張金明, 蔡艷平, 李愛華, 李文豪
(火箭軍工程大學軍隊重點實驗室,西安 710025)
隨著石油、煤炭等能源的日漸匱乏以及環(huán)境污染的日益加重,發(fā)展高效清潔能源勢在必行。金屬空氣電池作為一種特殊的燃料電池,理論性能優(yōu)越、能量密度更高、產(chǎn)能過程無污染,逐漸成為科研和商業(yè)應用領域關注的重點[1-3]。相比其他類型的金屬燃料電池,鋁-空氣燃料電池(aluminum-air fuel cell,AAFC)具有比能量高、安全靜默、高效環(huán)保等獨特優(yōu)勢,廣泛應用于軍用應急能源保障、微電網(wǎng)黑啟動和企業(yè)臨時供配電等場合。目前對AAFC的研究多集中在短期、中期、長期動態(tài)模型的構建和分析上,包括能量管理優(yōu)化和控制策略研究等[4-5]。囿于理論和技術原因,AAFC投資成本和維護費用較高,壽命有限,輸出功率尚處于較低水平,而且致力于提高AAFC輸出功率、降低發(fā)電成本的研究較少。因此利用和改進現(xiàn)有方法提高AAFC利用率、降低發(fā)電成本,對推動AAFC研究和工程應用具有重要意義。
最大功率點跟蹤(maximum power point tracking,MPPT)技術在光伏發(fā)電系統(tǒng)中的研究較為深入,不少學者將光伏系統(tǒng)的MPPT方法應用于燃料電池的研究,主要可以分為兩類:①控制結構簡單、控制精度較低的傳統(tǒng)方法,如寄生電容法、電阻增量法、擾動觀察法、滯環(huán)比較法等。文獻[6]將注入紋波方法自適應跟蹤燃料電池最大功率點(maximum power point,MPP),但是低頻交流紋波會增大交換膜的機械壓力,高頻交流紋波和低頻交流紋波的電導不一致[7],會降低燃料電池的壽命;文獻[8-9]將擾動觀察法應用于燃料電池 MPPT,但是外部環(huán)境變化時,擾動觀測法不能快速跟蹤MPP,而且系統(tǒng)工作在MPP附近來回振蕩,容易出現(xiàn)誤判現(xiàn)象[10],同時降低燃料電池壽命。②控制精度高、控制結構復雜的人工智能方法,如徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡法、智能控制法、RBF滑??刂品ǖ?。文獻[11]采用智能控制對燃料電池進行 MPPT,但該類方法對硬件要求高,控制復雜,在當前階段工程應用價值不大。燃料電池與光伏發(fā)電系統(tǒng)的最大區(qū)別在于存在反映電池本身和環(huán)境特點的分段內阻特性[12],AAFC除具有普通燃料電池的一般特性外,也存在其獨特性:①歐姆極化區(qū)占比大,電池進入反應時間快,能量利用率高;②單體輸出電壓小,容量較小時不易控制;③自反應溫度敏感性弱,溫差變化小等。
基于以上分析,首先對AAFC特性進行研究,通過電池測試儀對放電性能進行試驗,在此基礎上,提出一種新的MPPT兩階段控制方法。通過仿真實驗表明提高了MPP的跟蹤速度和精度,減小了輸出震蕩,為AAFC系統(tǒng)控制提供了有力依據(jù),也有助于對其進行故障分析和診斷,具有較強的工程應用價值。
鋁-空氣電池由鋁合金電極、空氣電極和電解液構成,其工作機理是:鋁合金電極作為陽極不斷與電解液中的氫氧根離子反應并釋放出電子,電子經(jīng)外電路負載到達空氣電極,并參與到陰極的氧氣與水的還原反應中,反應生成氫氧根離子,隨著電化學反應的進行,電子的定向移動形成電流而發(fā)電[1,10]。其反應原理如圖1所示。
圖1 AAFC反應原理
在對燃料電池研究過程中,通常采用極化曲線來評價其輸出特性。AAFC具有普通燃料電池的三段式結構,但其歐姆極化區(qū)部分相對活化極化區(qū)部分和濃度極化區(qū)部分線性更明顯,如圖2所示。
圖2 AAFC極化曲線
由于不可逆電勢損失的存在,使得鋁-空氣燃料電池的輸出電壓小于理想無損電勢,它們隨著電流密度、溫度、反應物、生成物傳送與電子流移動等因素而變化[12-13]。
其輸出電壓可以表示為
(1)
式(1)中:ENernst為熱力學電動勢;a為常數(shù)系數(shù);Ifc為AAFC的電流密度,A/cm2;I0為電極間物質交換電流密度,A/cm2;Rionic為阻礙OH-在兩級間遷移時的穿越阻抗,Ω·cm2;Relec為阻礙電荷通過負載移動至陰極的阻抗,Ω·cm2;Imax為極限電流密度,A/cm2。
通過利用電池測試儀對AAFC單體進行持續(xù)放電實驗,電子負載為新威BTS-3008-5電池測試儀,可通過上位機中的軟件平臺對其工作模式、測試時間等進行設置,并對電池電壓、輸出電流以及電解液溫度數(shù)據(jù)進行實時采集并存儲于上位機中。
可通過設置電池測試儀的工步條件,使其工作于恒流負載、恒功率負載或者恒阻負載條件下,也可設置負載隨時間進行變化。圖3所示為工步設置界面。
電池測試儀能夠實時對電池情況進行測試并記錄顯示于軟件平臺的界面上,便于進行數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)采集界面如圖4所示。
圖3 工步設置界面
圖4 數(shù)據(jù)采集界面
按一定的時間間隔不斷地增加負載電流,并記錄電池單體的放電時間及對應的輸出電壓、電流及功率,直至電池單體輸出電壓小于0.2 V時停止放電,如圖5所示。
圖5 AAFC電壓及功率特性曲線
根據(jù)實驗結果可以得到:①AAFC在歐姆極化區(qū)部分輸出特性比較穩(wěn)定,易于實現(xiàn)MPPT控制;②AAFC在歐姆極化區(qū)部分存在MPP。
AAFC的MPPT控制系統(tǒng)由電池和負載之間加入的電力電子裝置構成。采用單向DC-DC控制器對AAFC發(fā)電單元進行控制,可在實現(xiàn)MPPT的同時,使其輸出平穩(wěn)的直流電流[14]。AAFC發(fā)電單元結構簡圖如圖6所示。其中,DC-DC控制器采用Boost升壓電路進行控制。
圖6 AAFC發(fā)電單元結構簡圖
Boost升壓電路中,當開關管導通時,電源E給電感L充電儲能,由電感C放電為負載R供電,設開關管導通時間為ton,則此階段電感L上積蓄能量為EiLton;當開關管關斷時,電源E與電感L共同為負載R供電,同時為電容充電[15]。設開關管關斷時間為toff,在此階段中電感L釋放的能量可表示為(u0-E)iLtoff。Boost變換器開關管等效電路如圖7所示。
圖7 Boost變換器開關管等效電路
當電路處于穩(wěn)定工作狀態(tài)時,一個周期T(T=ton+toff)內電感L積蓄的能量與釋放的能量一致,即
EiLton=(u0-E)iLtoff
(2)
化簡得到:
(3)
式中:T>toff,因此輸出電壓高于電源電壓,T/toff為升壓比,可通過調節(jié)開關管占空比調節(jié)其大小,進而改變輸出電壓u0的大小,設其開關管占空比D=ton/T(D<1),則有如下關系:
ton=(1-D)T=T-toff
(4)
忽略電路中可能存在的損耗,根據(jù)能量守恒定律可得,電源E輸出功率等于負載功率:
EiL=u0i0
(5)
根據(jù)式(5)分析可得Boost變換器輸出電流i0與電感電流iL關系為
(6)
AAFC簡化動態(tài)模型如圖8所示。
Rconc、Ract、Rohm分別代表濃差極化區(qū)、活化極化區(qū)以及歐姆極化區(qū)的等效電阻;C為雙電荷層的等效電容;E為電化學電動勢;Ufc、Ifc分別是燃料電池的輸出電壓和電流[16]
負載功率為
(7)
將式(7)對RL進行求導,式中Ufc、Rfc都是常數(shù),可得:
(8)
通過控制Boost變換器工作于不同的輸出電流I1、I2,可檢測到對應的輸出電壓為U1、U2,可得到如下表達式:
(9)
可通過式(9)解得:
(10)
當電池內阻與等效外阻相等時(其中等效外阻RL=Udc/Idc)可得:
(11)
則MPP參考占空比為
(12)
結合擾動觀察法結構簡單、跟蹤效率高和模糊控制法跟蹤精確、穩(wěn)態(tài)后平穩(wěn)的特點,分階段進行跟蹤。第一階段基于電阻匹配的最大功率傳輸理論,通過實時檢測燃料電池輸出端口電流,對其施加增量擾動尋優(yōu),以較大步長接近MPP閾值;第二階段基于模糊控制理論,通過設置功率變化和占空比步長變化的隸屬度函數(shù),進一步逼近MPP并實現(xiàn)穩(wěn)定控制。
單向DC-DC控制器在每個控制周期用一定的較小步長改變鋁-空氣電源的輸出,通過比較干擾周期前后鋁-空氣電源的輸出功率。若ΔP>0,則可以繼續(xù)按原來的方向擾動;若ΔP<0,則需改變擾動的方向[16]。當給定參考電壓增大時,若輸出功率也增大,則需繼續(xù)增大參考電壓,若輸出功率減小,則需要減小參考電壓。當給定參考電壓減小時,若輸出功率也減小,則需增大參考電壓,若輸出功率增大,則需繼續(xù)減小參考電壓[17]。這樣,AAFC的實際工作點就能逐漸接近當前MPP。普通擾動觀察法MPPT流程如圖9所示。
圖9 普通擾動觀察法MPPT流程圖
上述擾動觀察法由于算法單一,存在著功率振蕩、功率擾動搜索時間長的缺點,對此很多學者提出了改進型的MPPT控制算法,如文獻[18]在擾動功率法的基礎上,根據(jù)P-I特性曲線,增加擾動過程中對dPpv/dIpv符號的檢測,或根據(jù)P-U特性曲線,通過判斷dPpv/dUpv的符號來調節(jié)電壓向MPP附近移動。這兩種方法都可有效減少功率擾動搜索時間,但都不可避免地在MPP附近存在功率振蕩,同樣會造成功率損耗[19-20]。
本階段針對AAFC的MPPT實現(xiàn)與穩(wěn)定性問題,綜合MPPT尋優(yōu)速度和精度提出一種基于電流增量尋優(yōu)的MPPT算法,其流程如圖10所示。
圖10 基于電流增量尋優(yōu)的MPPT流程圖
當擾動觀察控制的功率到達一定閾值時,采用模糊控制逼近AAFC的MPP。根據(jù)功率值的變化量與前一時刻的占空比調整步長,來決定本時刻的占空比調整步長。這里目標函數(shù)設為AAFC的輸出功率P,控制變量設為占空比D,模糊控制器第n時刻的輸入量為系統(tǒng)第n時刻功率的變化量ΔP(n)和第n時刻的占空比步長變化量ΔD(n),第n時刻的輸出量為第n時刻的占空比步長D(n)[21]。
這里選定 5 個模糊子集 NB (負大)、NS(負小)、ZZ(零)、PS(正小)、PB(正大)[21,22],用于涵蓋模糊論域ΔP(n)∈[-5,5];選定 3 個模糊子集N(負)、Z(零)、P(正),用于涵蓋模糊論域 ΔD(n)∈[-4,4](表1)。
模糊子集選取三角形隸屬函數(shù),如圖11所示。為了提高跟蹤精度,平衡點附近的斜率大于其他范圍的斜率[22]。
表1 模糊規(guī)則表
圖11 隸屬度函數(shù)
為驗證所提方法的有效性,在實時數(shù)字仿真(RTDS)平臺上搭建AAFC系統(tǒng),通過設置仿真參數(shù),模擬AAFC在穩(wěn)定條件、負載增大和內阻減小時的工作情況,并與文獻[6]中的紋波自適應方法進行對比。這里Boost變換器參數(shù)設置為:L=4 mh,C=0.002 F,開關頻率為10 kHz,燃料電池內阻Rin=4 Ω,RL=5 Ω。
圖12所示為穩(wěn)定條件下MPPT情況,可以看出,兩階段控制法初始跟蹤時間約為0.01 s, 隨后處于最大功率水平平穩(wěn)運行;紋波自適應法初始跟蹤時間約為0.05 s。
圖12 穩(wěn)定條件下MPPT情況
仿真過程中在t=0.3 s時使負載電阻增大至8 Ω,當外阻發(fā)生變化而內阻保持不變時,Boost變換器通過調整占空比改變等效外阻,進而實現(xiàn)阻抗匹配,輸出最大功率,由于內阻不變,輸出功率經(jīng)短時波動后穩(wěn)定于原最大輸出功率,如圖13所示??梢钥闯?,兩階段控制法波動時間僅約為0.001 s, 隨后處于最大功率水平平穩(wěn)運行;而紋波自適應法波動時間約為0.05 s。
圖13 負載增大時MPPT情況
圖14 內阻減小時MPPT情況
如圖14所示,為驗證內阻對AAFC的MPPT的影響,在t=0.3 s時使內阻減小至3 Ω,MPP發(fā)生偏移,為實現(xiàn)MPPT,占空比迅速變化后趨于穩(wěn)定,此時電池最大輸出功率隨內阻減小而增大??梢钥闯?,兩階段控制法經(jīng)0.005 s調整后趨于穩(wěn)定, 隨后處于最大功率水平平穩(wěn)運行;而紋波自適應法調整時間約為0.015 s。仿真結果驗證了控制策略的準確性。不同方法的MPPT時間對比見表2。
表2 不同方法的MPPT時間對比
通過表2對比可以看出,基于兩階段控制的AAFC的MPPT初始跟蹤時間短,且內阻或負載變化時可以快速有效調整,在短時間內達到新的MPP。
為進一步驗證所提方法的有效性,利用電子負載及上位機搭建AAFC實驗室系統(tǒng),其實體結構如圖15所示,包括電子負載、燃料電池、上位機及附屬排線。
對實驗平臺進行突減負載實驗,可得其電壓和功率變化情況如圖16所示,在圖中當負載在突卸時,電壓和功率幾乎不存在波動,具備良好的穩(wěn)定性能,表明其動態(tài)響應較好。
對實驗平臺進行突加負載實驗,可得其電壓和功率變化情況如圖17所示。從圖17可以看出,電壓和功率在突加負載過程中波動較小,這說明在負載突加時AAFC系統(tǒng)能夠穩(wěn)定運行。
圖15 AAFC實驗室系統(tǒng)
圖16 突減負載時電壓和功率變化情況
圖17 突減負載時電壓和功率變化情況
通過對燃料電池與AAFC的對比,分析了AAFC的基本結構,利用電池測試儀對其放電性能進行了測試,通過對Boost電路的研究,分析了其控制原理,提出了一種兩階段控制的AAFC的MPPT方法,通過仿真實驗得出以下結論。
(1)AAFC的放電特性遵從極化曲線,在單體電壓、溫度敏感性等方面也有其獨特性。
(2)AAFC在歐姆極化區(qū)部分輸出特性比較穩(wěn)定,其MPP存在于歐姆極化區(qū)。
(3)所提基于兩階段控制的MPPT方法能夠在負載和內阻變化時有效跟蹤AAFC的MPP,減小了輸出震蕩,提高了跟蹤精度,具有一定的實用價值。