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题名千瓦级交错流SOFC电池堆多物理场分布特性与性能
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作者
熊星宇
宋中辉
梁考
武鑫
巴黎明
彭苏萍
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机构
华北电力大学能源动力与机械工程学院
中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室
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出处
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期3365-3373,共9页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFB0601900)
中央高校基本科研业务费资助项目(2019MS018)。
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文摘
固体氧化物燃料电池通常运行在700℃以上的高温环境中,大型电池堆的实验研究成本高,且难以对电池堆内部运行状态进行测量,数值模拟成为探究其内部气-热-电分布特性的重要研究手段。由于固体氧化物燃料电池内部存在化学反应、电化学反应和传热、传质等多种物理场的相互耦合,针对常规多物理场全耦合模型难以对大型电池堆进行仿真计算的问题,提出了一种基于BP神经网络的多物理场解耦模型,并对千瓦级交错流固体氧化物电池堆的流场、温度场分布特性和Ⅰ-Ⅴ性能进行了模拟计算。研究结果表明:通过增大燃料进气流量和运行温度可提高电池堆输出功率,但前者影响电池堆燃料利用率和发电效率,后者导致电池堆内部的热应力增大,有密封失效和结构损坏的风险。合理选择燃料气流道高度和配气腔容积能够对燃料流量均匀性具有显著影响。计算结果显示,当燃料气流道高度从0.5 mm降至0.3 mm时,电池堆在燃料流量均匀性提升2%的情况下最大温度差降低了17%,表明较好的燃料流量均匀性能较大程度的改善电池堆内部温度场分布,降低电池堆最大温度和热应力。通过与自研的千瓦级电池堆实验结果对比,表明该多物理场解耦研究方法能够很好的应用于大型电池堆的模拟计算。
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关键词
千瓦级电池堆
固体氧化物燃料电池(SOFC)
交错流电池堆
多物理场耦合
CFD模拟计算
BP神经网络
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Keywords
kilowatt-scale stack
solid oxide fuel cell(SOFC)
cross-flow stack
multiphysics coupling
CFD
BP neural network
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分类号
TM911.4
[电气工程—电力电子与电力传动]
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