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公开(公告)号：CN114068998B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111263773.5
申请日：2021-10-27
Applicant: 南昌大学
IPC: H01M8/04298 , H01M8/04992
Abstract: 本发明提供一种固体氧化物燃料电池发电系统最优控制方法，该方法首先采集固体氧化物燃料电池系统的历史运行数据，建立固体氧化物燃料电池系统热电特性的仿射模型；然后选择满足最优系统功率特性性能时的热电参数指标函数，应用自适应动态规划的方法求解该指标函数的最小值所对应的最优控制量，构建一个评价网络去估计最优性能指标，将评价网络的估计值代入控制量中，实现评价网络的在线更新和自适应控制；最后建立输入上下限鲁棒项对固体氧化物燃料电池系统的输入变量项进行补偿，得到保证系统运行在安全外部输入区间。本发明实现了固体氧化物燃料电池发电系统的自适应管控并且维持了其安全可靠的气体、负载输入的协同，具有较高的实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114050293A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111200486.X
申请日：2021-10-15
Applicant: 南昌大学
IPC: H01M8/04298 , H01M8/04992 , H01M8/04664
Abstract: 本发明公开了一种固体氧化物燃料电池系统的工况辨识方法，包括构建固体氧化物燃料电池系统机理模型和构建径向基神经网络模型，利用机理模型、径向基神经网络模型构建混合模型；系统的输出数据与机理模型的输出偏差用于训练径向基神经网络补偿模型，用以修正机理模型来获得跟踪性能良好的高精度固体氧化物燃料电池系统模型。高精度模型的训练采用的数据有系统的燃料、空气、去离子水、电压和负载的输入值，输出值包括固体氧化物燃料电池电堆的温度、尾气燃烧室的温度以及系统的输出电流值。再构建系统电堆的工况决策阈值，当实验数据低于额定信号的百分比阈值时，则可以判断系统工况的变化。此方法可以有效地确认系统工况的实时变化。
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公开(公告)号：CN117199441A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311161526.3
申请日：2023-09-09
Applicant: 南昌大学
IPC: H01M8/04298 , H01M8/04746 , H01M8/04992
Abstract: 本发明公开了一种固体氧化物燃料电池系统的复合抗扰解耦控制系统，包括氢气、空气进气量目标值的计算模块，模糊控制模块，自抗扰控制模块，以及SOFC电堆。模糊控制模块包括基本控制器和前馈模糊控制器，其中，基本控制器根据固体氧化物燃料电池系统中所有模块的稳态运行特性，采用P I D调节方法控制稳态工况下的实际管道进气量；前馈模糊控制器则利用相邻模块的耦合作用，修正管道进气量；针对基本控制器和前馈模糊控制器的偏差，自抗扰控制模块将其全部视为扰动，进行实时估计和补偿。本发明可以完成固体氧化物燃料电池系统快速解耦的控制过程，使其能稳定、高精度地工作。
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公开(公告)号：CN114068998A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111263773.5
申请日：2021-10-27
Applicant: 南昌大学
IPC: H01M8/04298 , H01M8/04992
Abstract: 本发明提供一种固体氧化物燃料电池发电系统最优控制方法，该方法首先采集固体氧化物燃料电池系统的历史运行数据，建立固体氧化物燃料电池系统热电特性的仿射模型；然后选择满足最优系统功率特性性能时的热电参数指标函数，应用自适应动态规划的方法求解该指标函数的最小值所对应的最优控制量，构建一个评价网络去估计最优性能指标，将评价网络的估计值代入控制量中，实现评价网络的在线更新和自适应控制；最后建立输入上下限鲁棒项对固体氧化物燃料电池系统的输入变量项进行补偿，得到保证系统运行在安全外部输入区间。本发明实现了固体氧化物燃料电池发电系统的自适应管控并且维持了其安全可靠的气体、负载输入的协同，具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN117199455A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311166971.9
申请日：2023-09-11
Applicant: 南昌大学
IPC: H01M8/04701 , H01M8/04858 , H01M8/04992
Abstract: 本发明公开了一种SOFC系统在健康温度工况下最大功率追踪控制系统及方法，包括SOFC系统、DC‑DC变压电路、蓄电池或负载设备、检测装置、PWM控制器、MPC控制器；检测装置将SOFC系统的电特性信息和系统运行的热特性信息传递给MPC控制器，MPC控制器将信息反馈给SOFC系统控制其燃料的流速实现保障SOFC系统热环境的稳定；PWM控制器的输入端与MPC控制器的输出端相连，得到对应最大功率点处的最大电压值，PWM控制器通过计算检测电压与分析计算得到的最大电压的差值，计算出占空比信号，连接DC‑DC变压电路，控制其工作状况，实现最大功率点的追踪。本发明实现了系统可以稳定运行不出现热健康故障的情况下又可以对外部负载进行最大的功率输出。
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公开(公告)号：CN114050293B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202111200486.X
申请日：2021-10-15
Applicant: 南昌大学
IPC: H01M8/04298 , H01M8/04992 , H01M8/04664
Abstract: 本发明公开了一种固体氧化物燃料电池系统的工况辨识方法，包括构建固体氧化物燃料电池系统机理模型和构建径向基神经网络模型，利用机理模型、径向基神经网络模型构建混合模型；系统的输出数据与机理模型的输出偏差用于训练径向基神经网络补偿模型，用以修正机理模型来获得跟踪性能良好的高精度固体氧化物燃料电池系统模型。高精度模型的训练采用的数据有系统的燃料、空气、去离子水、电压和负载的输入值，输出值包括固体氧化物燃料电池电堆的温度、尾气燃烧室的温度以及系统的输出电流值。再构建系统电堆的工况决策阈值，当实验数据低于额定信号的百分比阈值时，则可以判断系统工况的变化。此方法可以有效地确认系统工况的实时变化。
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