臺灣博碩士論文加值系統

因應現代的國家能源政策，皆在積極開發潔淨的再生能源，主要努力的目標係減少對進口能源的依賴。本文應用遺傳基因演算法對質子交換膜燃料電池電路參數作最佳估測。質子交換膜燃料電池的電路參數會隨著工作溫度與電流密度而變化，有些參數相當的非線性。為能充分瞭解質子交換膜燃料電池的電路特性，採用實驗室自製的燃料電池進行V-I特性實驗，將實驗所得數據使用遺傳基因演算法作電路參數最佳估測，並將估測所得的參數代入克希荷夫公式求得燃料電池的V-I特性，再與實驗結果作比較以驗證估測所得參數的適用性。再針對質子交換膜燃料電池的電容參數以同樣的方法進行估測以求得質子交換膜燃料電池的交流等效電路。

Power policies in modern countries all focus on enthusiastically exploiting recycling energy to reduce the dependence on import energy. This paper uses Optimizing the PEM Fuel Cell Circuit Parameters by Genetic Algorithm. The circuit parameters of proton exchange membrane fuel cell changes with operating temperature and current density; some circuit parameters are quite nonlinear. To totally understand the circuit characteristic of proton exchange membrane fuel cell, this study uses Penalty-Function Genetic Algorithm method to do optimal estimation of the circuit parameters by data from V-I characteristic experiment on self-made fuel cell and then solve the circuit characteristic by the estimated circuit parameter formulated with KIRCHHOFF’S LAW. Then, the estimated V-I characteristic is compared with the result by actual measuring to verify the feasibility of this method. In the same way, current equivalent circuit of proton exchange membrane fuel cell can be solved with estimation of the current parameter of the fuel cell.

目 錄
誌謝 i
摘要 iii
Abstract iv
目錄 v
圖目錄 vii
表目錄 ix
縮寫及符號對照表 x
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與目的 1
1.2 國內外相關研究 2
1.3 內容摘要 3
第二章 燃料電池的簡介與特性分析 4
2.1 前言 4
2.2 燃料電池的概述 5
2.2.1 燃料電池的動作原理 7
2.2.2 燃料電池的架構和未來發展 8
2.2.3 燃料電池的種類和應用 9
2.2.4 燃料電池的優缺點比較 11
2.3 燃料電池的特性分析 14
2.3.1 燃料電池的性能分析 14
2.3.2 影響燃料電池性能的因素 15
2.3.3 燃料電池的特性曲線分析 15
第三章 應用遺傳基因演算法對質子交換膜燃料電池電路參數作最佳估測 17
3.1 前言 17
3.2 遺傳基因演算法的概述 18
3.2.1 遺傳基因演算法的方法與流程 19
3.3 遺傳基因演算法方程式的撰寫以及處罰函數的定義 23
3.3.1 燃料電池的操作原理簡介 23
3.3.2 燃料電池的內部損失 23
3.3.3 燃料電池方程式的撰寫 25
3.3.4 處罰函數的定義 31
3.4 用遺傳基因演算法作燃料電池電路參數最佳估測 36
3.5 利用遺傳基因演算法模擬燃料電池的電容值 48
第四章 燃料電池的動態特性分析 51
4.1 前言 51
4.2 LabVIEW軟體簡介 52
4.3 燃料電池的測試系統簡介 53
4.3.1測試系統硬體功用及說明 54
4.4 應用LabVIEW進行燃料電池的動態特性量測 61
4.4.1燃料電池的V-I特性曲線量測 61
4.4.2燃料電池的動態負載量測 67
4.4.3燃料電池發電特性曲線以及分析說明 70
第五章 結論 72
參考文獻 75
圖 目 錄
圖2.1 燃料電池的整體構造 5
圖2.2 燃料電池的橫向剖面圖 6
圖2.3 質子交換膜（PEM）的基本構造說明 6
圖2.4 燃料電池動作原理示意圖 8
圖2.5 燃料電池的V-I特性曲線 16
圖3.1 兩點交配示意圖 21
圖3.2 GA的簡要流程圖 22
圖3.3 燃料電池的完整V-I曲線圖 25
圖3.4 質子交換膜燃料電池等效電路圖 31
圖3.5 在 時GA模擬結果與實測比較圖 45
圖3.6 在 時GA模擬結果與實測比較圖 46
圖3.7 在 時GA模擬結果與實測比較圖 47
圖3.8 在 時GA模擬結果與實測比較圖 48
圖3.9 燃料電池的交流等效電路圖 49
圖4.1 燃料電池量測設備方塊圖 54
圖4.2 燃料電池測試系統實體圖 58
圖4.3 燃料電池測試系統元件介紹圖 59
圖4.4 質量流量控制器實體圖 59
圖4.5 燃料電池測試系統各原件介紹 60
圖4.6 電子式負載的實體圖 60
圖4.7 人機介面上GPIB介面的設定 61
圖4.8 燃料電池在定電阻模式人機介面的設定圖 65
圖4.9 LabVIEW量測到的燃料電池V-I曲線 66
圖4.10 燃料電池在定電阻模式下的V-I曲線圖 66
圖4.11 量測動態負載時人機介面的設定圖 68
圖4.12 燃料電池在動態電阻模式下的開短路試驗關係圖 69
圖4.13 燃料電池在動態電阻模式下的開短路試驗曲線圖 69
圖4.14 燃料電池的發電特性曲線圖 71


表 目 錄

表2.1 負載特性曲線的V-I對應值 16
表3.1 燃料電池的V-I實測數值表( C) 37
表3.2 燃料電池的V-I實測數值表( C) 37
表3.3 燃料電池的V-I實測數值表( C) 38
表3.4 燃料電池的V-I實測數值表( C) 38
表3.5 估測電路參數時求最佳解時之搜尋範圍 41
表3.6 遺傳基因演算法各項工作參數的設定值 41
表3.7 遺傳基因演算法估測燃料電池最佳參數值 42
表3.8 在 C時GA執行出來電壓的最佳值 43
表3.9 在 C時GA執行出來電壓的最佳值 43
表3.10 在 C時GA執行出來電壓的最佳值 44
表3.11 在 C時GA執行出來電壓的最佳值 44
表3.12 參數設定的範圍 50
表3.13 遺傳基因演算法內部參數的設定值 50
表3.14 GA的執行結果 50

[1]F. BARBIR and T. GOMEZ, “Efficiency and Economics of Proton Exchange Membrane(PEM) Fuel Cells,” Int. J. Hydrogen Energy, Vol. 22, No. 10-11, pp. 1027-1037, 1997.
[2]Dachuan Yu and S. Yuvarajan, “A Novel Circuit Model for PEM Fuel Cells,” Applied Power Electronics Conference and Exposition, 2004 APEC04. Nineteenth Annual IEEE, Vol. 1, pp. 362-366, 2004.
[3]J.C. Amphlett, R.F. Mann, B.A. Peppley, P.R. Roberge and A. Rodrigues, “A Practical PEM Fuel Cell Model for Simulating Vehicle Power Sources,” Battery Conference on Applications and Advances, Proceedings of the Tenth Annual 10-13, pp. 221-226, Jan. 1995.
[4]Woonki Na, Bei Gou and Bill Diong, “Nonlinear Control of PEM Fuel Cells by Exact Linearization,” Industry Applications Conference 2005. Fourtieth IAS Annual Meeting. , Vol. 4, pp. 2937-2943, Oct. 2005.
[5]Andy M. McLandrich, “Sensorless Control of a Bidirectional Boost Converter for a Fuel Cell Energy Management System,” Virginia Polytechnic Institute and State University, August 13, 2003.
[6]James Larminie and Andrew Dicks, “Fuel Cell Syetems Explained,” John Wiley & Sons, Ltd, Chapter 1-3, 2003.
[7]Frano Barbir, “PEM Fuel Cells：Theory and Practice,” Amsterdam Boston Heidelberg London New York Oxford Paris San Diego San Francisco Singapore Sydney Tokyo, Chapter 1-3, 2005.
[8]Lance Chambers, “The Practical Handbook of Genetic Algorithms,” Boca Raton London New York Washington, D.C. Chapter 4, 2001.
[9]顧和深，“利用基因演算法進行控制器的設計”，私立中原大學碩專技術報告，中華民國92年7月。
[10]黃衍明，“基因演算法之基本概念、方法與國內相關研究概況”，國立成功大學博士班期末報告。
[11]李聰穎，林義傑，詹榮茂，陳俊隆，“基因演算法應用於時間電價用戶契約容量選定”，私立明新科技大學。
[12]Caisheng Wang, M.Hashem Nehrir, and R.Shaw Steven, “Dynamic Models and Model Validation for PEM Fuel Cells Using Electrical Circuits,” IEEE Transactions on Energy Conversion, Vol. 20, No. 2, June 2005.
[13]Alexandru Forrai, Hirohito Funato, Yukihiro Yanagita, and Yoshitsugu Kato,“Fuel-Cell Parameter Estimation and Diagnostics,”IEEE Transactions on Energy Conversion, Vol. 20, No. 3, Sep. 2005.
[14]Sy Ruen Huang, Shou-Shian Wu, Chien-Cheng Yu, and Shiun-Tsai Liu, “Economic Dispatch with Minimization of Power Transmission Losses Using Penalty-Function Nonlinear Programming Neural Network,” IEICE Trans. Fundamentals Vol. E86A, No. 9, Sep. 2003.