燃料電池發動機電堆散熱的控制

?

燃料電池發動機電堆散熱的控制

童正明1，黃浩明1，李立楠1，陳華2

（1上海理工大學能源與動力工程學院，上海200093；2上海新源動力有限公司，上海201800）

摘要：在對質子交換膜燃料電池（PEMFC）進行熱分析的基礎上，搭建起36kW的燃料電池發動機散熱系統的測試平臺。借助測試平臺，對燃料電池散熱系統作了極端工況測試分析。分析表明，該散熱系統能滿足系統的散熱要求。此外通過對不同組合散熱風扇的散熱能力進行了測試，積累了大量的基礎數據和控制經驗。最后以電堆出水溫度誤差、溫度誤差變化量和燃料電池功率為輸入量，散熱風扇的運行組數為輸出量，制定出一套三維模糊控制規則。結果表明，該模糊控制規則能夠保證燃料電池工作在最佳溫度區間，溫控誤差符合設計要求。

關鍵詞：質子交換膜燃料電池發動機；熱管理；溫度控制；模糊控制算法

第一作者及聯系人：童正明（1955—），男，教授，主要研究方向為換熱器性能測試、汽車熱管理、過程裝備系統集成。E-mail tzm15900414975 @163.com。

近年來，環境污染問題嚴重，煤、石油、天然氣等不可再生資源日趨匱乏，如何更高效、潔凈地使用能源以達到節能減排的目的已經成為全人類共同關注的議題[1]。為此，各國政府均在積極鼓勵研究開發新能源汽車。以燃料電池為動力源的新型汽車自誕生以來備受關注，并迅速成為汽車領域的研究熱點。燃料電池是一種基于電化學的發電裝置，并不需要燃燒這一中間過程，而是通過化學反應將儲存在燃料和氧化劑中的化學能直接轉換為電能。因為沒有經過熱機過程，不受卡諾循環定論的限制，能量轉換效率可達40%～60%。質子交換膜燃料電池（PEMFC）作為燃料電池中的一種，不但突破卡諾循環限制，能量轉換效率高，而且排放污染少，對環境極其友好，是一種高效清潔的新型能源[2]。

然而，PEMFC在發動機工作過程中，除了有效利用的電能，其余的能量則以熱量的形式表現出來，約占總能量的50%。由于PEMFC是一種低溫燃料電池，工作在60～85℃溫度范圍內性能最佳，與所處環境溫度相比，散熱溫度差低，推動力小。隨著研究開發的深入，其性能、功率均有大幅度提高，隨之而來的是巨大的熱負荷，如果不能及時、有效地散發出去，勢必會對發動機系統的壽命和工作性能產生不利的影響[3]。因此，燃料電池熱管理是目前燃料電池汽車研究的重點之一。為此，本文將對36kW的燃料電池發動機的電堆散熱問題進行分析研究。

1　燃料電池發動機系統熱分析

1.1熱管理的必要性

不管是傳統發動機系統，還是PEMFC發動機系統，工作溫度一直都是影響其性能和穩定的一項重要指標[4]。溫度的變化對電池性能影響很大：溫度較低時，電池內各種極化加大，質子在質子交換膜中的擴散速率降低，交換膜內阻增加，這時就會產生過多的焦耳熱，即電化學反應產生的電能轉化的熱能增加，使得電堆的性能變差，效率變低。當溫度升高時，雖然質子擴散的速率增大，質子膜內阻變小，電池性能會相應地提升，但當溫度過高時，質子交換膜將會嚴重失水，使得質子擴散過程中所受阻力增大，擴散速率變慢，電導率降低，致使電堆性能急劇下降[5]。

據相關資料介紹，來自發動機的故障占汽車總故障的50%，由冷卻系統引起的故障占發動機系統故障的40%，由此可見，穩定可靠的冷卻系統對整個汽車裝置可靠性影響舉足輕重。汽車冷卻系統作用就是保證發動機在多變工況下均能工作在最佳溫度范圍內，提高發動機的可靠性、經濟性[6-7]。而實現對燃料電池發動機系統的熱管理，熱分析是必不可少的。

1.2 PEMFC熱量的產生

將PEMFC電堆視為一個開口系的能量系統：氫氣、空氣以及冷卻水所具有的熱力學能和化學能為進入該系統的能量，離開系統的能量則包括電堆產生的電能、反應生成的水和蒸汽帶走的熱量以及未參與反應的物質和冷卻水帶走的熱量，而電堆熱力學能的增加量是系統能量的增量。圖1分析了電堆工作過程中的熱量來源。

從圖1可以看出電化學反應熱來自于PEMFC的電化學反應，其中陰極發生吸熱反應，陽極發生放熱反應，但總反應是放熱反應。反應式如式（1）～式（3）。

圖1　產熱分析圖

陽極

陰極

總反應

根據反應方程式可知，氫氣和氧氣發生電化學反應生成水、電能和熱量。在25℃、分壓為1atm（1atm=1.013×105Pa），生成水為液態，反應焓變ΔH 為?285.8kJ/mol，反應熱T×Δ S為?48.7kJ/mol。也就是每摩爾理想狀態的氫氣參與電化學反應，將會產生48.7kJ的熱能和237.1kJ的電能。由于實際系統內阻存在，反應過程中產生的電能會有一部分轉化為熱能，即為電能損耗。所以系統生成的熱量就是化學反應的焓變減去有效電能。可以按式（4）、式（5）計算。

1.3散熱方案設計

本工作熱管理對象是36kW的燃料電池發動機系統，其工作效率約為50%，也就是說其滿負荷運行時最大產熱量為36kW。最佳工作溫度為70℃，允許最大溫差為2℃。電堆額定運行的基本參數的基本參數如表1所示。

燃料電池發動機的散熱系統包括兩個部分：燃料電池電堆內部散熱系統和燃料電池電堆外部散熱系統。內部散熱系統主要由雙極板、冷卻液流經管道以及冷卻液組成，由于電堆內部冷卻液總體熱容有限，且循環流經各級雙極板，隨著電堆工作長時間的運行，冷卻液溫度勢必越來越高，影響系統性能。燃料電池電堆外部冷卻系統正是為了將集聚在電堆內部的熱量轉移出去而設計的。本工作重點關注燃料電池電堆外部冷卻系統控制策略。

表1電堆額定運行基本參數

圖2為電堆散熱子系統流程圖，以電加熱水箱代替電堆作為電堆內部熱源，熱水經離心泵輸入散熱器組降溫后流過板式換熱器，最后進行流量測定回歸水箱。加入板式換熱器僅作為阻力件，不起其他作用。在散熱器組的上下游各設置2個溫度測點（T1、T2和T3、T4）和一個壓力測點（P1和P2），環境氣體測點為T6、T7，多點檢測避免單點誤差。電堆散熱子系統中重要設備型號如表2所示。

圖2　電堆散熱子系統流程圖

表2重要設備型號

一個車用散熱器搭載兩個散熱風扇構成一個散熱模塊。在夏天高溫的惡劣環境下，冷卻水與氣溫溫差的減小，會進一步降低該散熱模塊的散熱能力。在溫度自動控制過程中，往往較大的散熱能力有利于系統溫度的控制，同時，測試臺可能會測量更大功率的PEMFC燃料電池發動機，有必要保證較大的散熱余量。綜合考慮，散熱模塊組合時采用6個散熱器串并聯的形式。

電加熱水箱由5組加熱棒進行加熱，每組加熱棒分別控制，單組加熱棒的運行功率約7.2kW，整個加熱水箱加熱功率為36kW。

2　散熱性能測試

本實驗是在上海新源動力有限公司完成的。

圖3　極端工況散熱能力曲線

2.1極端工況下的散熱能力

當燃料電池發動機以全功率36kW工作時發熱量最大，如果散熱系統能在這種極端工況下正常運行，則說明該散熱系統滿足要求。圖3是在極端工況下即開啟5組加熱棒，總功率為36kW，所測得的散熱能力曲線。

從圖3可看出，測試環境溫度基本上維持在26 ～28℃，當系統達到穩態并維持穩定狀態30min后，通過降溫過程得到的平衡溫度為54℃，通過升溫過程得到的平衡溫度為53℃，說明在外界條件一致的情況下，兩個過程達到的溫度平衡點也一致。在穩定狀態中，系統散熱能力達到36kW，該散熱系統滿足系統散熱需求。

2.2組合風扇散熱能力

對于單個或若干組合風扇的散熱能力進行測試，是積累基礎數據，增加實際溫控操作經驗的必要過程。由于散熱器管路采用串并聯方式，在串聯部分，冷卻水流經不同散熱器時溫度不一樣，散熱效果不一樣，因此把并聯部分對應位置的兩臺散熱風扇編成相同的分組號碼，散熱情況大致相同，更有利于溫度控制。風扇分組情況如圖4所示。

圖4　風扇分組編號

環境溫度與冷卻液溫度的溫差是傳熱過程中的推動力，根據傳熱基本方程可以知道，氣液溫差與散熱功率有一次線性關系。因此，將不同情況的散熱功率與對應的溫差數據，通過線性回歸原理擬合出相應的線性關系繪制成圖表，可以通過不同的氣液溫差（橫坐標）與所需散熱功率（縱坐標）找出相應的散熱系統工況點。圖5是不同組合散熱風扇的散熱能力與溫差的線性關系。圖中1組風扇散熱表示開啟第一組散熱風扇，2組風扇散熱表示開啟第一組和第二組散熱風扇，其他以此類推。

圖5　不同散熱風組散熱能力與氣液溫差關系

3　基于模糊算法的散熱控制

要設計一個模糊控制器，必須解決以下3方面問題[8]：①精確量的模糊化，把語言變量的語言值化為某適當論域的模糊子集；②模糊控制算法的設計，通過一組模糊條件語句構成模糊控制規則，并計算模糊控制規則決定的模糊關系；③輸出信息的模糊判決，并完成有模糊量到精確量的轉化[9]。

本工作模糊控制的輸入量為溫度偏差E、溫度偏差變化量EC和PEMFC發動機功率P（文中用小寫表示精確變量，大寫表示模糊變量），模糊控制的輸出量U（k）控制研華PCI板卡I/O端口DO2-DO7輸出開關量，從而控制散熱風扇的開與閉，屬于三輸入一輸出的三維模糊控制系統。

3.1溫度偏差語言變量E的賦值

設溫度偏差e的基本論域為[?10℃，+10℃]，選定E的論域為X={?5，?4，…，0，…，+4，+5}，則可得量化因子k=5=1，為語言變量E選取7e102

個語言值：NB、NM、NS、Z、PS、PM和PB，分別表示相較于設定值負大，負中、負小、零、正小、正中、正大。根據實際操作經驗對相應隸屬度進行賦值，如表3所示。

3.2溫度偏差變化量語言變量EC的賦值

設偏差變化量EC的基本論域為[?30，+30]，選定EC的論域為X={?5，?4，…，0，…，+4，+5}，則可得的量化因子k=5=1，為語言變量EC選ec306 取7個語言值：NB、NM、NS、Z、PS、PM和PB，分別表示相對于設定值，設定值負大、負中、負小、零、正小、正中、正大。根據實際操作經驗對相應隸屬度進行賦值，如表4所示。

3.3 PEMFC發動機功率語言變量P的賦值

設PEMFC發動機功率p的基本論域為[0，+36]，選定P的論域為X={0，1，…，+4，+5，+6}，則可得量化因子k =6= 1，為語言變量P選取7個

p366語言值：PBB、PB、PMM、PM、PS、PSS和Z，分別表示PEMFC發動機功率為36kW，30kW，…，6kW，0。根據實驗操作經驗對相應隸屬度進行賦值，如表5所示。

3.4模糊控制規則

該控制系統屬于三維模糊控制，按照功率P的每種狀態，可單獨制定相應的控制規則表，表6給出了當P=PBB時的控制規則。當P處于其他6種狀態時也有相應的控制策略，共343條控制策略，構成了三維模糊控制器的全部控制規則。控制規則也可用一組模糊條件語句來描述，例如表6的規則若按行用模糊條件語句描述時，則第一行可用下列4條語句來表示：

表3溫度偏差語言變量E賦值表

表4溫度偏差變化量語言變量EC賦值表

表5功率語言變量P賦值表

表6模糊控制規則（P=PBB）

①if EC=NB and E=NB and P=PBB then U=TH；②if EC=NB and E=NM and P=PBB then U=FO；③if EC=NB and E=NS and P=PBB then U=FI；④if EC=NB and E=Z or PS or PM or PB and P=PBB then U=TH。

3.5模糊判決

模糊控制規則代表的是一組組的模糊關系，其中表6第一行控制規則的第四條模糊條件語句用關系計算式可以寫為式（6）。

式中NB、TH、Z、PS、PM、PB、PBB等加注腳“ec”者為EC的語言變量，加“e”者為E的語言變量，加“p”者為P的語言變量，加“u”者為U的語言變量。則通過343個模糊關系Ri（i=1，2，3，…，343）的“并”運算，可以獲取燃料電池發動機散熱風扇控制規則的綜合模糊關系R，如式（7）。

在實時控制中，如果本采樣周期經過模糊化后的輸入分別為e、ec、p和u，則（6）式所確定的模糊控制量為式（8）。

式中運算符的含義：“+”代表求并運算，“×”代表直積運算，“”代表模糊關系的合成運算。

按上述方法，可以針對論域E、EC、P全部元素的所有組合，求取相應的語言變量控制量變化U的模糊集合，應用最大隸屬度法對此模糊集合進行模糊判決，求出以論域U＝｛0，1，2，3，4，5，6｝的元素表示的控制變化量，而論域U中不同的數值表示不同個數風扇的開啟狀態，從而實現了對PEMFC發動機散熱的控制。

圖6是依據本套模糊控制方法在36kW的燃料電池發動機散熱系統測試平臺中對燃料電池散熱系統進行試驗得到的電堆溫度變化曲線。

從圖6可知，在電堆預熱期，電堆工作功率保持在8kW左右，發熱量較小，電堆加熱裝置處于開啟狀態，電堆溫度迅速上升，約1000s后，溫度達到70℃，燃料電池發動機預熱階段結束。發動機正式開啟后，功率瞬間達到20kW，散熱風組全部開啟，散熱功率高于加熱功率，電堆溫度略有下降，在模糊控制規則下，散熱風組開啟數目減少，散熱和加熱功率趨于一致。在1900s時，電堆停止運行，散熱風組全部關閉，電堆溫度略有下降，30s后，電堆重新開始工作，功率維持在22kW，散熱風組瞬時開啟4組，散熱功率大于電堆產熱功率，電堆溫度繼續下降，后在模糊控制規則下，散熱風阻降為兩組，此時冷卻系統散熱功率與該工況下產熱功率相當，電堆溫度再次趨于穩定。電堆運行過程中，溫度未出現大的波動，保持在70℃±2℃范圍內，符合預期，滿足設計要求。

圖6　電堆溫度與電堆功率變化曲線

4　結論

（1）針對電堆外部散熱系統，做了極端工況散熱性能測試，結果表明該散熱系統能夠滿足系統散熱需求。

（2）對不同散熱風組散熱能力進行測試，并根據實驗數據利用線性回歸原理擬合出散熱風組散熱功率與氣液溫差的關系方程。

（3）針對36kW燃料發動機系統建立了一套三維模糊控制方法，分析表明本套控制方法能保證溫度控制在70℃±2℃范圍內，滿足設計要求，效果良好。

符號說明

E——理想輸出電能，kJ

F——法拉第常數，96485C/mol

Iout——電池單體的實際輸出電流，A

Q——總反應放熱量，kJ

Qa——陽極放熱量，kJ

Qc——陰極吸熱量，kJ

Vequ——反應焓變完全轉化為電能時電池單體的等效輸出電壓，V

Videal——理想情況下電池單體的輸出電壓，V

Vout——電池單體的實際輸出電壓，V

ΔQ ——電池單體的發熱功率，W

參考文獻

[1]李立楠.Plug-in燃料電池發動機電堆控制與優化[D].上海：上海理工大學，2014.

[2]Det Norske Veritas.2020 world energy outlook[R].International Energy Agency.Paris，2011.

[3]Guan Y C，Na D，Xue B L，et al.China’s low-carbon energy technologies and environmental pollution controls[J].Energy of China，2010，32（4）：9-14.

[4]衣寶廉.燃料電池——原理、技術、應用[M].北京：化學工業出版社，2003.

[5]Dutta S，Shmpalee S，Vanzee J W.Three dimensional numerical simulation of straight channel PEMfuel cells[J].J.Appl.Electrochem.，2000，30：135-146.

[6]張揚軍，李希浩，黃海燕，等.燃料電池汽車動力系統熱管理[J].汽車工程，2003，25（6）：561-565.

[7]李忠華，杜傳進，侯獻軍.質子交換膜電池熱管理研究[J].華東電力，2007（2）：19-22.

[8]章衛國，楊向忠.模糊控制理論與應用[M].西安：西北工業大學出版社，2000.

[9]李果，張培昌，余達太，等.電動車燃料電池控制系統[J].控制理論與應用，2008，25（2）：289-293.

研究開發

Thermal control of fuel cell engine stack

TONG Zhengming1，HUANG Haoming1，LI Linan1，CHEN Hua2

（1School of Energy and Power Engineering，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China;2Shanghai Xinyuan Power Co.，Ltd.，Shanghai 201800，China）

Abstract：Based on the thermal analysis of proton exchange membrane fuel cell，the test platform of 36 kW fuel cell engine cooling system was built.Then，the extreme condition test analysis was conducted for cooling system on the platform.It can be found that the cooling system can satisfy the cooling requirement of the system.In addition，a large amount of basic data and control experience are accumulated through testing the cooling capacity of different combinations of cooling fans.At last，a three dimensional fuzzy control rules are established，while inputs are the water temperature error of stack outlet，the temperature error variation and the fuel cell power，and the output is the group number of running cooling fan.Results show that the fuzzy control rules can guarantee the fuel cell works in a suitable temperature range and the temperature control error meets its design requirements.

Key words：PEMFC engine；thermal management；temperature control；fuzzy control algorithm

收稿日期：2014-07-25；修改稿日期：2015-03-27。

DOI：10.16085/j.issn.1000-6613.2015.08.016

文章編號：1000–6613（2015）08–3009–06

文獻標志碼：A

中圖分類號：TK 46+3