Розроблення автоматизованої системи керування комплексом паливних елементів

Abstract

У цій роботі представлені дві проблеми керування, пов’язані з системою паливних елементів. Перша проблема контроль катодного кисневого реагенту для системи прямого водневого паливного елемента високого тиску (FCS). Мета контролю полягає в тому, щоб ефективно регулювати концентрацію кисню в катоді шляхом швидкого і точного поповнення кисню, що виснажується під час виробництва електроенергії. Друга проблема полягає в управлінні з кількома входами та кількома виходами паливної системи (FPS) низького тиску на основі часткового окислення природного газу. Метою контролю є регулювання як температури каталітичного часткового окислення (CPOX), так і концентрації водню на аноді. Динамічний аналіз системи та проектування керування здійснюються з використанням підходу лінійного керування на основі моделі. Орієнтована на керування нелінійна динамічна модель, яка підходить для кожної проблеми керування, розроблена на основі принципів фізики. Вони не тільки легко масштабуються та розширюються, але й динамічні моделі системного рівня, створені з моделей компонентів на основі фізики, також дуже корисні для розуміння поведінки та взаємодії системи. This paper presents two control problems related to a fuel cell system. The first challenge is the control of the cathode oxygen reagent for the high-pressure direct hydrogen fuel cell (FCS) system. The purpose of the control is to effectively regulate the oxygen concentration in the cathode by quickly and accurately replenishing the oxygen depleted during power generation. The second challenge is the multi-input, multi-outlet control of a low pressure fuel system (FPS) based on natural gas partial oxidation. The purpose of the control is to regulate both the temperature of the catalytic partial oxidation (CPOX) and the hydrogen concentration at the anode. Dynamic system analysis and control design are performed using a model-based linear control approach. A control-oriented nonlinear dynamic model suitable for each control problem is developed based on the principles of physics. Not only are they easily scalable and extensible, but dynamic system-level models built from physics-based component models are also very useful for understanding system behavior and interactions.