基于遗传算法的PEMFC优化

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质子交换膜燃料电池(PEMFC,Proton Exchange Membrane Fuel Cell)采用氢气作为燃料,具有启动响应迅速,能量密度高,噪声小,不产生污染物等优点,在便携式电子设备,汽车,分布式发电,军事和航天领域等具有广阔的应用前景。本文首先阐述了燃料电池的背景,分析了质子交换膜(PEM,Proton Exchange Membrane)燃料电池作为第5代燃料电池的应用前景和优势以及目前存在的问题。通过文献综述介绍了对于PEM燃料电池结构与工况优化的研究现状。接着介绍了PEM燃料电池单电池数学模型,包含质量、动量、能量和电荷守恒等控制方程。然后本文采用遗传算法与数值计算相结合的方法对PEM燃料电池进行优化。首先本文基于PEM燃料电池单电池数学模型通过商业软件COMSOL Multiphysics建立三维非等温直流道PEM燃料电池模型,采用单目标遗传算法对流道的截面进行优化,使得PEM燃料电池的综合性能达到最优。然后本文在0.02m长的直流道PEM燃料电池模型的基础上对流道结构进行改进,在流道中设置两个凸台,凸台尺寸与流道大小相同,对凸台下方的扩散层进行开孔以减小流阻。在此基础上采用遗传算法对凸台在流道中位置进行优化,使得PEM燃料电池的净功率最大化。最后本文建立PEM燃料电池系统模型来对PEM燃料电池的工况进行多目标优化。基于最优的工况,采用多目标遗传算法优化流道的入口高度和出口高度。从而得到PEM燃料电池的最优工况和最优流道结构。计算结果表明,最优的PEM燃料电池工况为工作温度366.15K,阳极操作压力4.99atm,阴极操作压力3.02atm和工作电流密度0.89A/cm2。最优的流道结构为一个沿流动方向高度逐渐降低的楔形流道。
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