(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111680558.5 (22)申请日 2021.12.27 (71)申请人 天津大学 地址 300350 天津市津南区雅观路13 5号 (72)发明人 王博文　焦魁　倪萌　杜青　刘智　 (74)专利代理 机构 天津盈佳知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 12224 代理人 孙宝芸 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/00(2006.01) G06N 3/12(2006.01) G06F 111/08(2020.01) (54)发明名称 基于随机优化算法的质子交换膜电解池模 型参数估计方法 (57)摘要 本发明公开了基于随机优化算法的质子交 换膜电解池模 型参数估计方法， 仿真模型中所涉 及的待确定参数其集合以β表 示， 将待确定参数 为输入， 预测的电解池电压为输出。 以仿真模型 的预测电压和实验测试的实际电压的均方根误 差， 构造随机优化算法中的适应度函数。 利用随 机优化算法， 寻找β的最优解， 使得构造的适应 度函数F最小， 此时获得的β即为质子交换膜电 解池仿真模 型参数估计结果， 完成仿真模型与实 验结果标定的参数估计过程。 本发 明提出的参数 估计方法， 不需要使用者对模型具有深入的经验 知识， 利用电解池仿真模型和实验测试结果， 能 够实现其中待确定参数的高效标定， 耗时与依靠 个人经验进行参数估计可 大幅缩短。 权利要求书1页 说明书4页 附图2页 CN 114297942 A 2022.04.08 CN 114297942 A 1.基于随机优化算法的质子交换膜电解池模型参数估计方法， 其特征是： 仿真模型中 所涉及的待确定参数其 集合以β 表示， 将待确定参数为输入， 预测的电解池电压为输出： V＝M( β )              1‑1 式中V表示电解池仿真模型预测的电压； M表示电解池仿真模型中构造了待确定参数与 电解池预测电压间的关系； β 表示仿真模型中待确定参数的集 合， 以仿真模型的预测电压和实验测试的实际电压的均 方根误差， 构造随机优化算法中的 适应度函数： 式中F表示应用于随即优化算法中的适应度函数； V ’表示实验测试中电解池的实际电 压； 下角标Πi表示第i个电解池的运行工况， 表示电解池运行工况为Πi下仿真模型的预 测电压， 表示电解池运行工况为Πi下实验的实际电压； N表示模型参数 预估过程中， 存在 N个实验工况需要标定， 利用随机优化算法， 寻找β 的最优解， 使得构造的适应度函数F最小， 此时获得的β 即为 质子交换膜电解池仿真模型参数估计结果， 完成仿真模型与实验结果标定的参数估计过 程。 2.根据权利要求1所述的基于随机优化算法的质子交换膜电解池模型参数估计方法， 其特征是： 所述的仿 真模型中待确定参数的集合β 包含了电化学反应参数： 参考交换电流密 度i0,ref、 电荷转移系数； 电极材料参数： 孔隙率ε、 渗透率K； 以及修正参数： 膜的离子电导率 修正系数km、 接触电阻Rcon， β 的函数表达式为： β ＝(i0， ref， α， ε， K， km， Rcon...)         2‑1。 3.根据权利要求1所述的基于随机优化算法的质子交换膜电解池模型参数估计方法， 其特征是： 所述 的第i个电解池运行工况Πi包含了以下参数： 电流密度I、 运行温度T、 和运 行压力p， Πi的函数表达式为： Πi＝(Ii,Ti,pi...)                       3‑1。 4.根据权利要求1所述基于随机优化算法的质子交换膜电解池模型参数估计方法， 其 特征是： 所述利用的随机优化 算法包括： 遗传算法、 随机粒子群算法、 以及模拟退火算法。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114297942 A 2基于随机优化算法的质子交换膜电解池模型参数估计方 法 技术领域 [0001]本发明属于电化学制氢领域， 具体涉及一种用于对电解池仿真模型中待确定参数 进行高效估计的方法。 背景技术 [0002]氢气是一种来源广泛、 应用清洁的可再生燃料， 推广氢能利用是减少温室气体排 放、 实现双碳 目标的重要路径。 其中利用质子交换膜电解池制取氢气具有易于和多种 可再 生能源相结合、 纯度高 以及制取效率快等优势， 被视为未来利用可再生能源制取氢气的最 佳手段。 [0003]仿真建模是了解质子交换膜电解池性能的重要手段， 与实验测试相比， 仿真建模 能够以极低的成本预测在不同操作工况、 电池设计等影响下电解池的性能(所需的输入电 压)。 因此仿真建模在质子交换膜电解池的研究和产品开发过程中， 均有重要的应用价值。 同时， 验证所建立仿 真模型的有效性十 分必要， 即仿真模型预测结果与实验结果进 行对照， 这是仿真模型能够应用的前提。 模型中往往存在大量的待确定参量， 通过对这些参量的评 估和标定， 从而保证模型的有效性。 目前的模型标定过程主要基于经验， 进行大量的人为、 手动尝试， 对模型中的待确定参数进 行标定， 以求仿 真结果与实验结果具有一致性。 这样不 仅高度依赖于研究者的个人经验， 同时效率低下、 耗时长。 本发 明所提出的一种基于随机优 化算法的质子交换膜电解池仿 真模型参数估计方法， 可实现对电解池仿真模型中待确定参 数进行高效估计。 发明内容 [0004]本发明的目的是， 提出一种基于随机优化算法的质子交换膜电解池模型参数估计 方法， 用于在质子交换膜电解池仿真模型与实验结果标定过程中， 高效的确定仿真模型中 的待标定参数。 具体方法为： [0005]基于随机优化算法的质子交换膜电解池模型参数估计方法， 基于随机优化算法的 质子交换膜电解池模型参数估计方法仿真模型中所涉及的待确定参数其集合以β 表示， 将 待确定参数为输入， 预测的电解池电压为输出： [0006]V＝M( β )                   1‑1 [0007]以仿真模型的预测电压和实验测试的实际电压的均方根误差， 构造随机优化算法 中的适应度函数： [0008] [0009]利用随机优化算法， 寻找β 的最优解， 使得构造的适应度函数F最小， 此时获得的β 即为电解池 模型参数估计结果， 完成仿真模型与实验结果标定的参数估计过程。 [0010]进一步的： 仿真模型中待确定参数的集合β 包含了电化学反应参数： 参考交换电流 密度i0,ref、 电荷转移系数； 电极材料参数： 孔隙率ε、 渗透率K； 以及修正参数： 膜的离子电导说　明　书 1/4 页 3 CN 114297942 A 3