CC BY
1
УДК 621.352.6
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-11-386-387
РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГОУСТАНОВКОЙ НА ОСНОВЕ НЕСКОЛЬКИХ ВОДОРОДНЫХ ТОПЛИВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ
А.В. Шалухо, И.А. Липужин, Ю.Н. Шувалова
Статья посвящена разработке алгоритмов управления энергоустановками с двумя водородными топливными элементов с одинаковыми характеристиками. Выполнено математическое моделирование работы энергоустановки и определена оптимальная загрузка топливных элементов на всем диапазоне мощностей нагрузки. Разработаны два алгоритма управления: минимизации расхода водорода и продление срока эксплуатации энергоустановки. Разработана Simulink модель энергоустановки и ее системы управления. Выполнено сравнение расхода водорода энергоустановкой при использовании разработанных алгоритмов. Определены дальнейшие направления совершенствования алгоритмов управления.
Ключевые слова: водородный топливный элемент, мультистек, имитационная модель, математическая модель, система управления
Одна из стратегических задач современной российской энергетики связана с расширением использования водорода. В Энергетической стратегии Российской Федерации на период до 2035 года [1] водород, который в настоящее время востребован, в основном, в химической и нефтехимической промышленности, рассматривается в качестве перспективного энергоносителя, способного дополнить углеводородные энергоносители в рамках формирования "водородной экономики". Согласно Концепции развития водородной энергетики в Российской Федерации [2] к первостепенным этапам становления данного направления относятся развитие научно-технической базы и методологии применения водородных энергоустановок.
Наиболее перспективными установками для производства электроэнергии из водорода считаются топливные элементы (ТЭ) [3], которые уже в настоящее время характеризуются высоким потенциалом для применения в системах электроснабжения объектов арктических территорий, потребителей вдоль магистральных газопроводов, а также в местах развития водородных кластеров.
Энергоустановки, объединяющие несколько ТЭ, получили название мультистеки. Применение мульти-стеков по сравнению с использованием одного более мощного ТЭ позволяет повысить маневренность энергоустановки, увеличить ее время автономной работы и возможный срок эксплуатации. Однако для достижения указанных результатов актуальным является разработка интеллектуальных систем управления (СУ), обеспечивающих оптимальное распределение нагрузки и времени работы ТЭ с учетом их особенностей [4-5].
Объектом исследования является мультистек, состоящий из двух одинаковых ТЭ с полимерной протоно-обменной мембраной (ПОМТЭ). Статья посвящена разработке и исследованию алгоритмов СУ, направленных на экономию водорода и увеличение срока службы энергоустановки.
Аналитический обзор схемных решений и систем управления мультистеками. Для разработки структуры мультистека проведен анализ возможных схемных решений объединения ТЭ в мультистеке. Выделены две основные схемы: последовательная (рис. 1, а) и параллельная (рис. 1, б) [6].
а б
Рис. 1. Схемы соединений ТЭ в мультистеке: (а) последовательное соединение ТЭ; (б) параллельное соединение ТЭ: n - количество ТЭ; Urs - выходное напряжение мультистека; 1тэ - выходной ток мультистека
Последовательная схема характеризуется относительной простотой, но не позволяет управлять конкретным ТЭ. Параллельная схема соединения ТЭ обладает большей надежностью и потенциалом по эффективности, поскольку позволяет управлять каждым ТЭ в отдельности [7].
Для согласования выходных параметров ТЭ между собой в составе мультистека используются преобразователи постоянного тока (DC-DC преобразователи). На рис. 2 представлены варианты согласования выходных параметров ТЭ при их параллельном соединении [6].
Наибольшими преимуществами обладает схема с индивидуальным DC-DC преобразователем (рис. 2(а)), поскольку позволяет управлять любым ТЭ и выводить при необходимости часть ТЭ и преобразователей из работы. Данное схемное решение положено в основу мультистека, который будет рассматриваться в качестве объекта исследования.
Задачи СУ заключаются в обеспечении надежной и эффективной работы мультистека путем динамического распределения нагрузки между входящими в его состав ТЭ. В зависимости от принципов принятия решений можно выделить 2 группы алгоритмов СУ.
1.Алгоритмы, основанные на теории конечных автоматов. Алгоритмы из данной группы предполагают распределение мощности между ТЭ на основе заранее определенных правил. При этом можно выделить детерминированные алгоритмы и алгоритмы, основанные на нечеткой логике [8-10].
Детерминированные алгоритмы предполагают распределение мощности нагрузки в соответствии с определенной закономерностью, например, равномерное распределение между всеми ТЭ [11], распределение мощности последовательно по ТЭ и др. [12-13]. Такие алгоритмы являются наиболее простыми для технической реализации, но не позволяют корректировать настройки СУ в процессе работы.
Алгоритмы, основанные на нечеткой логике, отличаются большей надежностью, быстродействием и ориентированы на использование в сложных системах. Однако для эффективной работы этот подход требует настройки многих параметров и значительных вычислительных ресурсов.
Шины Шины
ТЭ
постоянного тока
ТЭ
постоянного тока
ТЭ
ТЭ
а б
Рис. 2. Применение DC-DC преобразователей для согласования выходных параметров ТЭ в мультистеке: (а) параллельное подключение ТЭ с индивидуальным DC-DC преобразователем; (б) каскадное соединение ТЭ
с DC-DC преобразователями
2. Алгоритмы, основанные на оптимизационных методах. Такие алгоритмы предполагают управление мультистеком путем решения оптимизационных задач. В данной группе можно выделить алгоритмы глобальной оптимизации и алгоритмы оптимизации в реальном времени.
К особенностям алгоритмов глобальной оптимизации, таких как динамическое программирование [14], алгоритм роя частиц [15], относятся значительные временные затраты для расчета уравнений, что затрудняет их использование в СУ мультистеков при увеличении количества ТЭ.
В основе алгоритмов оптимизации в реальном времени лежат технологии машинного обучения, например, искусственных нейронных сетей [16-20]. Подобные алгоритмы дают возможность настраивать работу мульти-стека с учетом изменения характеристик отдельных ТЭ вследствие деградации или влияния внешних факторов (например, температуры), что в итоге может позволить повысить эффективность и ресурс работы мультистека.
Целью работы является проведение экспериментальных исследований различных стратегий управления мультистеком и разработка подхода, направленного на создание модифицированных алгоритмов, сочетающих детерминированный подход и оптимизацию в реальном времени для повышения качества управления мультистеком.
Объект исследования. На рис. 3 представлена структурная схема исследуемого мультистека, состоящего из двух одинаковых ТЭ мощностью 1 кВт каждый.
В основу дальнейших исследований положены данные о выходных характеристиках реального ТЭ (вольт-амперная характеристика и зависимость расхода водорода от загрузки), полученные путем экспериментальных исследований ТЭ на специальном стенде [22] (рис. 4).
На основе полученных характеристик ТЭ (рис. 4) разработана математическая модель мультистека и выполнено моделирование его работы при питании нагрузки мощностью от 0 до 2 кВт с шагом 0,1 кВт. Цель моделирования заключалась в определении для каждой мощности нагрузки ее оптимального распределения между двумя ТЭ, при котором будет достигаться минимальное потребление водорода мультистеком:
F = ДРнагр) ^ min,
где Рнагр - мощность нагрузки (Вт); F - расход водорода мультистеком (л/мин).
Результаты моделирования для некоторых значений нагрузки приведены в табл. 1.
Из табл. 1 видно, что наименьшее потребление водорода мультистеком достигается при равномерном распределении мощности нагрузки между обоими ТЭ. Однако кроме минимизации расхода водорода важной задачей
является продление срока эксплуатации мультистека. Поэтому в статье рассматривается также вторая стратегия управления, направленная на сохранение ресурса ТЭ за счет их периодического отключения.
О 5 10 15 20
ДА
б
Рис. 4. Экспериментальные исследования топливного элемента на стенде: (а) фото исследовательского стенда: 1 - топливный элемент; 2 - система подачи водорода; 3 - блок регулятора расхода; 4 - блок системы регулирования и измерений; (б) полученные характеристики топливного элемента: 1 - вольт-амперная
характеристика; 2 - расход водорода
Таблица 1
Результаты математического моделирования работы мультистека_
Загрузка ТЭ, Вт Суммарный расход водорода, л/мин
ТЭ №1 | ТЭ №2
Рнагр = 500 Вт
500 0 9,41
250 250 8,47
Рнагр = 1000 Вт
1000 0 12,21
500 500 10,17
Рнагр = 1500 Вт
1000 500 24,72
750 750 23,26
Рнагр = 1900 Вт
1000 900 32,18
950 950 32,12
Алгоритмы управления мультистеком. На основе результатов математического моделирования для рассматриваемого мультистека разработан алгоритм управления, обеспечивающий наименьший расход водорода и, соответственно, наибольшее время автономной работы мультистека (рис. 5, а).
В соответствии с алгоритмом СУ получает данные о мощности нагрузки (Рнагр), далее мощность нагрузки распределяется поровну между обоими ТЭ. На выходе формируются данные о фактической загрузке каждого ТЭ (Р1,
Р2).
Существенный недостаток такой стратегии управления заключается в том, что часть времени ТЭ могут работать с низкой загрузкой. В этом случае для сохранения ресурса ТЭ целесообразным представляется периодические отключения ТЭ (с частотой и продолжительностью, не усиливающими их деградацию).
Для исследуемого мультистека установлено, что при мощности нагрузки до 1 кВт в работе может оставаться только один ТЭ, что позволит отключать второй ТЭ.
Блок-схема алгоритма управления, направленного на продление срока эксплуатации мультистека показана на рис. 5, б.
При использовании данного алгоритма управления режим работы мультистека определяется значением мощности нагрузки. При мощности нагрузки менее 1 кВт в работе остается один ТЭ, а второй ТЭ может быть полно-
388
стью отключен (или работать на холостом ходу). При мощности нагрузки более 1 кВт нагрузка делится между двумя ТЭ поровну.
Включение мультистека
Начало
Включение мультистека Ргнсм, n = 2
Есть команда на отключение?
Нет
Рнагр Рнагр > 1 кВт
Да
Р1 = Р1нагр Р2 = 0
Да
Р1 = Р2 = Рнагр/2
Р1, Р2
Отключение мультистека Конец
а б
Рис. 5. Блок-схема алгоритма управления: (а) обеспечивающего наименьший расход водорода; (б) направленного на продление срока эксплуатации мультистека: Ры<ж - номинальная мощность i-го ТЭ; n - количество ТЭ;
Рнагр - мощность нагрузки; Pi - фактическая загрузка 1-го ТЭ; Р2 - фактическая загрузка 2-го ТЭ;
Pimax - максимальная загрузка 1-го ТЭ
Simulink-модель мультистека. Для исследования эффективности применения предложенных алгоритмов управления в программе Matlab R2020b/Simulink разработана имитационная компьютерная модель мультистека (рис. 6).
Для моделирования ТЭ использован блок Fuel Cell Stack. Регулирование подачи водорода на вход ТЭ осуществляется с помощью обратной связи по току.
На выходе ТЭ установлены понижающие преобразователи постоянного тока (DC/DC Buck converter), которые понижают выходное напряжение ТЭ до 48 В. Преобразователь первого ТЭ работает в режиме стабилизации выходного напряжения, поддерживая напряжение 48 В на шине постоянного тока, в то время как второй преобразователь работает в режиме поддержания выходного тока, определяя распределение тока между стеками.
Рис. 6. БтшИпк-модель мультистека
Постоянное напряжение с шин поступает на полномостовой инвертор и Г-образный фильтр, после которых установлен повышающий трансформатор 48/220 В. Система управления инвертором обеспечивает значения напряжения на нагрузке в заданных пределах. Нагрузка электроприемников моделируется активным сопротивлением.
На рис. 7 и 8 приведены результаты моделирования работы мультистека при изменении мощности нагрузки с 1000 Вт до 2000 Вт. На рис. 7 показан сигнал управления, подаваемый на преобразователь постоянного тока второго ТЭ; на рис. 8 представлены расходы водорода, выходные напряжения и токи ТЭ.
Для корректной работы Sz'mulшk-модели мультистека в алгоритме управления учтены не только мощность нагрузки, но и значения потерь в элементах схемы. Из приведенных на рис. 8 графиков видно, что нагрузка делится поровну между ТЭ, значения токов и напряжений на выходе ТЭ совпадают, что соответствует работе муль-тистека в режиме, обеспечивающим наименьший расход водорода.
Рнагр Вт
Рнагр Вт
! нагр? 2000
г, с
Рнагр Г
0.22 0.24
0.28 0.3 0.32 0.34
0.38 0.4
С
а б
Рис. 7. Сигнал управления, подаваемый на преобразователи постоянного тока ТЭ: (а) при использовании алгоритма минимизации расхода водорода; (б) при использовании алгоритма продления срока эксплуатации; Рнагр - мощность нагрузки; 1упр - сила тока, подаваемая на преобразователь постоянного тока второго ТЭ
Н2, л/мин
Н2, л/мин
аб Рис. 8. Выходные напряжения и токи ТЭ при изменении мощности нагрузки с 1000 Вт до 2000 Вт: (а) при использовании алгоритма минимизации расхода водорода; (б) при использовании алгоритма продления срока эксплуатации; и, и - напряжение на выходе первого и второго ТЭ; 11,12 - сила тока на выходе первого
и второго ТЭ
Исследование алгоритмов управления мультистеком. С помощью £/ти/ш£-модели выполнены исследования предложенных алгоритмов управления мультистеком. Принято допущение, что мультистек работает в течение суток (24 ч) и питает нагрузку, график нагрузки (ГН) которой приведен на рис. 9.
Выполнено имитационное моделирование работы мультистека при использовании двух предложенных алгоритмов управления (рис. 5). В качестве критериев эффективности использован суточный расход водорода мультистеком и возможная длительность отключения одного из ТЭ (табл. 2).
Установлено, что для заданного графика нагрузки использование алгоритма управления, направленного на минимизацию потребления водорода, позволит обеспечить экономию топлива около 544,5 л в сутки. При использовании алгоритма минимизации расхода водорода удается снизить расход на 3% по сравнению с алгоритмом продления срока эксплуатации. Однако, при использовании второго алгоритма в течение 12 часов в работе может находиться только один ТЭ (второй топливный элемент может быть отключен с целью сохранения ресурса работы).
, ИТ
2251)
1500
¡ООО
0 - 12 3 4 5 6 7 8 4 10 11 12 13 14 15 16 17 Рис. 9. График нагрузки 19 20 21 22 23 24 (.4
Сравнение эффективности алгоритмов управления мультистеком Таблица 2
-^на^ Вт Количество работающих ТЭ (п) / потребление водорода мультистеком (р), л/мин Р2 - л/мин Экономия, л
алгоритм продления срока эксплуатации алгоритм минимизации расхода водорода
100 1 / 1,004 2 / 0,928 0,0754 5,434
200 1 / 2,137 2 / 1,999 0,138 9,944
300 1 / 3,496 2/3,1276 0,369 26,582
400 1 / 4,940 2 / 4,341 0,598 43,113
500 1 / 6,362 2 / 5,700 0,662 47,720
600 1 / 7,913 2 / 7,028 0,885 63,747
700 1 / 9,442 2 / 8,414 1,027 73,974
800 1 / 10,986 2 / 9,877 1,108 79,822
900 1 / 12,505 2 / 11,326 1,178 84,884
1000 1 / 14,331 2 / 12,813 1,517 109,250
1100 2 / 14,225 2 / 14,225 0 0
1200 2 / 15,762 2 / 15,762 0 0
1300 2 / 17,313 2 / 17,313 0 0
1400 2 / 18,820 2 / 18,820 0 0
1500 2 / 20,381 2 / 20,381 0 0
1600 2 / 21,886 2 / 21,886 0 0
1700 2 / 23,309 2 / 23,309 0 0
1800 2 / 24,778 2 / 24,778 0 0
1900 2 / 26,620 2 / 26,620 0 0
2000 2 / 27,548 2 / 27,548 0 0
Итого 544,475
Дискуссия. Особенностью работы ТЭ является зависимость выходных характеристик (вольт-амперной, мощностной характеристик, КПД, потребления водорода) от внешних факторов (например, температуры) и деграда-ционных процессов (внутренних факторов). Это приводит к тому, что фактическая мощность ТЭ и расход водорода могут отличаться от планируемых значений, а границы областей, в которых работа ТЭ не эффективна или не допустима, будут смещены. С учетом этого можно выделить следующие задачи, решение которых необходимо для повышения точности управления режимами работы мультистека.
1. Прогнозирование текущих выходных характеристик ТЭ в составе мультистека. В данной статье при математическом и имитационном компьютерном моделировании были использованы полностью совпадающие выходные характеристики ТЭ (идеализированный вариант). При реальной эксплуатации мультистека выходные характеристики ТЭ в его составе будут отличаться и их отличие будет заметно усиливаться с течением времени. С помощью БтиЫпк-модели была проведена серия исследований, результаты которых показали, что для различных выходных характеристик ТЭ оптимальные соотношения распределяемой между ТЭ мощности нагрузки будут отличаться. При этом единая закономерность распределения мощности нагрузки отсутствовала. Таким образом, для точного принятия решения о распределении мощности нагрузки СУ должна оперировать характеристиками ТЭ, наиболее приближенными к реальным в данный момент.
2. Прогнозирование текущей максимально допустимой загрузки ТЭ в составе мультистека. Преобразователи постоянного тока, подключенные к выходам ТЭ рассчитаны на работу в определенном диапазоне входного напряжения. В процессе неизбежной деградации вольт-амперная характеристика ТЭ отклоняется вниз по сравнению с первоначальной. Это будет приводить к тому, что значения выходного тока ТЭ, соответствующие минимально допустимому входному напряжению преобразователей, будут постепенно уменьшаться. Для обеспечения надежной работы и непрерывного питания потребителей СУ мультистека должна иметь возможность корректировки максимально допустимой загрузки ТЭ.
3. Сохранение ресурса ТЭ при его отключении. Известно, что отключение/включение ТЭ, а также длительное пребывание ТЭ в отключенном состоянии, усиливают внутренние деградационные процессы [21]. Поэтому, чтобы не получить обратный эффект, требуется точная настройка СУ, позволяющая отключать ТЭ с периодичностью и длительностью, негативное влияние на ресурс ТЭ от которых будет меньше, чем полученный запас времени работы.
Для решения данных задач актуальным является разработка и исследование модифицированного алгоритма СУ мультистека, сочетающего детерминированный подход и оптимизацию в реальном времени с использованием нейросетевых технологий.
Заключение. На основе экспериментальный исследований реального ПОМТЭ и результатов математического моделирования работы мультистека разработаны два алгоритмы управления мультистеком. Работа одного алгоритма направлена на снижение суммарного расхода водорода, работа второго - на продление срока эксплуатации мультистека.
С помощью Simulink-модели проведены исследования предложенных алгоритмов управления мультисте-ком и рассмотрена эффективность их применения.
Определены дальнейшие задачи исследования, направленные на улучшение точности управления режимами работы мультистека.
Исследование выполнено в рамках государственного задания на оказание государственных услуг (тема №FSWE-2022-0005).
Список литературы
I.Энергетическая стратегия Российской Федерации до 2035 года. Утв. расп. Правительства РФ от 09.06.2020 г. № 1523-р.
2. Концепция развития водородной энергетики в Российской Федерации. Утв. расп. Правительства РФ от 5 августа 2021 г. № 2162-р.
3. Бедретдинов Р.Ш. Экономическая оценка эффективности применения гибридного энергетического комплекса на основе водорода // Интеллектуальная электротехника. 2021. № 4. С. 47-58.
4. Garcia J.E., Herrera D.F., Boulon L., Sicard P., Hernandez A. Power sharing for efficiency optimisation into a multi fuel cell system // IEEE 23rd International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), 2014, P. 218-223.
5. Wang T., Li Q., Yang H., Yin L., Wang X., Qiu Y., Chen W. Adaptive current distribution method for parallel-connected PEMFC generation system considering performance consistency // Energy Conversion and Management. 2019. V. 196. P. 866-877.
6. Marx N., Boulon L., Gustin F., Hissel D., Agbossou K. A review of multi-stack and modular fuel cell systems: Interests, application areas and on-going research activities // International Journal of Hydrogen Energy. 2014. V. 39(23). P. 12101-12111.
7. Garnier J., De Bernardinis A., Péra M.-C., Hissel D., Candusso D., Kauffmann, J.-M., & Coquery, G. Study of a PEFC power generator modular architecture based on a multi-stack association // Journal of Power Sources. 2005. V. 156(1). P. 108-113.
8. Arabul K., Arabul F., Kumru A.Y., Boynuegri A.R. Providing energy management of a fuel cell-battery-wind turbine-solar panel hybrid off grid smart home system // International Journal of Hydrogen Energy. 2017. V. 42(43). P. 26906-26913.
9. Vivas F.J., Segura F., Andújar J.M. Fuzzy logic-based energy management system for grid-connected residential DC microgrids with multi-stack fuel cell systems: A multi-objective approach // Sustainable Energy, Grids and Networks. 2022. V. 32. 100909.
10. Garcia J.E., Herrera D.F., Boulon L., Sicard P., Hernandez A. Power sharing for efficiency optimisation into a multi fuel cell system // 2014 IEEE 23rd International Symposium on Industrial Electronics (ISIE). 2014. P. 218-223.
II. Qiu Y., Zeng T., Zhang C., Wang G., Wang Y., Hu Z., Yan M., Wei Z. Progress and challenges in multi-stack fuel cell system for high power applications: Architecture and energy management // Green Energy and Intelligent Transportation. 2023. V. 2(2). 100068.
12. Li X., Shang Z., Peng F., Li L., Zhao Y., Liu Z. Increment-oriented online power distribution strategy for multi-stack proton exchange membrane fuel cell systems aimed at collaborative performance enhancement // Journal of Power Sources. 2021. V. 512. 230512.
13. Becherif M., Claude F., Hervier T., Boulon L. Multi-stack fuel cells powering a vehicle // Energy Procedia. 2015. V. 74. P. 308-319.
14. Roche R., Idoumghar L., Blunier B., Miraoui A. Optimized fuel cell array energy management using multiagent systems // 2011 IEEE Industry Applications Society Annual Meeting. 2011. P. 1-8.
15. Herr N., Nicod J.-M., Varnier C., Jardin L., Sorrentino A., Hissel D., Péra M.-C. Decision process to manage useful life of multi-stacks fuel cell systems under service constraint // Renewable Energy. 2017. V. 105. P. 590-600.
16. Garcia-Torres F., Bordons C., Ridao M.A. Optimal economic schedule for a network of microgrids with hybrid energy storage system using distributed model predictive control // IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2019. V. 66(3). P. 1919-1929.
17. Vivas F.J., Segura, F., Andújar, J.M., Caparrós, J.J. A suitable state-space model for renewable source-based microgrids with hydrogen as backup for the design of energy management systems // Energy Conversion and Management. 2020. V. 219. 113053.
18. Long R., Quan S., Zhang L., Chen Q., Zeng C., Ma L. Current sharing in parallel fuel cell generation system based on model predictive control, International Journal of Hydrogen Energy. 2015. V. 40(35). P. 11587-11594.
19. Choe G.-Y., Kang H.-S., Lee B.-K., Hur J. A parallel operation algorithm with power-sharing technique for FC generation systems // 2009 Twenty-Fourth Annual IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition. 2009. P. 725-731.
20. Wang T., Li Q., Yang H., Yin L., Wang X., Qiu Y., Chen W. Adaptive current distribution method for parallel-connected PEMFC generation system considering performance consistency // Energy Conversion and Management. 2019. V. 196. P. 866-877.
21. Дарьенков А.Б., Шалухо А.В., Шувалова Ю.Н. Анализ процессов деградации в мембрано-электродном блоке топливного элемента с полимерной протонообменной мембраной // Фёдоровские чтения — 2022: LII Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием, с элементами научной школы для молодежи. 2022. С. 288-294.
22. Loskutov A., Kurkin A., Shalukho A., Lipuzhin I., Bedretdinov R. Investigation of PEM Fuel Cell Characteristics in Steady and Dynamic Operation Modes // Energies. 2022. V. 15(19).
Шалухо Андрей Владимирович, канд. техн. наук, доцент, заведующий Молодежной научно-исследовательской лабораторией по разработке перспективных систем накопления энергии, [email protected], Россия, Нижний Новгород, Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева,
Липужин Иван Алексеевич, канд. техн. наук, доцент, старший научный сотрудник, [email protected], Россия, Нижний Новгород, Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева,
Шувалова Юлия Николаевна, техник научно-исследовательской лаборатории, [email protected], Россия, Нижний Новгород, Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева
DEVELOPMENT AND RESEARCH OF CONTROL ALGORITHMS OF POWER SYSTEM BASED ON SEVERAL
HYDROGEN FUEL CELLS
A.V. Shalukho, I.A. Lipuzhin, Y.N. Shuvalova
The article is dedicated to the development of algorithms for controlling power system with two hydrogen fuel cells with the same characteristics. Mathematical modeling of the power system operation is performed and the optimal loading of fuel cells over the all load capacity range is determined. Two control algorithms are developed: minimizing hydrogen consumption and extending the life of the power sources. A Simulink model of the power system and its control system is developed. A comparison of hydrogen consumption by the power system with the developed algorithms is performed. Further directions for improving control algorithms are determined.
Key words: hydrogen fuel cell, multi-stack, simulation model, mathematical model, control system.
Shalukho Andrey Vladimirovich, candidate of technical sciences, docent, director of the Youth research laboratory for the engineering of advanced energy storage systems, [email protected], Russia, Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod State Technical University n.a. R.E. Alekseev,
Lipuzhin Ivan Alekseevich, candidate of technical sciences, docent, senior researcher, [email protected], Russia, Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod State Technical University n.a. R.E. Alekseev,
Shuvalova Yulia Nikolaevna, technician of the research laboratory, [email protected], Russia, Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod State Technical University n.a. R.E. Alekseev
УДК 621.311
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-11-393-394
АНАЛИЗ НАДЕЖНОСТИ РАБОТЫ КОМПЕНСАТОРОВ В СИСТЕМАХ ЭЛЕКТРОПИТАНИЯ С НЕЛИНЕЙНЫМИ НЕСТАЦИОНАРНЫМИ НАГРУЗКАМИ
Д.В. Неподоба, М.Э. Аблязимов, А.С. Бордюг
В данной статье рассмотрены виды энергосистем и показано важность влияния искажений на их работу. Также рассмотрены технические средства, а именно различные компенсаторы и их корректирующее воздействие на присутствующие искажения в системе, объединенных под общим именем - FACTS (Гибкие системы передачи переменного тока). Эти системы позволяют адаптивно регулировать основные системные параметры передачи переменного тока и в реальном времени добиваться наилучших характеристик передачи мощности. Другими словами, технологии FACTS увеличивают гибкость энергосистем, делая их более управляемыми и надежными. Основная идея большинства систем FACTS основана на хорошо известных принципах продольной и поперечной компенсации реактивных параметров передачи электроэнергии. Применение быстродействующих тиристорных ключей и микропроцессорных систем управления позволило перейти от медленного и дискретного оперативного управления к плавному автоматическому регулированию реактивных параметров передачи с достаточной для управления режимами при прохождении переходных процессов в энергосистемах. Идея использования последовательного компенсатора линии электропередачи УПК позволяет изменять суммарное сопротивление цепи и, следовательно, влиять на распределение мощности по двум линиям связи. Если установить продольный компенсатор, который по сути является плавно и быстро регулируемым УПК, появляется возможность гибко управлять режимами работы связи между энергосистемами, изменяя сопротивление такого компенсатора.
Ключевые слова: надежность, электропитание, нелинейная нагрузка.
Гибкость управления заключается в том, что в зависимости от генерации и потребления в каждой из энергосистем, меняющихся со временем, можно непрерывно в автоматическом режиме корректировать сопротивление передачи для достижения поставленной цели регулирования. Например, обеспечение минимума потерь
393
