[發明專利]一種可用于單片機的燃料電池極化曲線分段辨識算法

在審

• 申請號: 201910909583.2
• 申請日: 2019-09-19
• 公開（公告）號: CN110674578A
• 公開（公告）日: 2020-01-10
• 發明（設計）人: 陳曉高;熊保鴻;顧勝升
• 申請（專利權）人: 無錫馬丁格林光伏科技有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

一種可用于單片機的燃料電池極化曲線分段辨識算法，先提取極化曲線的線性段，如上述介紹的低電流密度區間和大電流密度區間，提取后通過公式計算θ角以及中值濾波來確定閾值范圍，確定了閾值范圍后即可提取極化區間的數據點以及區間最末點的電流密度作為J_f，獲得以上數據后可以依照區間分段理念取用J≤J_f區間獲得E_e、A和R的U_i數據辨識參數，取用J＞J_f區間獲得m′、n的U_i數據辨識參數，最終使用該算法辨識后的參數來擬合得出所需要的燃料電池的極化曲線。本發明算法利用區間分段理念將燃料電池的極化曲線非線性參數辨識轉化為兩個線性最小二乘辨識子問題。

技術領域

本發明涉及一種燃料電池極化曲線的辨識算法，具體為一種可用于單片機的燃料電池極化曲線分段辨識算法。

背景技術

燃料電池的電能轉換效率會隨著運行時間的增加而下降，主要體現在在相同的電流密度下，輸出電壓比初始階段低。當這種效率退化過多時，如果燃料電池的控制器仍然按照初始極化曲線計算燃料電池的需求功率，當需求功率一定時，計算得出的需求電流將小于燃料電池的實際需求電流，這將導致流入的空氣、氫氣流量低于燃料電池的實際需求量，造成系統的動、靜態特性變差。

現有的大部分優化算法雖然辨識精度較高，但都需要嚴格的初值設置等，計算量很大，無法滿足計算資源有限的單片機。

發明內容

本發明的目的在于克服上述不足之處，從而提供一種可用于單片機的燃料電池極化曲線分段辨識算法，不需要設定參數初值，占用計算資源少，且精度與牛頓法相當，非常適合單片機環境。

本發明的技術方案是：本算法首先是基于下列數字模型(式(1))后通過區間分段思想得到的算法。

U_i＝E_e-A ln(J_i)-RJ_i-m′exp(nJ_i) (1)

式(1)中，E_e＝E₀+A ln(j₀)-RJ_n，m′＝mexp(nJ_n)。

式(1)中需要辨識的參數有5個，分別是：E_e、A、R、m′和n。該模型為非線性模型，常用非線性最小二乘法(如牛頓法等)估計模型的參數，但需涉及高維矩陣求逆、初值的設置，魯棒性較差，計算量很大。

本發明的算法是通過區間分段對式(1)提出以下辨識方法：

將-A ln(J_i)對應活化極化區；

將-RI_i對應歐姆極化區；

將-m′exp(nJ_i)對應濃差極化區。

其中，活化極化特征項和歐姆極化特征項代表低電流密度區間，濃差極化特征項代表大電流密度區間。

低電流密度區間：

U_i＝E_e-A ln(J_i)-RJ_i (2)

將式(1)通過可用活化極化區和歐姆極化區的數據對參數E_e、A和R進行線性最小二乘辨識，得到式(3)

Y_i＝m′exp(nJ_i) (3)