基于传热传质协同强化的燃料电池-太阳能冷热电联供系统动态特性研究

The synergistic enhancement of the heat and mass transfer process in the porous electrode can effectively improve the performance of the fuel cell in variable working conditions. The coupling mechanism and thermal matching of fuel cell and solar energy are the basis for developing a hybrid fuel cell-solar energy Combined Cooling Heating and Power (CCHP) system, as well as improving its thermal performance. However, the research on the synergistic mechanism of heat and mass transfer and the coupling mechanism of fuel cell and solar energy are inadequate. Coupled heat and mass transfer model is developed to analyzing the synergistic strengthening mechanism of two phase flow and heat transfer inside the porous electrode under different conditions. Moreover, the performance of fuel cell in variable working conditions is studied. The coupling mechanism and the thermal matching of fuel cell and solar energy are analyzed combined with the solar thermal conversion mechanism in our previous research. Then, the thermodynamic model of a hybrid fuel cell-solar energy CCHP system is developed. At the same time, the terminal load variation of the micro CCHP system is analyzed, and the hourly cooling, heating and electric load forecasting model based on artificial neural network is established. With this load forecasting model, the operation performance of the CCHP system is simulated dynamically under typical days and hourly load variation of the whole year. Finally, the optimized operation strategy is put forward. Through this research, the indoor comfort, the energy utilization rate and the operation economy can be improved effectively.

多孔电极内传热传质过程的协同强化能有效提高燃料电池的变工况性能；燃料电池与太阳能的耦合机制及热力匹配是构建燃料电池-太阳能冷热电联供系统并提高其热力性能的基础，然而目前针对多孔电极内传热传质的协同强化机理及燃料电池与太阳能的耦合机制的研究均不够完善。本项目通过建立多孔电极内热质耦合传输模型，分析变工况条件下多孔电极内部的两相流动与传热协同强化机理，研究燃料电池的变工况性能；进而结合前期研究中已获得的太阳能光热转换机制，探索燃料电池与太阳能耦合时的热力匹配特性，从而建立燃料电池-太阳能冷热电联供热力模型。同时，分析微型冷热电联供系统的终端负荷变化规律，建立基于人工神经网络的终端逐时冷热电负荷综合预测模型，动态模拟燃料电池-太阳能冷热电联供系统在典型日和全年逐时负荷变化条件下的运行性能；最终深入分析系统的动态特性并提出优化的运行策略，实现室内舒适度、系统能源利用率和运行经济性的有效提升。

基于清洁能的冷—热—电联供是建立在能量综合梯级利用基础上，将制冷、供热、发电一体化的分布式供能系统，旨在打破单一供能方式、提高能源综合利用率、降低温室气体的排放。.本项目首先通过数值仿真与实验测试相结合的方法，研究燃料电池多孔膜电极内的热质传输过程，采用尾气冷凝技术和阴阳极非等温冷却技术，解决燃料电池的高效水热管理的难题，实现燃料电池的高效运行；然后提出了一种基于新结构的腔式太阳能集热器，通过理论分析与数值模拟的方法，研究了关键因素对集热器光热转换性能的影响规律，进而研制出了一种面向该集热器的高性能纳米导热流体，旨在进一步提升集热器的光热转换性能；最后构建了一个燃料电池与太阳能复合驱动的冷热电热力循环，实现了氢能与太阳能的耦合，通过理论分析与数值仿真的方法，研究了两种能量的耦合机制及其相互制约关系，进一步地，研究了燃料电池与太阳能复合驱动的冷热电联供系统的动态特性、运行策略及多目标优化等问题。通过上述研究，获得的主要结果及关键数据如下：.增加尾气冷凝除湿装置后，燃料电池的排水性能得到改善，输出性能可提升6%以上。提高阴极温度有利于提高燃料电池的输出性能，而提高阳极的工作温度效果并不显著，甚至会造成输出电压的下降。获得了优化的腔式太阳能集热器结构参数，优化后的集热器的光热转换效率可达65.3%，明显优于传统真空管集热器；引入研制的MXene纳米流体后，集热器的光热转换性能得到了进一步的提升，且工作温区更宽，应用范围更广。热负荷跟随和电负荷跟随策略下的热电联供系统能源综合利用率分别可提高为11.02%和9.85%，经过多目标优化后，系统的运行性能可得到进一步的提升。.通过对上述基于清洁能的冷—热—电联供系统的研究，能大幅提升我国可再生能源自主创新能力，促进我国“碳达峰、碳中和”目标的早日实现。