独立式固体氧化物燃料电池和混合动力系统燃料电池退化模型的不确定性研究

固体氧化物燃料电池（SOFC）的性能受运行和几何参数固有的不确定性影响，这不仅会导致性能变化，还会影响系统的可靠性。电流需求、电池温度和燃料利用等运行条件对典型SOFC的退化机制的影响起着重要作用。在以前的工作中，SOFC的确定性经验退化模型被开发为上述运行条件的函数。但根据实验数据和回归拟合的性质，这种模型并不精确。本文研究的目的是通过随机分析来评估退化模型中不确定性的影响。其中响应敏感性分析（RSA）是一种基于泰勒级数展开的近似随机方法，适用于单电池退化的独立SOFC模型和燃料电池混合系统模型研究。本文主要集中这些不确定性在对燃料电池寿命的影响。为了提供退化效应和经济性能的不确定性指标，需要进行粗略的经济性能分析。

本文将随机分析应用于SOFC的经验退化模型以理解模型系数不确定性对系统性能和寿命的影响。除了SOFC寿命外，还通过简单的经济性能分析评估了一些经济参数。本文还考虑了独立燃料电池配置（大气燃料电池）和混合系统配置（加压燃料电池），并评估了不同的控制策略的性能。

得出的主要结论如下：

（1）在随机条件下，混合配置中的燃料电池寿命得到显着改善，证明了确定性结果的统计显著性。相比之下，对于独立式燃料电池，恒定电压操作所带来的改善大约为3s。

（2）在混合系统中，退化模型的不确定性被减轻，而在独立的SOFC中，不确定性被传播和放大。

（3）温度系数对结果不确定度的影响最大。因此，为了降低退化模型中的不确定性，需要更多的温度依赖性实验研究。

（4）本文提出的SOFC退化随机模型可以用于在有限的计算量上评估电池退化和相关不确定性的影响，这对于在线优化或鲁棒控制设计中是非常有价值的。