本发明专利技术属于固体氧化物燃料电池的控制和优化领域，尤其涉及一种基于gap metric的固体氧化物燃料电池控制方法，采集燃料电池系统的负载电流；将采集的负载电流输入构建的全局多模型预测控制器，所述全局多模型预测控制器，用于在负载电流波动时，对固体氧化物燃料电池进行优化控制，使固体氧化物燃料电池的输出电压保持在设定范围内。该控制方法在负载电流扰动大范围变化时可以快速准确的将输出电压控制在设定值上。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于固体氧化物燃料电池的控制和优化领域，涉及一种基于gap metric的固体氧化物燃料电池控制方法。
技术介绍
1、固体氧化物燃料电池（sofc）发电效率高、燃料适应性强、高温余热可回收，在大型发电、分布式发电及热电联供、交通运输及调峰储能等领域具有广阔的应用前景。sofc分布式发电系统并网运行可以强化电网的供电能力，提高供电系统的可靠性和效率，但要求sofc必须达到电网期望的性能。sofc并网通常需要直流/直流变换器调节sofc的输出电压，使其适应直流/交流变换器的期望电压。但是对于升压变压器而言，输入与输出电压的差值偏大或偏小，都会导致转换效率低下。因此，如何在负载扰动的情况下快速将sofc的输出电压保持在设定范围是亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供一种基于gap metric的固体氧化物燃料电池控制方法，以使sofc在负载扰动的情况下可以快速准确的稳定输出电压在设定值上。
2、本专利技术提供的技术方案如下所示：
3、本专利技术提供一种基于gap metric的固体氧化物燃料电池控制方法，包括：
4、采集燃料电池系统的负载电流；
5、将采集的负载电流输入构建的全局多模型预测控制器，所述全局多模型预测控制器，用于在负载电流波动时，对固体氧化物燃料电池进行优化控制，使固体氧化物燃料电池的输出电压保持在设定范围内；
6、其中，所述全局多模型预测控制器的构建方法包括：
7、构建固体氧化物燃料电池系统的控制模型；
8、利用基于gap metric的网格化方法对控制模型进行网格化和线性化，得到一系列线性化模型；
9、利用基于gap metric的两步分解算法对线性化模型进行归类并根据期望的输出电压值计算最终的操作点和子系统参数，得到三个状态空间形式的线性子系统；
10、针对每个线性子系统设计线性预测控制器，利用gap metric的加权函数对各子线性预测控制器进行合成，得到全局多模型预测控制器。
11、进一步的，构建固体氧化物燃料电池的控制模型，包括：
12、(1)
13、(2)
14、其中，为氢气输入流量； 、、分别为氢气分压、氧气分压以及水蒸气分压；、分别为氢气分压、氧气分压以及水蒸气分压的导数； (a) 为燃料电池系统的负载电流，在160a~360a区间变化；(v) 为燃料电池系统的输出电压；为氢气流的时间常数；为水流的时间常数；为氧气流的时间常数；为氢气摩尔常数；为设定常数；为水摩尔常数；为氧气摩尔常数；为氢氧比率；为电堆中电池的个数；为标准电池电动势；为通用气体常数；为绝对温度；为法拉第常数；为欧姆损失。
15、进一步的，式（1）和式（2）中，令 ， ，，，
16、并令 , ,，
17、以及 ；
18、得到固体氧化物燃料电池系统状态空间模型，如下式所示：
19、 (3)
20、其中，为以氢气分压、氧气分压以及水蒸气分压形成的矩阵变量，为氢气输入流量，为燃料电池系统的负载电流，为燃料电池系统的输出电压。
21、进一步的，利用基于gap metric的网格化方法对控制模型进行网格化和线性化，得到一系列线性化模型包括：
22、在操作变量u=0.78的条件下，将状态空间预测模型进行网格化得到20个网格点，每个网格点对固体氧化物燃料电池系统进行线性化，得到20个状态空间形式的线性化模型，如下式所示：
23、, i = 1, 2,…, 20(4)
24、其中， ；aibicidi 是固体氧化物燃料电池系统在平衡点(x0i, u0i, y0i)处的离散化线性化子模型的状态空间模型参数。
25、进一步的，利用基于gap metric的两步分解算法对线性化模型进行归类并根据期望的输出电压值计算最终的操作点和子系统参数，得到三个状态空间形式的线性子系统包括：
26、第一步：在分解阈值为0.15的条件下，将20个线性化模型利用基于gap metric的多模型分解算法进行归类，得到三个状态空间形式的子系统，如下式所示：
27、, i = 1, 2, 3 (5)
28、其中，，；ai、bi、ci、di 是固体氧化物燃料电池系统在平衡点(x0i, u0i, y0i)处的离散化线性子系统的状态空间模型参数；第一线性子系统的负载电流范围为，操作点对应的负载电流是i01=210，第二线性子系统的负载电流范围为，操作点对应的负载电流是i02=310，第三线性子系统的负载电流范围为，操作点对应的负载电流是i03=348；
29、第二步：令期望的输出电压值为335v，根据式（3）计算出对应于i01=210， i02=310，i03=348的子系统的操作点，并计算子系统的参数，结果如下：
30、第一线性子系统的操作点为：x01=[0.0672,1.4887,0.0816]'，u01=0.56，y01=335，第一线性子系统的参数为：， ，<msub><mrow><mi>c1=[ 313.2338</mi><mi>-</mi><mn>1</mn><mi>4.1471 129.0132]</mi><mi>，</mi><mi>d</mi></mrow><mn>1</mn></msub><mi>=0</mi>；第二线性子系统的操作点为：x02=[0.1417,2.1976,0.1329]'，u02=0.737，y02=335，第二线性子系统的参数为：， ，<mi>c2=[ 148.5947 -9.5835 79.2348]</mi><mi>=0</mi><mi>，</mi><msub><mi>d</mi><mn>2</mn></msub><mi>=0</mi>；第三线性子系统的操作点为：x03=[0.1836,2.4670,0.1564]',u03=0.848, y03=335，第三线性子系统的参数为：， ，<msub><mrow><mi>c3=[ 114.7024 -8.5371 67.3506]</mi><mi>，</mi><mi>d</mi></mrow><mn>3</mn></msub><mi>=0</mi>本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于gap metric的固体氧化物燃料电池控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的固体氧化物燃料电池控制方法，其特征在于，构建固体氧化物燃料电池的控制模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于gap metric的固体氧化物燃料电池控制方法，其特征在于，式（1）和式（2）中，令 ， ，，，
4.根据权利要求3所述的基于gap metric的固体氧化物燃料电池控制方法，其特征在于，利用基于gap metric的网格化方法对控制模型进行网格化和线性化，得到一系列线性化模型包括：
5.根据权利要求4所述的基于gap metric的固体氧化物燃料电池控制方法，其特征在于，利用基于gap metric的两步分解算法对线性化模型进行归类并根据期望的输出电压值计算最终的操作点和子系统参数，得到三个状态空间形式的线性子系统包括：
6.根据权利要求5所述的基于gap metric的固体氧化物燃料电池控制方法，其特征在于，针对每个线性子系统设计线性预测控制器，考虑式（6）所示的目标函数：
7.根据权利要求6所述的基于gap metric的固体氧化物燃料电池控制方法，其特征在于，针对每个线性子系统设计线性预测控制器，利用gap metric的加权函数对各子线性预测控制器进行合成，得到全局多模型预测控制器，如下式所示：
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，
9.一种计算机装置，其特征在于，包括：
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机
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【技术特征摘要】
1.一种基于gap metric的固体氧化物燃料电池控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的固体氧化物燃料电池控制方法，其特征在于，构建固体氧化物燃料电池的控制模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于gap metric的固体氧化物燃料电池控制方法，其特征在于，式（1）和式（2）中，令 ， ，，，
4.根据权利要求3所述的基于gap metric的固体氧化物燃料电池控制方法，其特征在于，利用基于gap metric的网格化方法对控制模型进行网格化和线性化，得到一系列线性化模型包括：
5.根据权利要求4所述的基于gap metric的固体氧化物燃料电池控制方法，其特征在于，利用基于gap metric的两步分解算法对线性化模型进行归类并根据期...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜静静，彭佳木，覃书豪，陈俊风，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
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