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技术分析 | 燃料电池汽车空气系统的仿真与验证

时间:  2021-03-13 17:57   来源:  汽车燃料电池之家    作者:  网络转载

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摘要:系统仿真作为现代科学研究方法的一个重要分支,对于系统的整体性能及其细节表现的研究具有重要意义。燃料电池系统包含电堆、空压机、中冷器等,涉及到的零部件众多。通过系统仿真手段对其进行前期的设计计算和后期的校核计算可以缩短燃料电池系统的研发周期,进而节约研发成本,使得该手段在燃料电池汽车的研发方面具有巨大优势。利用Simcenter Amesim软件对某款燃料电池汽车的燃料电池空气系统进行了系统匹配仿真分析,并且引入了机器学习中对于回归分析的评价指标——平均绝对误差和均方误差对仿真结果进行评价,验证了仿真模型的准确性与可行性。结果表明:平均绝对误差和均方误差均保持在4.40%以内,仿真结果与实测报文数据吻合度较高。此仿真模型能较为真实地反映质子交换膜燃料电池的工作特性,能有效地用于燃料电池系统性能的研究。

1、引言

日益严峻的环境污染和温室效应,对于能源的合理利用提出了全新的要求。作为全人类社会提供了一种全新的能源选择方案,燃料电池作为继水力、火力、核电之后的第四代发电技术,引起了世界各国政府和学者的大力重视。其中,氢燃料电池相对其他类型的燃料电池在移动出行领域方面,优势尤为明显。和传统汽车发动机能量转化效率普遍低于40%的情况相比,氢燃料电池的平均能量转化效率大概在47%左右甚至更高。此外,氢燃料电池的运行噪声较低,热辐射较低。相比二者的排放物,汽车发动机反应后产生的二氧化碳、氮氧化物、硫氧化物等均会对环境造成污染,而氢燃料电池的排放物仅仅为水,做到了真正意义上的零污染。鉴于上述优点,氢燃料电池汽车具有极其光明的应用前景[1-4]。而对比纯电动汽车的温度耐受面窄和续航里程焦虑等发展瓶颈,氢燃料电池系统的温度耐受范围为-20 ℃~80 ℃,且续航里程基本上可以大于400 km。很多专家学者都认为新能源汽车发展的最终目标是氢燃料电池汽车。燃料电池系统又名燃料电池发动机。燃料电池系统由空气系统、水热管理系统、电气系统和控制系统等组成,与内燃机的燃料供给系统、润滑系统、冷却系统、点火系统和起动系统有一定的相似之处。燃料电池的空气系统处于燃料电池堆的阴极侧。为了保证燃料电池堆电化学反应的顺利进行,需要对燃料电池堆的阴极源源不断地供应符合反应条件的空气流量。其中,燃料电池空气系统中的空压机及其控制器更是空气系统的核心零部件,对于燃料电池系统的正常运行起着极其重要的作用。空气系统的控制本质上属于负反馈控制,为此必须对空气的温度、压力和进入燃料电池堆的空气流量采用相应的传感器进行实时监测。传感器将读取到的信号传入电子控制器中,控制器采取相应的动作来控制被控元件[6]。对于车载工况,常采用(PEMFC:Proton Exchange Membrane Fuel Cell)质子交换膜燃料电池作为燃料电池汽车的动力源。本文研究了燃料电池汽车空气系统的架构及其工作原理以及各子模块的数学模型,并且利用Simcenter Amesim系统仿真软件搭建了PEMFC燃料电池空气系统的仿真模型,并引入了回归分析中的平均绝对误差和均方误差两大评价指标对仿真结果进行评价,为燃料电池系统仿真的研究工作提供了一定的参考意义。

2、燃料电池汽车空气系统的架构及其工作原理

2.1 燃料电池汽车空气系统架构

空气系统主要由ACU(Air Compressor Control Unit)空压机控制器、空压机、空滤、空气流量计、中冷器、膜增湿器、燃料电池电堆、冷凝器、蝶阀、温压一体传感器以及相应的空气管路等零部件组成。以上零部件共同工作,为燃料电池堆在适当的工况下提供相应流量的空气。燃料电池汽车空气系统的架构如图1所示。

2.2 燃料电池车空气系统的工作原理

空气系统是由空压机控制器ACU(Air Compressor Control Unit)、整车控制器VCU(Vehicle Control Unit)和燃料电池系统控制器FCU(Fuel Cell Control Unit)三者共同控制的。VCU根据整车的实际运行情况向FCU发出功率请求后,燃料电池系统的FCU向ACU发出相应的空气流量信号,ACU接收到空气流量信号后控制空压机的转速,从而控制进入电堆中空气的流量。FCU将电堆发出的实时功率监测值和VCU发出的请求功率值进行对比后,进行负反馈调节,空压机控制器ACU从而调节空压机转速,进而调节进入燃料电池电堆内部的空气的流量。空气系统尾部的背压是通过FCU对蝶阀的开度进行控制来实现的,FCU与空压机控制器共同调节电堆内部空气的压力,保证燃料电池电化学反应的顺利进行。

3、空气系统的Amesim建模

燃料电池空气系统的主要零部件有空压机、中冷器、膜增湿器、冷凝器、蝶阀、管路、传感器和控制器等。仿真系统模型中还包括燃料电池电堆模型,目的是为了精确模拟空气系统对电堆性能的影响,仿真空气系统在各个工况条件下的表现。以上零部件共同构成了本文的Amesim模型。

3.1 空压机的Amesim建模

由于电堆模块的阴极侧的空气供给需要一定的空气压力,故需要采用空压机对空气进行压缩。本模型采用双螺杆式空压机。空压机的Amesim模型如图2所示。Amesim中的空压机模型需要根据空压机特性曲线输入两张对应的表格Table 1和Table 2,作为修正空气流量dmc和修正空压机转速wc的查询依据。空压机参数中需要输入的绝对压力比Pr、等熵效率ηis等,均可由这两张表格来进行查询。对于绝对压力比[7],可以表示为:

3.2 中冷器的Amesim建模

空气经过空压机的高速旋转压缩后,温度会上升至80 ℃以上。过高的空气温度会影响质子交换膜的寿命。故需要通过中冷器对压缩后的空气进行降温至大约60 ℃左右。中冷器的Amesim模型如图3所示。

中冷器本质上属于换热器的一种,Amesim的中冷器采用效能-传热单元数法(ε-NTU)来进行计算。效能ε的定义[9]为:

冷流体的进口温度;t″——热流体或冷流体的出口温度。该式中的分母为流体在换热器中可能发生的最大温差值,而分子则为冷流体或热流体在换热器中的实际温度差值中的大者。传热单元数的定义[10]为:

3.3 膜增湿器的Amesim建模

质子交换膜需要有一定的含水量,PEMFC才会达到较大的反应速率。故需要利用膜增湿器对进堆前的空气进行增湿,使得空气湿度达到60%左右。膜增湿器的Amesim模型如图4所示。

膜增湿器在Amesim中是预先设定好的一种超级零部件。所谓超级零部件,即许多子元件的组合。对于膜增湿器来说,本质上是由一个超级零部件。该超级零部件由湿度传感器、温度传感器、空气容腔、信号控制模型和信号传递模型组合而成。通过将一系列相关的子零件封装起来,隐藏内部具体的实现功能,仅仅通过超级原件对外展示必要的接口信息,是系统仿真常用的方法。膜增湿器超级零部件的Amesim模型如图5所示。

膜增湿器的数学模型[12,13]如下式(9)所示:

膜增湿器中相对湿度定义为湿空气中水蒸气分压力pvapor与同一温度同样总压力的饱和湿空气中水蒸气分压力psat的比值。其计算公式[14]如下式(10)所示:

3.4 冷凝器的Amesim建模

空气经过燃料电池电堆反应后形成具有一定湿度的湿空气。湿空气为干空气和水蒸气的混合物。为了保证蝶阀对空气背压调节的效率,需要反应后的空气在通入蝶阀之前将其进行冷凝处理,保证进入蝶阀的空气尽可能接近100%干空气。故需要采用冷凝器将湿空气进行冷凝,湿空气经过冷凝器处理后变为干空气和100%冷凝水两部分,冷凝水通过尾排管排到车外。冷凝器的Amesim模型如图6所示。

3.5 蝶阀的Amesim模型

空气进入燃料电池电堆反应以后,其中一部分反应后的空气重新返回膜增湿器对刚刚进入膜增湿器中的新空气进行增湿,另一部分反应后的空气则通过蝶阀排出至大气中。蝶阀通过控制其开度的大小,和空压机一起控制进入电堆中空气的压力,保证膜电极两侧的空气和氢气的压力差保持在合理的范围之内。蝶阀的Amesim模型如图7所示。

蝶阀阀片旋转角度的变化范围为[0,90°]。在Amesim中输入蝶阀最大内径、阀片的直径等参数以外,还需要外界对蝶阀进行相应的控制,将控制信号传递至蝶阀,蝶阀可以控制阀片的旋转角度,进而控制空气排出电堆的流量,调节整个空气系统的背压,从而保持电堆阴极侧空气压力在合理的范围之内。对于燃料电池系统的空气系统来说,可以根据电堆发出的电流需求来控制蝶阀的开度[16]。

3.6 整个空气系统的Amesim建模

燃料电池车的空气系统是由各个零部件通过一定的机械连接和电气连接相连而成。为了将更多关注点聚焦于空气系统本身,需采用一定的方式来简化整个燃料电池系统的仿真。采用恒压H2源来近似代替储氢气瓶,且电堆在不同工况下需要的散热量采用电堆在各个工作点的能量转换效率通过折算和插值得出。整个燃料电池车空气系统的Amesim模型如图8所示。

整个空气系统仿真需要的主要参数如表1所示。

4、空气系统的仿真模型验证

系统仿真作为现代工程研发的一个重要手段,其应用常常表现在两个方面:在研发前期,对设计方案通过系统仿真进行模拟分析,评估方案的可行性,属于设计计算的内容;在研发后期,通过对设计好的系统进行模拟仿真,并与实际工况的测试数据进行对比,验证仿真模型的准确性,以便仿真模型和仿真经验可以推广到未来的全新研发项目中,属于校核计算的内容。本文的内容属于研发后期的校核计算工作。

4.1 仿真的评价指标

机器学习算法是人工智能中的一个重要分支。由于系统仿真本质上可以看作一种回归分析,故可以借鉴机器学习算法中对于回归分析的两个常用评价指标——平均绝对误差(MAE:Mean Absolute Error)和均方误差(MSE:Mean Square Error)来进行评价。MAE和MSE的公式详见式(12)和式(13)。

4.2 空气系统的仿真模型验证

VCU根据整车的实际运行情况向FCU发出功率请求后,燃料电池系统的FCU向ACU发出相应的空气流量信号,ACU接收到空气流量信号后控制空压机的转速,从而控制进入电堆中空气的流量。FCU将电堆发出的实时功率监测值和VCU发出的请求功率值进行对比后,进行负反馈调节,空压机控制器ACU从而调节空压机转速,进而调节进入燃料电池电堆内部的空气的流量。空气系统尾部的背压是通过FCU对蝶阀的开度进行控制来实现的,FCU与空压机控制器共同调节电堆内部空气的压力,保证燃料电池电化学反应的顺利进行。燃料电池系统的空气流量计采集反应所需的空气流量,从而将其传递至CAN网络上,可以通过实车报文采集方式将其采集。进而进行空气流量变化趋势的分析。图9为空气流量的仿真结果与实车报文的对比。如图所示,随着反应过程的逐渐进行,电堆的电流需求逐渐增大,空气流量也跟着相应地增大,最终保持在48 g/s左右。仿真结果与实车报文的趋势基本一致。通过校核计算,得出MAE≤4.10%,MSE≤4.15%。

5、结论

通过仿真数据与实车所采集的报文数据的对比,可以得出如下结论:(1)对于空气系统来说,空气流量随着电流需求的增大逐渐增大,最终保持在48 g/s左右;(2)空气进堆压力随着电流需求的增大逐渐增大,最终保持在180 kPa左右;空气出堆压力随着电流需求的增大逐渐增大,最终保持在165 kPa左右。空气在电堆内部流动,压降约为15 kPa;(3)仿真结果与实车报文数据的平均误差保持在4.4%以内,结果吻合度较好,能较为真实地反映质子交换膜燃料电池空气系统的工作特性;(4)对于实测报文与仿真结果对比的情况,MAE的评价效果好于MSE;(5)该模型可以用于进一步研究燃料电池系统及其子系统的其他动态特性和静态特性,对于其余种类的燃料电池系统的建模仿真也具有较好的参考价值。
 

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