[发明专利]基于时空分离建模的SOFC温度分布预测控制方法

说明书

本发明公开了一种基于时空分离建模的SOFC温度分布预测控制方法，属于燃料电池技术领域。本发明首先建立SOFC模型并在模型中确定多个采样位置，以预设的激励信号为激励输入，获取各采样位置在多个时间采样点的温度数据；再对获取的温度数据使用KL方法进行时空分离，获取温度时空模型的主导空间基函数和对应的时间系数，采用最小二乘支持向量机方法对得到的时间系数进行辨识，得到时间系数的辨识模型，并基于辨识模型确定的辨识时间系数，将辨识时间系数和主导空间基函数进行相乘得到重构的温度时空模型；基于重构的时空温度模型，使用非线性预测方法设置温度控制器对温度分布进行控制。本发明实现了对SOFC温度分布的有效控制，使得电池能稳定高效的运行。

技术领域

本发明属于燃料电池技术领域，更为具体地讲，涉及一种基于时空分离建模的固体氧化物燃料电池(SOFC)温度分布预测控制方法。

背景技术

SOFC是一种在高温条件下直接将化学能转化为电能的装置。在运行过程中，内部温度分布对燃料电池的性能和寿命有很大的影响。内部温度过低不利于电化学反应进行，降低了电池的性能；内部温度高会造成SOFC内部电极分层或开裂，导致电池寿命降低。因此，需要将电池内部温度控制在一个合适的范围内，使得电池能稳定高效的运行。

目前，对于SOFC温度控制相关的研究主要集中在出口温度和温度梯度的控制上，而缺乏针对电池内部温度分布控制方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于时空分离建模的SOFC温度分布预测控制方法，用于将燃料电池内部温度分布控制在期望值。

本发明实施例提供的基于时空分离建模的SOFC温度分布预测控制方法，包括：

步骤1、基于多物理场仿真软件(COMSOL)建立SOFC的热-电-流耦合模型(简称SOFC模型)；在SOFC模型中确定多个采样位置，并以预设的激励信号为激励输入，获取所述激励输入下各采样位置在多个采样时刻(时间采样点)的温度数据，所述采样位置所处的采样平面为：SOFC模型中垂直于阳极、电解质和阴极(PEN)层的一个内部平面；

步骤2、对获取的温度数据使用Karhunen-Loeve(KL)方法进行时空分离，获取温度时空模型的主导空间基函数和对应的时间系数；

采用最小二乘支持向量机(ls-svm)方法对得到的时间系数进行辨识，得到时间系数的辨识模型，并基于辨识模型确定的辨识时间系数，将辨识时间系数和主导空间基函数进行相乘得到重构的温度时空模型；

其中，获取温度时空模型的主导空间基函数和对应的时间系数具体为：

定义T(x,t)表示采样位置x在时间采样点t的温度，N表示采样位置x的数量，L表示时间采样点的数量；

基于所有温度输出T(x,t)得到维度为L×N的温度输出矩阵X；

计算温度自相关矩阵C：

计算温度自相关矩阵C的特征值和特征向量，得到每个特征值对应的特征向量，再对所有特征值降序排列，得到温度自相关矩阵C的特征值序列；

确定主导空间基函数的数量n：当温度自相关矩阵C的特征值序列的前n个特征值的总和与所有特征值总和的百分比大于或等于99％时，得到n的取值；

根据温度自相关矩阵C的特征值序列的前n个特征值对应的特征向量，得到n个主导空间基函数：其中，β_i表示温度自相关矩阵C的特征值序列的第i个特征值对应的特征向量，且i＝1,…,n；

根据各主导空间基函数与温度输出矩阵X的内积运算得到对应的时间系数：

步骤3、基于重构的时空温度模型，使用非线性预测(NMPC)方法设置温度控制器对温度分布进行控制。