摘要：本文研究了将氢能源和氨能源固态氧化物燃料电池（SOFC）集成到混合动力货运列车中的创新策略。通过粒子群优化（PSO）算法，研究旨在最小化运营成本，同时考虑资本支出、替换成本、动力系统性能和组件尺寸。研究发现，基于氨燃料的SOFC混合动力列车可能比氢燃料的同类列

粒子群优化算法在氢能源和氨能源固态氧化物燃料电池混合货运列车中的应用

摘要

本文研究了将氢能源和氨能源固态氧化物燃料电池（SOFC）集成到混合动力货运列车中的创新策略。通过粒子群优化（PSO）算法，研究旨在最小化运营成本，同时考虑资本支出、替换成本、动力系统性能和组件尺寸。研究发现，基于氨燃料的SOFC混合动力列车可能比氢燃料的同类列车成本降低30%，尽管需要额外的发动机舱空间。氨燃料SOFC列车在使用寿命结束（EoL）时展现出更高的效率，性能退化比氢燃料列车少5%。两种情况下的电池电量状态（SoC）在30-70%范围内被识别为最具成本效益。

一、引言

（一）研究背景

为了实现2040年淘汰柴油列车并达到交通运输中净零温室气体排放的目标，燃料电池被视为汽车、铁路和海运部门的关键技术。氢燃料电池列车，尤其是使用质子交换膜燃料电池（PEMFC）的列车，已经展现出潜力。然而，PEMFC对高纯度氢的需求使其不太适合兆瓦级系统，如大容量和长距离运输的货运和海运部门。SOFC作为一种更优的选择，其能量效率高达64%，比PEMFC高出10-20%。SOFC不仅能提供比传统柴油发动机高25%的效率，还能显著减少氮氧化物（NOx）和颗粒物排放。与PEMFC不同，SOFC可以在多种燃料上运行，包括氨、柴油、液化甲烷和生物乙醇，使其非常适合兆瓦级发电和广泛的铁路运输。

（二）研究挑战

尽管SOFC技术具有诸多优势，但能源和功率管理、组件尺寸和成本考虑等挑战限制了其工业应用。为了解决这些挑战，提出了多种优化策略，主要分为设计、控制和结合设计与控制的混合方法。这些努力集中在优化关键因素，如资本支出、运营成本、排放和能源消耗，同时在运输应用的重量和体积限制内进行。

（三）优化算法选择

为了优化成本、燃料消耗、排放和组件尺寸，非支配排序遗传算法-II（NSGA-II）、混合整数线性规划（MILP）和粒子群优化（PSO）是最常用的算法。PSO因其在处理非线性约束时的准确性、快速收敛速度以及在计算时间和满意度之间的良好平衡而被选中。PSO在运输应用中的简单性和效率使其成为首选，包括海运、列车和车辆。

二、系统描述

（一）选定的模拟路线和货运列车

模拟路线：选定的模拟路线从Felixstowe South Gbrf到Hams Hall Gbrf，全长318公里，有六个中间停靠站。

货运列车：研究聚焦于两种特定情况，均使用英国Class 66货运机车，由20节车厢组成，总容量为1235吨。

驱动周期：基于这台货运机车的日常功率需求，如图1所示。橙色线表示机车速度随时间的变化，由伯明翰铁路研究中心开发的单列车模拟软件模拟。该软件包括基础设施模型、车辆模型和物理模型三个核心部分。记录以1秒为间隔，覆盖时间为21223秒（5.89小时）。路线数据和货运详情已在列车模拟器中预先存在，源自Network Rail，并在类似模拟中使用过。

（二）驱动系统描述

基础模型：在开发双燃料电池驱动系统时，以柴油电力动力模块为基础模型。

氢燃料驱动系统：包括氢和空气在进入燃料电池前的预热过程，以提高效率。SOFC堆将燃料转化为电力和废气，采用逆流换热器预热进入的燃料和空气，确保最佳运行温度。

氨燃料驱动系统：氨燃料SOFC堆实现了三种操作模式——直接氨、外部分解和自热分解，能够提供1千瓦的功率输出，电气效率为52%。在图2(b)中，氨燃料电池系统使用商业氨裂解技术，通过高温热催化重整将氨转化为氢，操作温度约为1073 K。该过程实现了约89.7%的系统效率。分离膜确保SOFC供应高纯度氢。

（三）燃料和存储

氢燃料存储：350巴的压缩气体氢存储技术被广泛用于驱动系统。对于铁路应用，350巴储罐比700巴储罐成本低17.6%。

氨燃料存储：选择ISO集装箱用于氨存储。其适合长距离运输和低泄漏率已通过ISO标准和泄漏安全检查确认。这些容器在8-22巴的压力和233-333 K的温度范围内运行。成本分析显示，小规模和大规模存储的氨存储成本分别为每公斤2.49英镑和0.56英镑。液态氨含有比液态氢多50%的氢，被确定为一种安全、高效和成本效益的氢存储介质。

三、组件的物理模型和验证

（一）SOFC模型和验证

模型计算：该模型计算不同功率负载下的电流-电压特性和燃料消耗。它包含一个电化学模型，描述了电池电压（Vcell）和不可逆过电压之间的关系。

验证结果：图3显示了模拟结果与实验数据在不同温度下的SOFC性能比较。模拟与实验结果的一致性表明当前SOFC模型在准确预测SOFC性能方面的有效性。

（二）锂离子电池模型和验证

电池技术：本研究中使用的电池技术是锂钛氧化物（LTO），在高功率电动交通领域特别有用。

功率分配：根据能量管理要求，瞬时功率需求在电池和燃料电池之间分配。

SoC计算：任何给定时间的电池电量状态（SoC）基于其前一时间步（t − Δt）的SoC计算。

四、优化模型

（一）尺寸优化

1. 粒子群优化（PSO）

算法介绍：PSO是一种受鸟类和鱼类社会行为启发的算法，用于确定SOFC堆和电池的最佳尺寸，以最小化电力的平准化成本（LCOE）。

粒子定义：PSO中的每个解称为“粒子”，代表SOFC和电池的尺寸。EMS作为PSO主算法中的支持子程序。

约束条件：超出指定体积限制或偏离最佳SoC范围的粒子将受到惩罚。

2. 权重因子选择

影响因素：粒子在搜索空间中的移动受其速度、每个粒子的最佳先前位置以及整个种群的最佳先前位置的影响。

公式：相关公式如下，用于指导粒子在搜索空间中的轨迹。

惯性权重：通过调整惯性权重ω可以调节当前速度对下一代速度的影响。较大的ω增强粒子的全局探索，而较小的ω有利于局部开发。

3. 惩罚

作用：惩罚函数在PSO过程中扮演着关键角色，用于移除约束并在电池的SoC超出预定义限制时对目标函数施加惩罚。

方法：本研究仔细检查了恒定和可变惩罚方法。

（二）目标函数和约束

目标函数：在算法初始化并生成初始粒子集之后，每个粒子被分配一个适应度值，由需要优化的目标函数确定。

资本成本：Cinv,a 表示摊销的年度资本成本。

燃料成本：两种考虑的动力系统的燃料成本（Cfuel）使用公式计算。

更换成本：关键组件的更换成本，包括燃料电池原动机、氨裂解器和电池。

（三）能源管理策略

功率分配：燃料电池堆和电池的瞬时功率需求随列车的驱动周期变化。EMS在整个周期内运行，旨在确定能量源之间的功率分配，以满足列车的功率需求。

控制规则：主要控制规则规定，如果PFC(t)小于Ptot dem(t)，电池以放电模式运行，为列车提供额外功率。当PFC(t)超过Ptot dem(t)时，电池充电。

（四）敏感性因素

1. 电量状态（SoC）

影响：SOFC的功率输出受SoC设置的限制，影响燃料消耗和电池寿命。

模拟结果：进行了全面的模拟，包括七种不同的SoC范围，以确定最佳SoC配置。

2. 启动

方法：在启动阶段，SOFC必须被加热到其操作温度范围，以开始发电。

热备用模式：从长期启动和热损失的角度来看，热备用模式成为更可行的选项。

3. 使用寿命结束（EoL）

退化影响：在高温燃料电池应用中，操作寿命是一个关键因素，受多种退化机制影响。

性能保持：通过调整燃料流量，SOFC堆可以保持稳定的功率输出，有效地抵消了电压退化的影响。

五、结果与讨论

（一）敏感性分析结果

1. 电量状态（SoC）

结果：模拟结果表明，实际SoC超出了预设值，需要一个适应迭代变化和先前SoC读数的改进惩罚函数以提高准确性。

建议范围：建议混合SOFC货运列车中的电池SoC保持在50-80%的范围内，以平衡能量效率与经济可行性。

2. SOFC和电池的使用寿命结束（EoL）

性能对比：使用氢的系统的SOFC平均效率降低了23%，而使用氨的系统仅降低了12%。

优势：NH3-SOFC系统在EoL情况下可能提供更好的燃料消耗效率。

（二）优化解决方案

结果对比：NH3案例需要更多的电池容量和空间，但提供了更好的经济效率，并且与H2案例相比减少了计算复杂性。

功率分配：图9展示了两种情况下的功率分配，表明电池输出表现出更变化的功率特性，而SOFC提供更恒定的功率源。

空间可行性：使用从Class 66尺寸获得的数据创建了氢燃料SOFC列车的3D CAD模型，验证了设计的空间可行性。

六、结论

经济优势：氨燃料SOFC列车可能比氢燃料同类列车的LCOE降低30%，归因于氨燃料成本低廉。

空间需求：高压压缩氢存储在发动机舱中需要的空间较少，而氨燃料SOFC需要额外的一节车厢来容纳更多的氨存储罐。

SoC建议：建议混合SOFC货运列车中的电池SoC保持在50-80%的范围内，以平衡能量效率与经济可行性。

未来改进：对于氨燃料混合动力传动系统的进一步改进，可能旨在紧凑性、系统集成和额外的成本降低，使其更适合货运列车和其他重型运输应用。

来源：叁鑫新材氧化锆珠