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《上海交通大学》 2008年
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固体氧化物燃料电池(SOFC)的建模与仿真

芮菊  
【摘要】: 由于燃料电池不受卡诺循环的限制,能量转换效率高,而且主要排放物为水(视反应物而定),污染比较小,因此燃料电池成为二十一世纪重要的能源装置。近年来,燃料电池技术的研究引起了很多研究机构的广泛兴趣,并在许多商业领域都有其应用前景。固体氧化物燃料电池(SOFC)除了具有高效、清洁、低噪音、负载能力强等燃料电池所共有的优点外,由于是全固体,所以还具有无泄漏、无电解质腐蚀、综合利用效率高和寿命长等优点。它除了可以利用H2为燃料以外,还可以利用天然气、CO等其它燃料,因此非常有希望开发成大规模的SOFC发电装置来代替现在使用的火力发电。 目前国内外对SOFC的研究主要集中在化工、材料、结构等方面,对SOFC控制方面的研究还比较少,但它又是SOFC的实用化、产业化前必须解决的问题。为了改进SOFC的设计和性能,必须对SOFC的电气性能进行深入的研究。然而,SOFC系统工作在高温、封闭、复杂的环境下,内部状态测量极为困难,试验分析代价很高,有时几乎是不可能的。目前还只能小规模地对SOFC的部分参数和变量进行测量和分析。相对而言,对SOFC的数值分析成本较低。用数值分析的方法,建立SOFC的数学模型,并对其进行仿真研究,为实现SOFC的控制奠定理论基础。 本文利用燃料电池机理和实验数据建立了SOFC的电特性模型,分析了影响电池输出性能的相关因素。然后利用径向基函数(RBF)神经网络的方法建立了SOFC的电特性辨识模型。由于改进遗传算法比简单遗传算法有着更快的收敛速度和更高的精度,本文最后提出了一种基于改进遗传算法的RBF神经网络辨识方法,对RBF神经网络中关键的参数进行优化,以解决由于模型简化和输入参数的不准确而造成的模型精度降低问题。本论文的主要工作包括: *根据燃料电池机理分析了SOFC的电压/电流密度特性,并详细分析了影响电池实际输出电压的各类极化现象。深入研究了SOFC系统运行过程中电池输出性能与各影响因素的关系以及各影响因素对电池输出性能的影响。本文重点考虑了电池系统运行过程中运行参数——温度和电流密度对电池输出特性的影响。 *建立了SOFC电特性的仿真模型。利用RBF神经网络的辨识方法建立了SOFC的电特性模型,模型辨识要求在不同温度下,能够动态模拟出电池电压与电流密度的变化曲线,完成网络模型的输入矢量到输出矢量的非线性动态映射。 *在研究了标准遗传算法优、缺点的基础上,采用改进策略设计了一种改进的遗传算法——自适应遗传算法对RBF神经网络的参数(网络各隐层基函数(高斯函数)的数据中心、网络各隐层基函数(高斯函数)的扩展常数和网络输出节点的权值)进行了优化。最后的仿真验证了模型的可靠性,为实现SOFC的控制奠定了理论基础。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TM911.4

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