直接内部重整固体氧化物燃料电池的性能模拟

为了研究固体氧化物燃料电池系统的输出性能,建立了直接内部重整固体氧化物燃料电池(DIR-SOFC)的集总参数模型,应用Matlab软件求解模型,并对燃料电池的各相关性能参数进行分析.模拟结果表明:在常燃料利用率条件下,燃料电池的输出电压和电流密度呈线性关系,输出功率和电流密度呈抛物形关系;在常燃料、空气输入条件下,随着燃料利用率的增大,燃料电池的电流密度逐渐增加、电压逐渐下降,且电池的效率和功率存在极值点.

内部重整固体氧化物燃料电池发电系统的非线性预测控制

固体氧化物燃料电池(SOFC)发电系统运行除了电堆本体外还需要包含诸多其他辅助组件以期获得系统输出的最大效率,为了使SOFC电堆能够对纯氢以外的燃料具有更好的适用性,加入了燃料内部重整装置和燃烧室两个重要辅助组件。文中在对系统展开建模的基础上提出了采用非线性模型预测控制策略,能够更有效地使输出燃料气体的组分、温度、压力、浓度和流率满足燃料电池堆正常运行的需要,通过仿真分别论证了线性模型预测控制和非线性模型预测控制两种不同控制方案的有效性和适用性。

固体氧化物燃料电池燃料重整技术研究进展

对固体氧化物燃料电池 (SOFC)燃料重整技术的研究进展进行了综述。分别对催化裂解、蒸气重整、部分氧化、自供热重整等燃料外部重整技术 ,以及直接氧化和直接蒸气内部重整等内部重整技术的研究进展进行了评述 ,对每种重整方式的特点进行了介绍 。

天然气重整SOFC/MGT混合分布式供能系统性能分析

针对固体氧化物燃料电池(SOFC)与微型燃气轮机(MGT)构成的混合分布式供能系统,首先建立了一种管式SOFC准二维数值模型,优化了辐射计算,提高了热传递模型的准确性;考虑了CO及H2同时作为燃料参加电化学反应,并完善了损失计算模型;最后采用所发展的系统性能预测模型,分别在内部重整和外部重整情况下,预测比较了两种SOFC/MGT混合系统的性能,结果表明外部重整系统在系统输出功率、CO2排放以及热应力分布方面都比内部重整系统具有优势,然而这种轻微的优势是需要额外增加外部重整器的设备投资换取的。

不同进气模式下平板式多孔介质电极SOFC的重整性能分析

在作者已开发的SOFC单电池结构及其阳极上甲烷重整的有效动力学模型的基础上,构建了直接内部重整的平板式多孔电极支撑(PES)固体氧化物燃料电池(SOFC)的全三维数学模型,根据模型分析了SOFC在不同进气模式顺流和逆流工况下,单电池内的流动、传热传质、化学、电化学和电流场等物理过程,给出了单电池内气体组分、温度、电势、电流密度等参数的空间分布。分析结果表明:进气方式对于电池的性能有一定的影响,与顺流相比在相同工况下燃用同样的燃料,采用逆流进气口电池的运行性能虽然略有提高,但是电池阳极内存在较高温度的热点,并且热点的位置不确定。

固体氧化物燃料电池发电性能数值模拟分析

利用ASPEN PLUS化工模拟软件,采用模块化建模的思想建立了固体氧化物燃料电池常压运行流程模型。模型中主要包括混合器、分离器、回热器、电池堆和辅助燃烧室等重要模块。利用该模型,在稳态下进行了参数分析。其中重要参数包括:电流密度、运行压力、运行温度、燃料利用率、氧气利用率和碳水摩尔比。讨论分析了各个参数对电池整体性能的影响。

燃料电池的免疫优化小波网络动态建模仿真

直接内部重整固体氧化物燃料电池(DIR-SOFC)是一种直接以碳氢化合物作为燃料,将化学能转化为电能的发电装置。小波网络(WNN)结合了小波分解的多分辨率逼近(MRA)的优点和神经网络非线性过程学习的能力。为了避免考虑DIR-SOFC内部反应复杂、参数耦合严重的情况,采用了WNN作为辨识工具,并结合免疫算法进行优化,对DIR-SOFC的动态特性进行建模。选取入口燃料流速、空气流速和负载电流作为输入量,对燃料电池的输出电压和温度的动态响应进行预测,并与采用RBF神经网络(RBFNN)方法得到的建模结果进行比较。仿真结果表明,通过该动态模型,电压和温度的预测值与验证数据间的相对误差绝对值分别小于0.0007和0.0004,平均相对误差分别为0.0003和0.0002,能够获得较高的精度并有效地对DIR-SOFC进行动态仿真。

天然气预重整固体氧化物燃料电池性能模拟

建立了预重整器和直接内部重整固体氧化物燃料电池电堆的数学模型,验证了电堆模型的有效性。应用Matlab软件实现了对天然气预重整固体氧化物燃料电池的模拟,对重整温度、重整耗热量和重整氢气产生量进行了研究,重整器的最佳操作温度为800℃。通过对部分预重整比率与燃料电池电堆性能关系的研究,建议在直接内部重整燃料电池材料允许的条件下,采用较低的预重整比率。部分预重整与直接内部重整固体氧化物燃料电池的良好结合有利于提高整个燃料电池系统的性能。