文献类型：期刊文章

作　　者：周雅夫[1,2] 黄立建[1,2] 孙宵宵[1,2] 连静[1,2]

ZHOU Yafu;HUANG Lijian;SUN Xiaoxiao;LIAN Jing(School of Automotive Engineering,Faculty of Vehicle Engineering and Mechanics,Dalian 116024,Liaoning,China;State Key Laboratory of Structural Analysis for Industrial Equipment,Dalian University of Technology,Dalian 116024,Liaoning,China)

机构地区：[1]大连理工大学运载工程与力学学部汽车工程学院,辽宁大连116024 [2]工业装备结构分析国家重点实验室(大连理工大学),辽宁大连116024

出　　处：《哈尔滨工业大学学报》

基　　金：国家重点研发计划项目(2018YFE0105500)。

年　　份：2022

卷　　号：54

期　　号：1

起止页码：22-28

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为提高燃料电池汽车的氢气平均利用效率,提出一种基于燃料电池老化状态的改进恒温器控制策略。利用最小二乘法拟合出燃料电池不同老化阶段的极化曲线;以提高氢气平均利用效率为目标,利用遗传算法不断地优化恒温器控制策略的规则参数;根据动力电池的电池荷电状态(SOC)与遗传算法优化出的规则参数确定燃料电池的输出功率大小,并利用采集到的800 h燃料电池汽车数据进行仿真。结果表明:在不同的循环工况下,提出的改进恒温器控制策略可使不同燃料电池老化阶段的氢气平均利用效率维持在较高的水平,与普通的恒温器控制策略相比,氢气平均利用效率最大可提高1.1%。根据燃料电池的老化状态和循环工况信息,及时调整恒温器的规则参数有利于提高整车氢气平均利用效率。

关 键 词：燃料电池 氢气平均利用效率  最小二乘法 改进的恒温器  遗传算法  老化状态  

分 类 号：TK911[能源动力类]