【摘 要】
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固体氧化物燃料电池（SOFC）以其高效、绿色的优点在众多新兴能源中脱颖而出。SOFC系统的工作状态决定了其能否在实际中应用,为使得系统工作在最优状态,需解决几个关键性问题。其一,应找到系统的最优输入操作点。该操作点下系统的热特性输出需满足约束条件,这是长寿命安全运行的前提。对于运行效果,大多数研究以系统效率为评价指标。但在分析时发现,系统运行时会不可避免的排放对环境危害极大的氮氧化物（NOx）。为
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固体氧化物燃料电池（SOFC）以其高效、绿色的优点在众多新兴能源中脱颖而出。SOFC系统的工作状态决定了其能否在实际中应用,为使得系统工作在最优状态,需解决几个关键性问题。其一,应找到系统的最优输入操作点。该操作点下系统的热特性输出需满足约束条件,这是长寿命安全运行的前提。对于运行效果,大多数研究以系统效率为评价指标。但在分析时发现,系统运行时会不可避免的排放对环境危害极大的氮氧化物（NOx）。为了实现真正意义上的高效和绿色,最优操作点的寻找应综合考虑系统效率和NOx排放量两个评价指标。其二,快速负载跟踪能力决定了系统能否适用于复杂工况,需设计相应的控制策略以实现快速负载跟踪。针对上述问题,本文以5k W纯氢SOFC系统为研究对象,通过动静态分析和控制器设计使得SOFC系统在运行时能够实现安全的高效率和低NOx排放的快速负载跟踪,优化了系统运行效果。首先本文搭建了5k W纯氢SOFC系统的Simulink模型。为了对NOx排放量进行数值模拟,基于Zeldovich原理搭建了NOx排放模块。将二者按照系统连接方式进行集成,得到了考虑NOx排放的SOFC系统模型,并根据实验数据验证了模型的有效性。然后基于模型进行了系统的静态特性分析,分析发现热特性、系统效率和NOx排放之间存在强烈的耦合关系。尤其是系统效率和NOx排放量,改变操作点中的空气流量等参数,二者的变化趋势是相反的。为此,通过设计遗传-粒子群算法,改进算法中的目标函数,得到了寻找兼顾高效率和低NOx排放的最优操作点的分析方法。进一步,分析了功率切换时系统的动态特性。通过设计开环功率切换策略解决了切换过程中可能出现的“燃料亏空”、“NOx排放剧增”等问题,并通过遗传-粒子群算法和BP神经网络相结合的方法找到了切换策略的最佳参数,为控制器设计打下了基础。最后以系统输出功率为被控对象设计了滑模控制器。滑模面的设计参考了上述动静态分析的结果,因此可以保证系统处于最优工作状态,同时可以实现快速负载跟踪。
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