【摘 要】
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环境污染与非可再生能源日渐匮乏是制约人类社会可持续发展的瓶颈问题。为此,世界各国都在寻找一种清洁可再生的新型能源利用方式。固体氧化物燃料电池（Solid Oxide Fuel Cell,SOFC）在600～900℃下通过电化学反应直接将碳氢化合物中的化学能转化为电能,具有高效无污染等优点,近年来日益受到了人们的广泛关注而成为研究热点。SOFC电堆对工作温度要求苛刻,电堆温度管控是SOFC安全稳定运
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环境污染与非可再生能源日渐匮乏是制约人类社会可持续发展的瓶颈问题。为此,世界各国都在寻找一种清洁可再生的新型能源利用方式。固体氧化物燃料电池（Solid Oxide Fuel Cell,SOFC）在600～900℃下通过电化学反应直接将碳氢化合物中的化学能转化为电能,具有高效无污染等优点,近年来日益受到了人们的广泛关注而成为研究热点。SOFC电堆对工作温度要求苛刻,电堆温度管控是SOFC安全稳定运行的关键。然而,由于电堆气密性要求极高,无法在可接受成本内安装温度测量装置获取其内部温度并进行管控。因此,采用软测量的方法对电堆内部温度进行估计是实现SOFC安全运行的关键。为此,本文以水蒸气外重整固体氧化物燃料电池（Steam Reforming Solid Oxide Fuel Cell,SR-SOFC）系统为研究对象,面向工程应用设计一个能快速准确估计出电堆内部温度分布的温度观测器。针对以上研究目标,本文主要做了以下研究工作:（1）以实物样机系统为依据,在Matlab/Simulink上搭建了SR-SOFC系统机理模型,并应用粒子群优化算法对SR-SOFC系统模型进行了热电输出特性的综合验证,以保证模型的准确性,为后续的研究打下坚实的基础。（2）对电堆温度分布规律进行了动态时间层面以及静态空间层面的演化分析,发现了电堆温度分布的时空特征规律,即电堆温度分布与输入参数呈现时间上的规律性,与各个温度节点之间的相互传热呈现空间上的规律性。（3）本文采用多元线性回归算法建立了电堆温度分布的时间、空间特征模型,并利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机进行电堆中心节点温度估计,从而构建了基于机器学习的电堆温度分布观测器,并进行了动静态性能评估。（4）为克服电堆衰减带来的观测器估计误差,本文设计了基于随机梯度下降算法的电堆温度分布观测器的衰减自适应校准策略,利用测量温度数据识别衰减并校准观测器。仿真结果表明,在电堆无衰减的情况下,观测器估计结果的平均RMSE和MAPE分别为0.4109K,0.032%;在电堆衰减的情况下,观测器经过校准后的估计结果的平均RMSE和MAPE分别为0.4855K,0.031%。因此,本文设计的电堆温度分布观测器能够快速准确地获得SR-SOFC电堆温度分布,为SOFC系统的安全高效运行奠定了坚实的基础。
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