شماره ركورد كنفرانس :
5435
عنوان مقاله :
رديابي حداكثر بازده پيلهاي سوختي در قطار هيبريد مبتني بر پيل سوختي
عنوان به زبان ديگر :
Tracking the most efficient fuel cells in the hybrid train is in the fuel cell
پديدآورندگان :
كبيري امين aminkabiri30@gmail.com دانشگاه علم و صنعت ايران , موسوي گزافرودي محمد sm_mousavi@iust.ac.ir دانشگاه علم و صنعت ايران
كليدواژه :
رديابي , بازده , پيل سوختي , قطار , هيبريد
عنوان كنفرانس :
نهمين همايش ملي مطالعات و تحقيقات نوين در حوزه علوم كامپيوتر، برق و مكانيك ايران
چكيده فارسي :
پيلهاي سوختي بعنوان يكي از حاميان دوستدار محيط زيست در منابع انرژي امروزه به كانون تحقيقات در سراسر جهان، به ويژه در زمينه حمل و نقل الكتريكي تبديل شده است. اين مقاله عمدتاً بررسي رديابي حداكثر بازده پيلهاي سوختي در قطار هيبريد مبتني بر پيل سوختي را مورد بررسي قرار ميدهد. استفاده از پيل سوختي در مقايسه با موتور احتراق داخلي از دو مزيت برخوردار است: راندمان بالاتر و آلايندگي صفر. با اين حال، تغييرات سريع توان باعث ايجاد شرايطي ميشود كه موجب آسيب ديدن پيل سوختي ميشود. استراتژي مديريت انرژي نقش مهمي در وسايل حمل و نقل هيبريدي دارد كه از باتري و پيل سوختي استفاده ميكنند. در اين مقاله، يك سيستم تركيبي پيل سوختي- باتري پيشنهاد شده است. براي كنترل سيستم از مبدل افزاينده استفاده شده است. روش كنترلي پيشنهادي براي رديابي حداكثر بازده پيل سوختي شامل دو بخش كنترل ميزان سوخت ورودي (هيدروژن) و كنترل جريان خروجي پيل سوختي ميباشد. كنترل جريان پيل سوختي با استفاده از الگوريتم اغتشاش و مشاهده انجام ميشود. با استفاده از اين الگوريتم سيكل كاري مبدل افزاينده به گونهاي تنظيم ميشود كه جريان مبدل كه همان جريان خروجي پيل سوختي ميباشد، همواره در مقدار بهينه تنظيم شود كه در آن مقدار جريان بهينه، پيل سوختي داراي حداكثر بازده ميباشد. در شبيهسازيها مشاهده ميگردد كه بازده پيل سوختي در سيستم، از حدود 36 درصد همراه با تغييرات نسبتاً زياد به بالاي 42 درصد (همراه با ريپل كمتري) ميرسد كه هدف رديابي حداكثر بازده توسط اين مبدل و سيستم را محقق ميكند. استراتژي مديريت انرژي در اين سيستم نيز، به گونهاي تنظيم شده است كه در زماني كه SOC باتري بالاي 95 درصد است، باتري با تمام ظرفيت در سيستم امكان توليد توان را دارد، زماني كه اين ميزان بين 40 تا 95 درصد است، سيستم توليد توان بصورت هيبريدي و در ميزان كمتر از 40 درصد، پيل سوختي تمام توان را تامين ميكند.
چكيده لاتين :
A fuel cell is a converter of chemical energy into electrical energy. This conversion is direct and has high efficiency. The most famous type of fuel cell currently is the hydrogen fuel cell. In the electric railway, in addition to the conventional methods, today new methods are used to supply the power consumption of the wagons, which are mainly based on renewable energies. The use of these methods often includes environmental considerations and reduction of air pollution. Hybrid vehicles, including hybrid trains, are vehicles that use two or more power sources in their propulsion system. In the field of hybridization of transportation means, various types of batteries, supercapacitors and fuel cells can be used. In fuel cell hybrid trains, the combination of fuel cell and battery is usually considered in the structure of power sources. From the point of view of the control strategy, the hybrid system is a discrete event with continuous dynamics. The main goal of these strategies is to optimize fuel consumption In this thesis, a hybrid fuel cell-battery system is proposed. A boost converter is used to control the system. The proposed control method for tracking the maximum efficiency of the fuel cell includes two parts of controlling the amount of input fuel (hydrogen) and controlling the output flow of the fuel cell. Fuel cell flow control is done using disturbance and observation algorithm. Using this algorithm, the working cycle of the step-up converter is adjusted in such a way that the current of the converter, which is the same as the output current of the fuel cell, is always set at the optimal value, in which the optimal current value, the fuel cell has maximum efficiency. Energy management strategy in fuel cell based vehicles adds to the overall efficiency and lifetime of system components. Unlike optimization approaches, heuristic strategies generally provide acceptable performance and less computational burden, which makes them more suitable for real-world applications.