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质子交换膜燃料电池电动商用车概念评估

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摘要

AVL使用GT-ISE软件搭建仿真模型,对质子交换膜燃料电池电动(PEM FCEV)商用车进行概念评估,具体包括燃料电池电堆模型标定、燃料电池模块和冷却系统分析、电池包模型的分析。


介绍

燃料电池/动力电池混合动力装置的设计涉及以下方面的权衡:

(1)产品性能:在极端环境(高海拔和温度)下最大功率。

(2)生产成本:燃料电池和动力电池的数量影响成本。

(3)运行成本:氢耗取决于整个系统的效率。

(4)产品寿命:燃料电池和蓄电池都存在老化机制,而且会被运行策略影响。


本报告使用GT-ISE搭建仿真模型,基于已知的驾驶循环对PEM FCEV商用车的产品性能和燃料消耗进行早期概念评估。


模型建立

1

燃料电池电堆模型的标定

根据试验数据对电堆模型进行标定,欧姆损失通过调整Springer coefficients参数进行标定,活化损失通过调整Catalyst-Specific area 和Catalyst loading参数进行标定,燃料电池电堆模型如图1所示,极化曲线标定结果如图2所示。


   

图1 燃料电池电堆模型


   

图2 极化曲线标定结果


2

燃料电池模块的定义

为燃料电池电堆模型增加阳极H2路径和阴极空气路径,如图3所示。阴极空气路径包括空气过滤器、压缩机、加湿器、涡轮机、排气阀等部件;阳极H2路径包括进气阀、鼓风机、排气阀等部件。


   

图3 燃料电池模块


在本项目中,利用DOE试验设计方案量化不同工况下产生的净功。独立参数包括:环境条件(温度、压力、湿度),冷却剂入口温度和流量,阴极压力和温度PID目标,电流,压气机MAP,涡轮机MAP。非独立参数包括:阳极压力PID目标,阳极和阴极化学计量比。


3

燃料电池冷却系统

建立一个散热器面积和风扇尺寸可缩放的冷却系统模型,以确定几种候选散热器尺寸下燃料电池模块的散热量。燃料电池冷却系统如图4所示。


   

图4 燃料电池冷却系统


       

DOE参数

环境温度、环境压力(海拔)、环境湿度、散热器风扇转速、冷却剂质量流量(泵转速)、冷却剂温度。仿真结果被用来生成一个MAP,这个MAP是环境条件、燃料电池散热和冷却剂温度的函数,表征冷却系统的能量需求。  


4

燃料电池组件和冷却系统的整体效率  

通过对燃料电池模块和燃料电池冷却系统DOE结果的后处理,评估每种工况下燃料电池子系统效率和净功率。在给定的环境条件下,燃料电池的工作参数(如阴极压力比、冷却剂温度、阴极湿度目标)的选择将导致系统效率和净发电量的高低。图5用圆形标记显示了单个case的结果。


   

图5 系统效率曲线


这些圆点云图的边界表示在优化的运行参数下系统的性能。定义一个分析模型来表示系统在这些前沿点的效率。燃料电池子系统效率的解析模型是净电功率、环境温度、环境压力(海拔)的函数。


5

电池包/能源模型

基于电芯信息建立电池包模型,电芯信息包括:容量(A·h)、内阻、开路电压、串联的电芯数量、并联的电芯数量。电池包模型如图6所示。


   

图6 电池包模型


施加到电池包上的电气负载取决于:电机功率(再生制动时为负)、电机和逆变器损耗、升压/双向DCDC变换器损耗、燃料电池模块(由分析模型定义的功率)。


6

混动控制器-电池包/能源模型

混动控制器目标包括:

(1)在上下限范围内管理电池的充电状态。

(2)在限值范围内管理电池的充电倍率,避免电池组冷却系统能力不足导致电池过热。

(3)监测燃料电池模块功率改变的倍率限值。

(4)选择合适的功率分配,以尽量减少在高海拔,高环境温度下的功率下降。

(5)选择合适的功率分配,以尽量降低H2的消耗。

控制策略的优化是一个复杂的问题,在每个工况下都使用迭代方法来优化控制器参数。


   

图7 混动控制模型


结果分析

对于总燃料消耗,尺寸较小的电池组比尺寸较大的电池组模型消耗的燃料多,因此将会出现电池包尺寸与总燃料消耗之间的权衡。燃料消耗与电芯数量之间的关系如图8所示。


   

图8 燃料消耗与电芯数量之间的关系


在高海拔/温度条件下,燃料电池子系统作为电动机的唯一能量源是不够的,因此需要增加动力电池。由于受到充电倍率和能量容量的限制,尺寸较小的电池组将使功率下降程度更大,如图9所示。所需的电池组尺寸可以从模拟中确定。


   

图9 功率降额惩罚与电芯数量的关系

文章来源:Gamma Technologies官网

来源:艾迪捷
化学燃料电池AVL电机化机控制试验电气
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首次发布时间:2025-09-13
最近编辑:1小时前
艾迪捷
MBD CAE解决方案专家
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燃料电池空气回路拓扑的分析方法

摘要本文通过GT-SUITE对不同空气回路拓扑进行模拟,推荐了适合空气回路拓扑的建模和分析方法。并对比分析了电动压缩机(e-Compressor), 电动辅助的涡轮增压器(e-Turbo Coupled),电动压缩机和电动涡轮(e-Turbo Decoupled)三种空气回路拓扑。结果表明e-Turbo Coupled方案最优。前言车用燃料电池的阴极压力一般在2~2.5bar,这导致空气系统的附件损耗(压缩机)占到了电堆功率的10~30%,负荷越小,占比越大。因此空气系统的匹配就变得非常重要。相对于内燃机的涡轮增压系统,燃料电池的排气能量不高,故需要一个电机辅助压缩机。电机、压缩机和涡轮之间可以构成多种空气回路的拓扑结构。通过系统仿真工具进行空气回路拓扑结构的分析和优化,可以大大缩短开发时间。建模和分析方法本文将分析电动压缩机(e-Compressor), 电动辅助的涡轮增压器(e-Toubo Coupled),电动压缩机和电动涡轮(e-Toubo Decoupled)三种空气回路拓扑。 1首先进行电堆模型的校核模型如下图所示。采用GT优化器进行自动标定,优化的参数及范围如下表所示 标定结果如下,分别为功率、出口水含量、空气流量以及阴极压力。 2针对电堆效率(非系统效率)进行敏感性分析仍然使用上述简单模型,利用DOE分析阴极压力和阴极计量比对电堆效率的影响。结果如下图所示。在各种负荷下阴极压力的影响显著大于计量比的影响。 3分别对三种空气回路拓扑进行建模每一种拓扑都需要相应的控制策略来控制阴极压力和流量。对于e-Compressor方案,电机控制空气流量,背压阀控制阴极压力。对于其他两种方案,仍然由压缩机的电机控制空气流量,但阴极压力通过涡轮的废气旁通阀和背压阀来控制。阴极的计量比始终保持在2.0。 模型分别如下所示,注意所有模型的氢气回路可以大大简化。 e-Compressor方案 e-Toubo Coupled方案 e-Toubo Decoupled方案4每种拓扑下,进行阴极压力的DoE计算每个工况选取20个目标阴极压力,最大限值以不能发生喘振为标准。从DoE结果中可以得出该拓扑的最佳效率,如右图所示。最佳系统效率点在中间压比区间。高压比虽然会增加电堆效率,但也增加了BoP的耗功。 最终即可优化出各工况下的最佳效率曲线 5对压缩机以及涡轮的map进行缩放(通过流量乘子),结合上述阴极压力一起进行DoE这可以更全面地分析每个拓扑下的系统效率。在开发早期,供应商难以提供多种压缩机和涡轮map时,该方法简单有效。一个缩放的例子如下图所示,缩放因子分别为1/0.7/1.3。 压缩机map的缩放 涡轮map的缩放结果分析1e-Compressor 方案和e-turbo Coupled的方案对比下图为两种方案的最优工作点在压缩机map中的分布。e-turbo Coupled方案由于涡轮能量回收的影响,其压比均有所增加。在大负荷工况下,e-turbo Coupled方案可以增加近10%的功率,系统效率也明显改善。在低负荷下,由于涡轮回收能力有限,故两个方案基本相同。 2e-turbo Coupled方案下压缩机和涡轮的匹配针对压缩机和涡轮的map进行缩放,下图为四个工况下压缩机和涡轮map对系统效率的影响。从图中可以看出,压缩机和涡轮的map在大负荷下对系统效率影响较大。在大负荷下,当压缩机缩放因子为1且涡轮缩放因子为1.3时,系统效率收益最大。同时也可以看出, 相对于内燃机,燃料电池的系统效率对涡轮增压的匹配不敏感。 3e-turbo Coupled和e-turbo Decoupled方案对比Decoupled方案需要两个电机,且涡轮转速可以独立控制,这意味着涡轮可以工作在高效点,如下图所示。 但由于涡轮回收的能量必须完全经过电机转化为压缩机的动力,损耗也会增加,结果表明,该损耗超过了涡轮效率增加的收益。相对于Coupled方案,Decoupled方案系统效率降低。但两者均会高于e-Compressor方案。 来源:艾迪捷

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