に記載の燃料電池の電流−電圧特性学習装置。
5. 前記流体は、酸化剤ガスとしての空気であり、
   燃料電池へ供給する空気圧力を検出する空気圧力検出手段を備え、
   前記学習停止手段は、前記空気圧力検出手段が検出した空気圧力値が基準圧力値未満のときに、前記電流−電圧特性学習手段の学習を停止させることを特徴とする請求項１に記載の燃料電池の電流−電圧特性学習装置。
6. 前記流体は、燃料ガスとしての水素であり、
   燃料電池へ供給する水素流量を検出あるいは推定する水素流量検出手段を備え、
   前記学習停止手段は、前記水素流量検出手段が検出あるいは推定した水素流量値が基準流量値未満のときに、前記電流−電圧特性学習手段の学習を停止させることを特徴とする請求項１に記載の燃料電池の電流−電圧特性学習装置。
7. 前記アノードから排出された未反応水素を前記アノードへ循環させる水素循環路および水素循環ポンプと、
   該水素循環ポンプの回転数を検出する水素循環ポンプ回転数検出手段とを備え、
   前記水素流量検出手段は、前記水素循環ポンプ回転数検出手段が検出した回転数に基づいて水素流量を推定することを特徴とする請求項６に記載の燃料電池の電流−電圧特性学習装置。
8. 前記水素循環路の窒素濃度あるいは水素濃度を検出または推定する窒素濃度検出手段を備え、
   前記水素流量検出手段は、前記検出または推定された水素循環路の窒素濃度あるいは水素濃度が、水素循環装置が循環機能を果たす濃度範囲を外れた場合には、前記水素流量値が基準流量値未満であると判断することを特徴とする請求項７に記載の燃料電池の電流−電圧特性学習装置。
9. 前記アノードの供給する水素の圧力を検出する水素圧力検出手段を備え、
   前記水素流量検出手段は、前記水素圧力検出手段が検出した水素圧力値が基準圧力値未満のときに、前記水素流量値が基準流量値に満たないと判断することを特徴とする請求項６に記載の燃料電池の電流−電圧特性学習装置。
10. 水素タンクの内圧を検出する水素タンク圧力検出手段を備え、
    前記水素流量検出手段は、前記水素タンク圧力検出手段が検出した水素タンク内圧が、水素供給を可能とする圧力未満になった場合には、前記水素流量値が基準流量値未満であると判断することを特徴とする請求項６に記載の燃料電池の電流−電圧特性学習装置。
11. 燃料電池へ供給するガスの加湿状態を検出あるいは推定する加湿状態検出手段を備え、
    前記学習停止手段は、前記検出あるいは推定された加湿状態が基準値に満たないときには、前記電流−電圧特性学習手段の学習を停止させることを特徴とする請求項１に記載の燃料電池の電流−電圧特性学習装置。
12. カソード入口あるいは出口の空気温度を検出する空気温度検出手段を備え、
    前記加湿状態検出手段は前記検出されたカソード入口あるいは出口の空気温度から加湿状態を推定することを特徴とする請求項１１に記載の燃料電池の電流−電圧特性学習装置。
13. 冷却液ポンプの回転数を検出する冷却液ポンプ回転数検出手段を備え、
    前記加湿状態検出手段は冷却液ポンプ回転数が基準値に満たないときには、加湿状態が基準値に満たないと判断することを特徴とする請求項１１に記載の燃料電池の電流−電圧特性学習装置。
14. 冷却液の圧力を検出する冷却液圧力検出手段を備え、
    前記加湿状態検出手段は前記検出された冷却液圧力が基準値に満たないときには、加湿状態が基準値に満たないと判断することを特徴とする請求項１１に記載の燃料電池の電流−電圧特性学習装置。
15. 冷却液の温度を検出する冷却液温度検出手段を備え、
    前記加湿状態検出手段は前記検出された冷却液温度が基準値を超えたときには、加湿状態が基準値に満たないと判断することを特徴とする請求項１１に記載の燃料電池の電流−電圧特性学習装置。
16. 前記流体は、燃料電池へ供給する加湿用の純水であり、
    燃料電池システムは、燃料電池へ供給する純水を貯蔵する純水タンクと、純水タンクの水位を検出する水位センサと、純水タンクから燃料電池へ純水を供給する純水ポンプとを備え、
    前記学習止手段は、前記水位センサの検出値が所定値未満の場合、または純水ポンプによる純水循環量が基準流量値未満のときに、前記電流−電圧特性学習手段の学習を停止させることを特徴とする請求項１に記載の燃料電池の電流−電圧特性学習装置。
17. 燃料電池のセル毎の電圧を燃料電池全体に亘って検出するセル電圧検出手段と、
    前記検出されたセル電圧のうち何れかのセル電圧が基準値以上低下した場合には、前記学習停止手段は前記電流−電圧特性学習手段の学習を停止させることを特徴とする請求項１に記載の燃料電池の電流−電圧特性学習装置。
18. 燃料電池のセルが複数直列接続されたセル列毎の電圧を燃料電池全体に亘って検出するセル列電圧検出手段と、
    前記検出されたセル列電圧のうち何れかのセル列電圧が基準値以上低下した場合には、前記学習停止手段は前記電流−電圧特性学習手段の学習を停止させることを特徴とする請求項１に記載の燃料電池の電流−電圧特性学習装置。
19. アノードとカソード間に挟持された電解質膜を介して燃料ガスと酸化剤ガスとの電気化学反応によって発電する燃料電池の電流−電圧特性を学習する燃料電池の電流−電圧特性学習装置において、
    燃料電池の電流値及び電圧値を入力して燃料電池の電流−電圧特性を学習する電流−電圧特性学習手段と、
    燃料電池へ供給する燃料ガス、酸化剤ガス、冷却液、加湿用水の何れかの流体の状態が所望の運転状態から外れたときには、前記電流−電圧特性学習手段の学習速度を低下させる学習遅延手段と、
    を備えたことを特徴とする燃料電池の電流−電圧特性学習装置。

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