燃料电池电堆浓差极化简化模型构建研究OA

为提升质子交换膜燃料电池简化模型的仿真精度,特别是改善大电流密度下浓差极化损失的预测能力,在传统数学模型基础上对浓差极化部分进行改进.将浓差极化分解为阴极与阳极两个独立部分,并引入液态水对气体传输路径的阻塞效应,建立分段式传质损失模型.基于遗传算法对模型参数进行拟合,利用实验数据验证模型性能.结果表明,优化模型在全电流密度范围内的电压预测误差显著减小,单电池电压误差低于0.01 V,误差平方和较原模型降低约67.8％,均方根误差降低至原模型的56.7％.该模型在保持毫秒级以下计算速度的同时,显著提升了浓差极化段的拟合精度,可用于燃料电池实时性能监测与控制策略优化.