首页 > 资讯 > 氢视野｜为燃料电池量身定制健康管理方法

氢视野｜为燃料电池量身定制健康管理方法

泰然健康网
2024-12-17 16:37

随着燃料电池汽车的规模化推广应用，大功率、低氢耗、高可靠、长耐久……这些是燃料电池系统未来的发展方向，也预示着其在多个领域的深入应用和影响。

实践证明，在提升系统耐久性方面，我们不仅可以在产品开发阶段对材料、结构和控制策略进行充分设计，还可以在产品运营阶段进行个性化的“健康管理”。

就像人们可以通过生活习惯（睡眠、运动、饮食等）的改变，管理自己的健康状态（BMI、体能指标等）一样，燃料电池也可以在既定的材料和结构体系下，在产品运营阶段进行个性化的“健康管理”，通过能量管理和控制策略优化等方式，确保系统在全生命周期的可靠与稳定运行，延长使用寿命。

燃料电池寿命与其工作条件密切相关，不适宜的水热环境会加速燃料电池衰减。

膜电极作为燃料电池中的核心零部件，其成本占燃料电池系统总成本的40%以上，是寿命优化工作中重点。膜电极主要由催化剂、质子交换膜、碳纸和边框等部分组成。

湿度提高会造成其氧化程度提高，从而导致其电化学性能下降

阳极水管理直接影响阳极气体供应，若发生阳极局部欠气，将造成阴极催化层腐蚀

温度与湿度的升高都将造成渗氢电流增加，导致含氧自由基含量升高，继而加速膜的化学腐蚀

燃料电池状态受其水热特性影响较大。

随着燃料电池内部材料衰减的发生，除性能衰减外，其条件敏感性也不可避免地会发生与初始状态的偏离。这些变化，可以从动态过程中的系统响应与条件关系当中观察得到，如下图。

由此不难看出，当燃料电池条件敏感性变化时，适宜的水热环境以及对应的工作条件也会发生变化。因此，确保燃料电池在各运营阶段做出正确的控制优化决策，将有效改善其运行环境，延长系统使用寿命。

预测性健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）为数据驱动的燃料电池健康管理提出了一条可行途径。

捷氢科技在PHM框架的基础上，结合具体行业实践，以燃料电池动态敏感性的两类量化方法为核心，发展出了一套完善的数据闭环健康管理方法，依次解决了健康管理中状态感知、敏感度量和决策优化三项关键问题。

针对车载工况的健康状态感知问题，基于OBS滤波方法，在不增设系统传感器、不增加极化曲线工况的前提下，实现不同系统健康状态在高动态车载环境下的准确跟踪。该方法的数学物理基础为：性能不稳定的主要来源为工作条件的不稳定。因此，性能随机变量为多个工作条件随机变量的函数。当工作条件都在均值附近时，对应输出电压的波动范围也会较小。

针对工作条件敏感性的量化问题，可采用广义线性模型、关联分析和特征重要性等方法。例如，采用Pearson相关系数法，量化在一定电流密度下，各工作条件变量与性能变量之间的关系。相关系数越高，所选工作条件与性能的相关性越高。

关于目标为长寿命的控制策略优化问题，一个简单的想法是假设性能与寿命正相关。在确保无副反应发生的前提下，该假设成立。基于该假设，当某个工作条件组合能使性能达到最优时，认为其对寿命也产生积极影响。通过累积概率分布，可实现一定电流密度下的多组工作条件组合分箱处理，获得工作条件组合及其对应性能，从而获得运行过程中电堆的“动态敏感性”。结合全局优化算法，可满足个性化的燃料电池健康状态管理需求。

为支持快速拓展的产品应用需求，捷氢科技整合了燃料电池开发和运营维护阶段的全链路信息，并基于分析中的实际需求，为PROME系列产品量身定制健康状态监控及管理平台。

平台主要由数据层、特征层、分析层和展示层四大模块构成，确保产品追溯清晰可见，系统故障准确归因，模型算法实时更新。

在部署应用方面，以实用为导向，让模型充分参与业务决策过程。例如，复杂车载工况下的寿命预测问题，采用OBS滤波与Prophet模型结合的方法，保证寿命预测准确度的同时，极大优化了模型推理速度和鲁棒性。该算法已应用于燃料电池故障预警及视情维修领域，提升了系统使用寿命和全生命周期TCO，为产品运营提质增效。

捷氢科技立足于对燃料电池状态的深刻理解，依托敏捷的云平台开发能力，随着燃料电池管理方法和工具的不断演进，这一进程将持续优化燃料电池全生命周期的管理、决策支持和动态匹配，实现一个更为全面、动态且互联的研发和运营管理体系。目前，捷氢科技产品功率覆盖1.5-260kW，搭载多款车型，已在全国15省21市实现商业化推广，运行状态良好。