技术分享 | 氢燃料电池电堆老化预测方法

背景

氢燃料电池电堆耐久性是制约燃料电池商业化应用的重要指标。质子交换膜燃料电池在平稳工作时寿命可以高达1万小时，其耐久性主要受电池性能衰退和寿命极限影响。有效的电堆寿命预测手段可以根据观测结果及时对系统进行保养与维护，以延长电堆耐久性。在车用环境下，燃料电池电堆老化过程加剧，且老化成因分析变得十分复杂，导致每辆车的老化趋势和周期都不尽相同。

目前老化预测模型主要分为机理老化模型、经验老化模型以及数据驱动模型，然而这些模型分别有着精度不高或适用性不佳等问题。如何把先验知识迁移应用到其他电堆的老化预测上，以及如何构造具有辨识度的特征参量成为重点问题。

方法介绍

以下分享一种基于老化经验库实现面向氢燃料车辆的电堆老化预测方法的思路：

技术分享 | 氢燃料电池电堆老化预测方法

氢燃料电池电堆老化建模架构

对电堆在实际运行条件的性能变化进行数据跟踪,可以得到电堆实际运行中输出电压的缓慢变化,即同样电流(电流密度)及工作条件下,输出的功率降低，因此将电压衰退率当做电堆老化速率的表征指标。

根据电堆衰减机理，提炼电堆工况特征参数。根据影响电堆耐久性的操作条件主要包括电堆温度、反应气体的流速与压力、反应气体的温湿度、电堆内液态水的分布及电堆负载的变化特征。拟提取电堆温度、两极进气湿度、两极进气压力、进气口频率、幅度等。

联合对应的特征参数与电堆老化速率，构造老化经验库；通过老化经验库查表，查找电堆相同工况所在索引的衰减率，实现全生命周期的剩余寿命预测（如图所示）。

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电堆老化预测流程图

撰文：杨学森

审核：刘鹏

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原文始发于微信公众号（北京理工新源）：技术分享 | 氢燃料电池电堆老化预测方法

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