固体氧化物燃料电池及其混合系统的多级建模与仿真研究

论文摘要

固体氧化物燃料（SOFC）是一种具有高发电效率和低污染排放的先进发电装置,它适应了经济可持续发展的需求,对于缓解当前及未来全球能源和环境问题方面将发挥着重要的作用,被认为是将来替代传统热机发电的先进发电方式之一。建模和仿真是目前开展SOFC及其混合系统研究的最重要途径和方法之一。本文首先给出了SOFC的发电机理、堆气流流道设计技术和燃料处理技术。对一双电解质层SOFC单电池的发电特性进行实验研究,获得了SOFC发电过程中极化损失的特征曲线,实验研究了SOFC在不同负载和温度条件下活化极化、浓度极化和欧姆极化对电池发电性能的影响。以燃料电池的完整极化电化学数学模型为基础,对固体氧化物燃料电池进行了三维数值建模。应用建立的数值模型分别对国际能源协会（IEA）板式SOFC和西门子西屋公司管式SOFC进行了数值模拟,通过将N-S流动控制方程、电势方程与电化学数学模型方程耦合求解而得到燃料电池内部温度、电流密度、电压和组分浓度的分布特征。数值模拟结果分别与IEA给出的板式SOFC基准值和管式SOFC实验值的比较结果表明了所建立的数值模型具有良好的精度。以数值模拟结果为基础分析了板式和管式SOFC的发电特性和发热特性,结果表明,板式SOFC的电压损失主要来自于电解质层的欧姆损失和电化学反应的活化极化,而对于管式SOFC,阴极欧姆损失占总电压损失的比例最大,其次为活化极化损失。在板式SOFC中,欧姆热的分布主要依赖于电流密度分布,而管式SOFC的欧姆热则主要产生于阴极。并且,管式燃料电池的欧姆热在总发热量中所占的百分比比板式SOFC高。提出应用函数拟合方法建立了面向控制的非线性SOFC动态模型。拟合函数采用指数衰减函数（Exponential Decay Function）和指数伴随函数（Exponential Association Function）对燃料电池内部状态变量在沿气流方向上的分布特性进行拟合,拟合数据由数值模拟结果提供。在动态模型中,SOFC状态变量的几何分布特性由拟合函数的特征参数表征。借助于SIMULINK仿真工具对一顺流板式SOFC进行了动态仿真,结果表明模型具有较好精度和适用性,能准确捕捉SOFC状态变量及其发电特性的响应过程。根据质量守恒方程、能量守恒方程和动量守恒方程,建立了基于SOFC和燃气轮机（GT）混合系统的动态模型。建模过程采用模块化方法,在混合系统中不同部件节点上,根据部件工作特性而分别计算守恒方程源项。该模型对于混合系统的设计和分析具有通用性的特点。模型借助于Aspen Custom Modeler仿真平台编程实现,并通过一空气再热式混合系统对模型进行了验证。应用建立的混合系统动态模型,分别对回热式（RHE）空气再热和回流式（EGR）空气再热的SOFC/GT混合系统进行了仿真和分析比较。研究结果表明,EGR混合循环的系统最优效率比RHE混合系统效率更高,相对于RHE系统来说,EGR系统具有更高的最优压比。两种循环中SOFC的发电效率均与燃料利用率和氧气利用率成反比,而系统总效率则与燃料利用率和氧气利用率成正比。RHE系统总效率随SOFC空气入口温度上升而下降,但EGR正好相反,其系统总效率与SOFC空气入口温度成正比。燃气轮机部件中透平性能好坏对混合系统的效率影响最大,其次为压气机和回热器。仿真研究表明RHE系统效率受燃气轮机各部件的影响比EGR循环大。采用滚动时域状态估计器（MHE）对模型方程的状态变量进行估计,将NMPC算法引入到SOFC的应用中,其中选择电流密度、燃料流量和空气流量为控制变量,SOFC输出功率、燃料利用率和工作温度为被控制变量。建立的SOFC控制模型在MATLAB中编程实现,对一板式SOFC进行了仿真,仿真过程中人工添加输出随机扰动变量。仿真结果表明MHE能准确的估计对象的状态变量,在过滤随机噪音方面表现良好。设计的SOFC控制器能根据被控制变量的变化轨迹而作出迅速响应。控制器在处理SOFC的目标值与边界约束发生冲突时表现良好,当目标与约束发生冲突时,控制器能给出最接近于目标的控制输入。本文工作对于推进SOFC研究和应用具有重要意义,可以为SOFC堆及其混合系统的设计和优化提供模型工具,为开发SOFC控制和诊断系统奠定了模型基础。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 能源与环境
• 1.1.2 市场需求
• 1.2 燃料电池概述
• 1.3 SOFC 发展历史与现状
• 1.4 SOFC 建模回顾
• 1.4.1 稳态模型
• 1.4.2 动态模型
• 1.4.3 混合系统建模
• 1.5 研究内容
• 2 SOFC 发电系统及其发电特性的实验研究
• 2.1 SOFC 发电系统
• 2.2 SOFC 结构
• 2.2.1 电解质
• 2.2.2 阳极
• 2.2.3 阴极
• 2.2.4 中间导电体
• 2.3 SOFC 堆
• 2.3.1 板式
• 2.3.2 管式
• 2.4 燃料处理
• 2.4.1 燃料种类
• 2.4.2 燃料重整化
• 2.4.3 燃料除硫
• 2.5 YSZ/GDC 电解质SOFC 的实验研究
• 2.5.1 实验装置
• 2.5.2 电池制备
• 2.5.3 实验结果
• 2.6 本章小结
• 3 固体氧化物燃料电池的数值研究
• 3.1 电化学模型
• 3.1.1 活化极化
• 3.1.2 浓度极化
• 3.1.3 欧姆极化
• 3.2 天然气重整
• 3.3 数值方法
• 3.3.1 控制方程
• 3.3.2 边界条件
• 3.4 模型验证及数值模拟
• 3.4.1 板式SOFC 数值模拟
• 3.4.2 管式SOFC
• 3.5 本章小结
• 4 面向控制的SOFC 动态建模
• 4.1 动态建模
• 4.1.1 拟合函数
• 4.1.2 质量平衡方程
• 4.1.3 能量平衡方程
• 4.1.4 输出电压
• 4.2 模型仿真
• 4.2.1 数据拟合
• 4.2.2 动态仿真
• 4.3 本章小结
• 5 SOFC/GT 混合系统的动态模型
• 5.1 混合循环结构
• 5.2 动态建模
• 5.2.1 压气机
• 5.2.2 透平
• 5.2.3 SOFC
• 5.2.4 燃料重整器
• 5.2.5 燃烧室
• 5.2.6 热交换器
• 5.2.7 混合器
• 5.2.8 分配器
• 5.3 模型仿真
• 5.4 本章小结
• 6 空气再热式SOFC/GT 混合系统的仿真研究
• 6.1 循环结构
• 6.2 稳态仿真
• 6.3 参数分析
• 6.3.1 压比和透平入口温度（TIT）的影响
• 6.3.2 SOFC 负载和燃料、空气利用率的影响
• 6.3.3 温度的影响
• 6.3.4 燃气轮机各部件的影响
• 6.4 本章小结
• 7 SOFC 非线性模型预测控制（NMPC）
• 7.1 模型预测控制结构
• 7.2 MHE 状态估计
• 7.3 目标计算
• 7.4 调节器
• 7.5 目标函数求解
• 7.6 模型仿真
• 7.7 本章小结
• 8 结论与展望
• 8.1 结论
• 8.1.1 多级建模
• 8.1.2 数值模拟
• 8.1.3 混合循环
• 8.2 展望
• 8.2.1 建模方面
• 8.2.2 其他
• 致谢
• 参考文献
• 攻读学位期间取得的研究成果