(57)【要約】【課題】燃料電池の出力特性の低下時においても、確実に出力を確保し、かつ燃料電池の劣化や損傷を防止することを課題とする。【解決手段】燃料電池の目標発電量を目標発電量演算手段１０１で演算し、燃料電池の出力特性にしたがって求められた発電量−電流特性に基づいて、目標電流演算手段１０４により目標発電量に対応した目標電流を演算し、目標電流と、運転状態検出手段１０２で検出された燃料電池の実電圧に基づいて、出力指令値演算手段１０６で燃料電池の発電量を指令する出力指令値を演算して構成される。【選択図】      図１
2004207024.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
燃料電池の目標発電量を演算する目標発電量演算手段と、
前記目標発電量演算手段により演算されて得られた目標発電量を入力し、前記燃料電池の出力特性にしたがって求められた発電量−電流特性に基づいて、目標発電量に対応した目標電流を演算する目標電流演算手段と、
少なくとも前記燃料電池から出力されている実電圧を検出する運転状態検出手段と、
前記目標電流演算手段により演算されて得られた目標電流と、前記運転状態検出手段により検出された前記燃料電池の実電圧に基づいて、前記燃料電池の発電量を指令する出力指令値を演算する出力指令値演算手段と
を有することを特徴とする燃料電池の発電量制御装置。
【請求項２】
前記目標電流演算手段により演算されて得られた目標電流を入力し、前記燃料電池の電流−燃料及び酸化剤となるガスの圧力特性、ならびに前記燃料電池の電流−燃料及び酸化剤となるガスの流量特性を表す目標ガス動作点特性に基づいて、前記燃料電池に供給されるガスの目標動作点を演算する目標ガス動作点演算手段と、
前記目標ガス動作点演算手段により演算されて得られた目標ガス動作点に基づいて、前記燃料電池に供給されるガスの圧力ならびに流量を制御するガス制御手段と、
前記運転状態検出手段により検出された前記燃料電池の出力に基づいて、前記燃料電池の出力特性を学習し、学習結果に基づいて前記燃料電池の基準出力特性を補正する出力特性学習手段とを備え、
前記目標電流演算手段は、前記出力特性学習手段により学習補正されて得られた前記燃料電池の出力特性に基づいて、前記発電量-電流特性を補正する
ことを特徴とする請求項１記載の燃料電池の発電量制御装置。
【請求項３】
前記目標電流演算手段により演算されて得られた目標電流を入力し、前記燃料電池の電流−燃料及び酸化剤となるガスの圧力特性、ならびに前記燃料電池の電流−燃料及び酸化剤となるガスの流量特性を表す目標ガス動作点特性に基づいて、前記燃料電池に供給されるガスの目標動作点を演算する目標ガス動作点演算手段と、
前記目標ガス動作点演算手段により演算されて得られた目標ガス動作点に基づいて、前記燃料電池に供給されるガスの圧力ならびに流量を制御するガス制御手段と、
前記運転状態検出手段により検出された前記燃料電池の出力に基づいて、前記燃料電池の出力特性を学習し、学習結果に基づいて前記燃料電池の基準出力特性を補正する出力特性学習手段とを備え、
前記目標ガス動作点演算手段は、前記出力特性学習手段により学習補正されて得られた前記燃料電池の出力特性に基づいて、前記目標ガス動作点特性を補正する
ことを特徴とする請求項１記載の燃料電池の発電量制御装置。
【請求項４】
前記運転状態検出手段は、前記燃料電池から出力されている実電流を検出し、
前記出力特性学習手段は、前記運転状態検出手段により検出された前記燃料電池の実電流ならびに実電圧に基づいて、前記燃料電池の出力特性を学習する
ことを特徴とする請求項２又は３記載の燃料電池の発電量制御装置。
【請求項５】
前記出力特性学習手段は、
前記燃料電池の運転中に、前記運転状態検出手段により検出された前記燃料電池の実電流ならびに実電圧の値を逐次収集し、前記燃料電池の出力特性を学習することを特徴とする請求項４記載の燃料電池の発電量制御装置。
【請求項６】
前記出力特性学習手段は、
前記燃料電池の電流-電圧特性を学習する際に、前記運転状態検出手段が所定期間に検出した前記燃料電池の実電流ならびに実電圧に基づいて、前記燃料電池の基準出力特性を補正し、前記燃料電池の出力特性を学習する
ことを特徴とする請求項４記載の燃料電池の発電量制御装置。
【請求項７】
前記出力特性学習手段は、
前記燃料電池の基準出力特性を、前記燃料電池の温度に応じて複数備え、
学習結果に基づいて実温度に対応した前記燃料電池の基準出力特性を補正することを特徴とする請求項２，３，４，５及び６のいずれか１項に記載の燃料電池の発電量制御装置。
【請求項８】
前記目標発電量演算手段は、
前記燃料電池の発電により補機負荷で消費される消費電力を勘案して目標発電量を演算し、前記出力特性学習手段の学習により得られた前記燃料電池の出力特性に基づいて、前記目標電流演算手段の発電量-電流特性、あるいは前記目標ガス動作点演算手段の目標ガス動作点特性が補正された際に、前記補機負荷の消費電力特性を補正する
ことを特徴とする請求項２，３，４，５，６及び７のいずれか１項に記載の燃料電池の発電量制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、燃料電池の出力特性が低下した場合であっても、発電量を適切に制御する燃料電池の発電量制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、燃料電池の発電量を制御する技術としては、例えば以下に示す文献に記載されものが知られている（特許文献１参照）。特許文献１に記載された発明では、燃料電池の基本出力特性と、実際の燃料電池の出力電流及び出力電圧とを用いて燃料電池の出力特性を推定し、アクセルペダルポジション、ブレーキペダルポジションならびに車速に基づいて燃料電池システムへの要求出力が計算され、この要求出力から決まる燃料電池出力と、推定された出力特性とから燃料電池の運転ポイントが設定される。すなわち、上記従来技術では、車両制御系から与えられた出力指令値に基づいて燃料電池の発電量が制御されていた。
【０００３】
このようにして発電制御される燃料電池が車両に搭載される場合に、車両の駆動力は、主としてエンジンの回転数とトルクによって制御される。一方、燃料電池の出力は、電圧ならびに電流によって制御される。したがって、車両に搭載された燃料電池の出力を制御する場合には、車両の制御系から与えられる出力と、燃料電池システムの出力とでインタフェースをとることが望ましかった。
【０００４】
このような燃料電池システムにおいては、システムの起動直後や経時変化によって、燃料電池の出力特性が低下して出力電圧が低下している場合がある。このよう燃料電池から、指令された出力を取り出すためには、出力電流を多く取り出す必要がある。しかし、出力電流を多く取り出そうとすると、出力電圧が低下する。したがって、これらが繰り返えされて悪循環に陥り、結果的に所望の出力が取り出せないといった不具合を招く可能性があった。
【０００５】
このような不具合に対処するため、特許文献１に記載された技術は、燃料電池の出力特性に基づいて運転ポイント（出力電流、出力電圧）を予め設定しておき、設定された出力電流、出力電圧を取り出すようにコンバータを制御して、出力電流の増加を防止する、というものである。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００２−２３１２９５号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記特許文献１に記載された従来技術では、燃料電池の出力特性に基づいて出力電流、出力電圧を共に予め設定していた。このため、燃料電池の出力特性に誤差があった場合には、燃料電池を実現できない運転ポイントで運転させようとすることになる。このような場合には、上述したと同様に、出力電流、出力電圧の取り出し過ぎが起こり、燃料電池の出力が急激に低下し、出力が取り出せなくなったり、燃料電池の劣化や、燃料電池が損傷するといった問題点を招いていた。
【０００８】
そこで、本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、燃料電池の出力特性の低下時においても、確実に出力を確保し、かつ燃料電池の劣化や損傷を防止した燃料電池の発電量制御装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明の課題を解決する手段は、燃料電池の目標発電量を目標発電量演算手段により演算し、前記燃料電池の出力特性にしたがって求められた発電量−電流特性に基づいて、目標電流演算手段により目標発電量に対応した目標電流を演算し、目標電流と、運転状態検出手段により検出された前記燃料電池の実電圧に基づいて、出力指令値演算手段１０６により前記燃料電池の発電量を指令する出力指令値を演算することを特徴とする。
【００１０】
【発明の効果】
本発明によれば、目標発電量から演算した目標電流値と燃料電池の実電圧に基づいて、燃料電池の出力指令値を演算するようにしたので、燃料電池の出力特性が低下している場合であっても、確実に出力を確保し、かつ燃料電池の劣化や損傷を防止することができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて本発明の実施形態を説明する。
【００１２】
図１は本発明の第１の実施形態に係る燃料電池の発電量制御装置の構成を示す図である。図１に示す第１の実施形態の燃料電池の発電量制御装置は、目標発電量演算手段１０１、運転状態検出手段１０２、目標電流演算手段１０４、目標ガス動作点演算手段１０５、出力指令値演算手段１０６、ならびにガス制御手段１０７を備えて構成されている。
【００１３】
目標発電量演算手段１０１は、燃料電池の目標発電量Ｐ０を演算する手段である。目標発電量演算手段１０１は、本燃料電池システムを燃料電池車両に適用する場合には、運転者の要求、車両の特性に基づいて目標発電量を算出するため、車両制御系に設けられる。
【００１４】
運転状態検出手段１０２は、燃料電池から出力された出力電圧（実電圧）を検出し、燃料電池の運転状態を検出する手段である。
【００１５】
目標電流演算手段１０４は、燃料電池の基準となるＩ（電流）−Ｖ（電圧）特性（出力特性）であるノミナル特性から求めた発電量−電流特性に基づいて、目標発電量演算手段１０１で演算されて得られた目標発電量Ｐ０に対応した目標電流Ｉ１を演算する手段である。
【００１６】
目標ガス動作点演算手段１０５は、目標電流演算手段１０４で演算されて得られた目標電流Ｉ１に基づいて、燃料電池に供給される燃料ガスと酸化剤ガスの目標ガス動作点として、目標ガス圧力の動作点、ならびに目標ガス流量の動作点を演算する手段である。なお、図１では、ガス圧力のみの記載であるが、ガス流量も含まれる。
【００１７】
出力指令値演算手段１０６は、運転状態検出手段１０２で検出された出力電圧（実電圧）と、目標電流演算手段１０４で演算されて得られた目標電流Ｉ１に基づいて、燃料電池の発電量を指令する出力指令値を演算する手段である。
【００１８】
ガス制御手段１０７は、ガス動作点演算手段１０５で演算されて得られた目標ガス動作点（目標ガス圧力ならびに目標ガス流量の動作点）と、燃料電池の実際のガス圧力ならびにガス流量とに基づいて、燃料電池に供給される燃料ガスならびに酸化剤ガスの制御を行う手段である。
【００１９】
図２はこの第１の実施形態に係る燃料電池の発電量制御装置を含む燃料電池システムの構成を示す図である。図２において、燃料電池システムは、燃料ガスと酸化剤ガスの供給を受けて発電する燃料電池スタック２０１、加湿器２０２、加湿器２０２に供給される空気を圧縮するコンプレッサ２０３、燃料電池スタック２０１に供給される高圧水素の流量を制御する可変バルブ２０４、燃料電池スタック２０１から排出された空気の圧力、流量を制御するスロットル２０５、水素を外部に排気するパージ弁２０６、純水ポンプ２０７、燃料電池スタック２０１から排出された未使用の水素を上流へ還流するイジェクタ２０８、燃料電池スタック２０１から出力を取り出す駆動ユニット２０９、燃料電池スタック２０１の入口の空気圧力を検出する空気圧力センサ２１０、燃料電池スタック２０１の入口の水素圧力を検出する水素圧力センサ２１１、燃料電池スタック２０１に流入する空気流量を検出する空気流量センサ２１２、燃料電池スタック２０１に流入する水素流量を検出する水素流量センサ２１３、各センサの信号を取り込み、内蔵された制御ソフトウェアに基づいて各アクチュエータを駆動するコントローラ２１４、燃料電池スタック２０１から取り出された出力電圧を検出する電圧センサ２１５、燃料電池スタック２０１から取り出された出力電流を検出する電流センサ２１６とを有して構成されている。
【００２０】
このような構成において、コンプレッサ２０３で圧縮された空気は加湿器２０２に送られ、加湿器２０２では純水ポンプ２０７で供給された純水で空気を加湿し、加湿された空気が燃料電池スタック２０１へ送り込まれる。高圧水素は可変バルブ２０４で流量が制御され、イジェクタ２０８で還流された水素と合流して加湿器２０２に送られ、加湿器２０２では空気と同様に純水ポンプ２０７で供給された純水で水素が加湿され、加湿された水素が燃料電池スタック２０１へ送り込まれる。
【００２１】
燃料電池スタック２０１では、送り込まれた空気と水素を反応させて発電を行い、電流（電力）を車両等の外部システムへ供給する。燃料電池スタック２０１で発電に使用されなかった空気は燃料電池外へ排出され、スロットル２０５で圧力制御が行われた後、大気へ排出される。また、発電に使用されなかった水素は燃料電池システム外へ排出されるが、イジェクタ２０８によって加湿器２０２の上流へ還流され、発電に再利用される。
【００２２】
空気圧力センサ２１０、空気流量センサ２１２、水素圧力センサ２１１、水素流量センサ２１３、電圧センサ２１５ならびに電流センサ２１６で検出された検出値はコントローラ２１４へ読み込まれる。コントローラ２１４では、目標発電量Ｐ０に基づいて目標電流Ｉ１を決定する。コントローラ２１４は、各センサから読み込まれた各検出値が、読み込まれた時点の目標電流Ｉ１に基づいて決まる目標値となるように、コンプレッサ２０３、スロットル２０５、可変バルブ２０４を制御する。さらにコントローラ２１４は、目標値に対して実際に実現されている圧力、流量に応じて燃料電池スタック２０１から駆動ユニット２０９に取り出す出力（電流値）を、出力指令値として駆動ユニット２０９に与えて制御する。
【００２３】
なお、図１に示す燃料電池の発電量制御装置の構成と、図２に示す燃料電池システムにおいて、電圧センサ２１５は運転状態検出手段１０２に相当し、コントローラ２１４が、目標電流演算手段１０４、ガス動作点演算手段１０５、出力指令値演算手段１０６に相当し、コンプレッサ２０３、可変バルブ２０４、スロットル２０５がガス制御手段１０７に相当する。
【００２４】
図３は、初期状態時における燃料電池の電流−電圧（Ｉ−Ｖ）特性（ノミナル特性）（図３中（１）で示す）と、経時劣化や暖気不十分等による特性の低下時におけるＩ−Ｖ特性（図３中（２）で示す）を示す図である。この図３を参照して、目標発電量に基づいて目標ガス動作点を設定し、かつ目標発電量をそのまま出力指令値とする場合に、燃料電池から出力を取り出し際の様子を説明する。
【００２５】
燃料電池のＩ−Ｖ特性がノミナル特性であると想定していても、経時劣化や暖機不十分等によりＩ−Ｖ特性が図３の（２）に示すように低下していることがある。このような場合に、車両制御系からの目標発電量がＰ０［Ｗ］で、この目標発電量Ｐ０［Ｗ］で目標ガス動作点を求め、かつそのままＰ０［Ｗ］を出力指令値とする。このような設定において、ノミナル特性を想定して目標電流Ｉ１（＝Ｉ０）で出力を取り出す。しかし、Ｉ−Ｖ特性の低下により電圧がＶ０からＶ１に低下しているため、出力発電量は、図３の（２）のＩ−Ｖ特性に示すようにＰ１（＜目標発電量Ｐ０）しか取り出すことができない。
【００２６】
そこで、出力指令値がＰ０［Ｗ］に設定されているので、検出した電圧、電流値の積が目標発電量Ｐ０となるように、取り出し電流をＩ１→Ｉ１′に増加させる。しかし、燃料ガス（水素）や酸化剤ガス（空気）の圧力、流量の動作点は、車両制御系から要求されているノミナル特性での目標発電量Ｐ０（電流はＩ１）に対応する値となっている。また、この状態でのＩ−Ｖ特性は、図３の（２）に示すように電流Ｉ１以上で電圧が急激に低下している。
【００２７】
したがって、このまま取り出し電流をＩ１→Ｉ１′と増加させると、電圧がさらにＶ１→Ｖ１′と低下し、やはり目標発電量Ｐ０を取り出すことができない。さらに、電流をＩ１′→Ｉ１″と増加させても、図３の（２）に示す特性から分かるように電圧がＶ１′→Ｖ１″と急激に低下する。この結果、所望の目標発電量Ｐ０を取り出すことができず、しかも過大な電流を取り出すことにより、燃料電池の高分子膜が損傷してしまうおそれがあった。
【００２８】
これに対して、この第１の実施形態では、燃料電池のノミナル特性に基づいて、車両制御系から与えられる目標発電量Ｐ０から目標電流値Ｉ１を目標電流演算手段１０４で演算し、この目標電流値Ｉ１と、燃料電池スタック２０１から実際に出力されている実電圧Ｖ１との積（Ｉ１×Ｖ１）に基づいて、出力指令値を出力指令値演算手段１０６で演算する。
【００２９】
これにより、図３の（２）のＩ−Ｖ特性に示すように、出力指令値は自ずと発電量Ｐ１となる。このため、目標発電量Ｐ０を無理に取り出すことによる、電流値がＩ１→Ｉ１′→Ｉ１″と増加することはなくなる。したがって、電流の取り出し過ぎによる、燃料電池の高分子膜が損傷することは回避される。
【００３０】
以上説明したように、上記第１の実施形態においては、目標発電量Ｐ０から演算した目標電流値Ｉ１と実電圧とに基づいて、出力指令値を設定するようにしている。これにより、燃料電池の出力特性の劣化や、暖機が不十分で燃料電池の出力特性が低下している場合には、実際の出力特性の低下に伴って出力指令値を減少させることができる。この結果、電流を取り出しすぎることで電圧が低下し、出力を取り出すためにさらに電流を取り出しさらに電圧が低下する、といった悪循環に陥ることはなくなる。これにより、出力が取り出せなくなることは回避され、確実に出力を確保することができる。また、燃料電池の劣化を防止することができる。
【００３１】
図４は本発明の第２の実施形態に係る燃料電池の発電量制御装置の構成を示す図である。図４に示す第２の実施形態の特徴とするところは、図１に示す構成に加えて、出力特性学習手段１０３を備えたことにある。
【００３２】
運転状態検出手段１０２は、前述した機能に加えて、燃料電池から出力された出力電流（実電流）を検出し、燃料電池の運転状態を検出する。
【００３３】
出力特性学習手段１０３は、運転状態検出手段１０２で検出された、燃料電池の実電圧と実電流とに基づいて、燃料電池の出力特性（Ｉ−Ｖ特性）を学習し、出力特性を補正する手段である。学習補正結果のＩ−Ｖ特性は、目標電流演算手段１０４に与えられる。
【００３４】
目標電流演算手段１０４は、出力特性学習手段１０３から与えられた出力特性に基づいて発電量−電流特性を求め、この発電量−電流特性に基づいて目標電流Ｉ１を演算する手段である。
【００３５】
他の構成は、図１に示すものと同様である。また、図４に示す構成と燃料電池システムの構成との対応関係は、図２と同様である。したがって、図４に示す構成と図２に示すシステム構成において、電圧センサ２１５、電流センサ２１６が運転状態検出手段１０２に相当し、コントローラ２１４が、出力特性学習手段１０３、目標電流演算手段１０４、ガス動作点演算手段１０５、出力指令値演算手段１０６に相当し、コンプレッサ２０３、可変バルブ２０４、スロットル２０５がガス制御手段１０７に相当する。
【００３６】
次に、この第２の実施形態の制御動作を、図５〜図９を参照して説明する。
【００３７】
図５は燃料電池から取り出される出力を制御する手順を示すフローチャートである。
【００３８】
図５において、ステップＳ５０１では、目標発電量Ｐ０を演算し、ステップＳ５０２では、目標電流Ｉ１を演算する。次に、ステップＳ５０３では、目標ガス動作点を演算し、ステップＳ５０４では、ステップＳ５０３で演算した目標ガス動作点となるように、ガスの圧力ならびに流量を制御する。次に、ステップＳ５０５では、燃料電池の実電圧ＶＦＣを検出し、ステップＳ５０６では、目標電流Ｉ１と実電圧ＶＦＣとの積で出力指令値ＴＰＷ（Ｉ１×ＶＦＣ）を演算する。ステップＳ５０７では、演算で得られた出力指令値に基づいて燃料電池の出力を制御する。このような動作は、所定時間毎（例えば１０（ｍｓ）毎）に実行される。
【００３９】
図６は燃料電池のＩ−Ｖ特性の学習動作の手順を示すフローチャートである。図６に示す動作は、図５に示す動作と同様に、所定時間毎（例えば１０（ｍｓ）毎）に実行される。
【００４０】
図６において、ステップＳ６０１では、燃料電池スタック２０１の実電圧と実電流のデータが取得可能であるか否か（急激な過渡状態等ではないか否か）を判断する。判断結果において、データが取得可能である場合には、ステップＳ６０２に進み、データ取得が不可能である場合には、ステップＳ６０４に進む。ステップＳ６０２では、燃料電池スタック２０１の実電圧ＶＦＣ、実電流ＩＦＣを検出する。ステップＳ６０３では、ステップＳ６０２で検出した検出値をメモリへ格納して記憶する。
【００４１】
ステップＳ６０４では、ステップＳ６０３で記憶したデータが所定個数α（例えば５０００個）を上回ったか否かを判断し、上回っている場合はステップＳ６０５へ進み、上回っていない場合にはこの動作ルーチンを終了する。次に、ステップＳ６０５では、学習の時間が所定時間β（例えば３時間）を超えたか否かを判断する。判断結果において、学習時間が所定時間βを超えたと判断された場合、すなわち所定個数以上のデータを収集して学習を行い、かつ所定時間以上学習を行った場合には、ステップＳ６０６に進む。一方、学習時間が所定時間βを超えていないと判断された場合には、この動作ルーチンを終了する。最後に、ステップＳ６０６では、学習によって収集されて記憶されたデータＩＶ１を現状のＩ−Ｖ特性として更新し、所定のメモリ変数ＩＶに格納して終了する。
【００４２】
図７は図５のステップＳ５０１に示す目標発電量Ｐ０を演算する手順を示すフローチャートである。
【００４３】
図７において、ステップＳ７０１では、補機電力データを更新するか否かを判断する。ここでは、Ｉ−Ｖ特性が更新された際に、補機電力データを更新するものとする。ステップＳ７０１で更新すると判断された場合は、ステップＳ７０２に進む。一方、更新しないと判断された場合には、ステップＳ７０６に進む。
【００４４】
次に、ステップＳ７０２では、学習によって得られた最新のＩ−Ｖ特性を読み込み、ステップＳ７０３では、最新のＩ−Ｖ特性に基づいてグロス電力と電流の関係を表すＰｇｒｏｓｓ−Ｉ特性を演算する。次に、ステップＳ７０４では、電流に対するガス動作点のデータに基づいて、補機消費電力Ｐａｕｘを演算する。演算後、グロス電力Ｐｇｒｏｓｓと補機消費電力Ｐａｕｘに基づいて、Ｐｇｒｏｓｓ−Ｐａｕｘ特性を演算する。続いて、この演算結果に基づいて、Ｐｎｅｔ（＝Ｐｇｒｏｓｓ−Ｐａｕｘ）−Ｐａｕｘ特性を演算する。演算後、演算で得られた特性に基づいてメモリ上のデータを更新する。
【００４５】
次に、ステップＳ７０６では、車両制御系から与えられる出力指令値の目標（Ｎｅｔ）発電量ＴＰＮＥＴを読み込む。ステップＳ７０７では、ステップＳ７０５で更新したＰｎｅｔ−Ｐａｕｘ特性に基づいて、補機消費電力ＴＰＡＵＸを演算する。最後に、ステップＳ７０８では、目標（Ｇｒｏｓｓ）発電量Ｐ０（＝ＴＰＮＥＴ＋ＴＰＡＵＸ）を演算し、終了する。
【００４６】
図８は図５のステップＳ５０２に示す目標電流Ｉ１を演算する手順を示すフローチャートをである。
【００４７】
図８において、ステップＳ８０１では、学習によって得られた最新のＩ−Ｖ特性を読み込み、ステップＳ８０２では、読み込んだ最新のＩ−Ｖ特性に基づいてグロス電力と電流の関係を示すＰｇｒｏｓｓ−Ｉ特性を演算する。ステップＳ８０３では、目標（Ｇｒｏｓｓ）発電量Ｐ０を読み込み、ステップＳ８０４では、目標（Ｇｒｏｓｓ）発電量Ｐ０とＰｇｒｏｓｓ−Ｉ特性とに基づいて、目標電流Ｉ１を演算し、終了する。
【００４８】
図９は図５のステップＳ５０３に示す目標ガス動作点を演算する手順を示すフローチャートである。
【００４９】
図９において、ステップＳ９０１では、図５のステップＳ５０２の処理で得られた目標電流Ｉ１を読み込む。次に、ステップＳ９０２では、予め用意されているガス動作点演算データに基づいて、目標ガス圧力ＴＰＲ、目標空気流量ＴＱＡＩＲを演算し、終了する。
【００５０】
先に説明した、本発明の第１の実施形態では、目標電流Ｉ１と実電圧Ｖ１の積により出力指令値を演算した。これにより、目標電流がＩ１→Ｉ１′→Ｉ１″と増加することが防止される。しかし、この状態では、目標発電量Ｐ０の出力要求に対して、実発電量Ｐ１（＜Ｐ０）しか取り出すことができず、所望の目標発電量Ｐ０を得ることはできなかった。
【００５１】
これに対して、この第２の実施形態では、燃料電池の実電圧と実電流とに基づいて、暖機不足や劣化によりノミナル特性から変化が生じてるＩ−Ｖ特性を学習し、学習したＩ−Ｖ特性に基づいて発電量−電流特性を算出している。そして、算出した発電量−電流特性に基づいて、車両制御系から与えられる目標発電量Ｐ０を目標電流Ｉ１に変換する。すなわち、先の第１の実施形態に対して、この第２の実施形態では、学習によりＩ−Ｖ特性を得ているので、同じ目標発電量Ｐ０を実現するための目標電流Ｉ１が変わることになる。
【００５２】
例えば、図１０に示す燃料電池のノミナル特性（図１０中に（１）で示す）と、学習したＩ−Ｖ特性（図１０中に（２）で示す）においては、目標電流Ｉ１＝Ｉ２′が算出される。ここで、目標ガス動作点をこの電流Ｉ２′に基づいて演算することにより、目標ガス動作点は、第１の実施形態の電流Ｉ０に応じた目標ガス動作点よりも高い圧力、流量に制御される。このため、Ｉ−Ｖ特性は図１０の（２）で示す特性となり、高負荷域での急激な電圧の低下が抑制される。すなわち、ガス動作点が電流Ｉ２′（Ｐ２′＝Ｐ０）に応じた値になっているため、電流Ｉ０よりも多い電流Ｉ２′を取り出しても、急激な電圧の低下が抑制される。また、電流Ｉ２′と実電圧Ｖ２′との積から出力指令値が演算され、演算された出力指令値はＰ０となり、所望の目標発電量Ｐ０が得られることになる。
【００５３】
以上説明したように、この第２の実施形態においては、先の第１の実施形態で得られる効果に加えて、燃料電池の出力特性の劣化や暖機が不十分で燃料電池の出力特性が低下している場合でも、電流の取り出し過ぎを防止し、かつ出力を所望の目標発電量に近づけることが可能となる。
【００５４】
また、燃料電池の運転中に検出した実電流、実電圧の値を逐次収集し、収集した実電流、実電圧に基づいて燃料電池の電流−電圧特性を学習し、この学習した電流−電圧特性に対応するように、発電量−電流特性を設定する構成を採用している。これにより、燃料電池の出力特性を精度良く学習することが可能となる。
【００５５】
さらに、目標発電量の演算は、発電するために補機負荷で消費される電力を勘案して行い、出力特性の学習結果に基づいて発電量−電流特性を補正した際に、補機負荷での消費電力特性も補正する構成を採用している。これにより、出力特性の学習結果に基づいて発電量−電流特性を補正したので、補機負荷での消費電力が変化した場合でも、所望の目標発電量を実現することができる。
【００５６】
図１１は本発明の第３の実施形態に係る燃料電池の発電量制御装置の構成を示す図である。先の第２の実施形態では、目標電流演算手段１０４が出力特性学習手段１０３の学習により得られたＩ−Ｖ特性に基づいて発電量−電流特性を求めているのに対して、図１１に示す第３の実施形態の特徴とするところは、目標ガス動作点演算手段１０５が出力特性学習手段１０３の学習により得られたＩ−Ｖ特性に基づいて目標ガス動作点を演算し、目標電流演算手段１０４は第１の実施形態と同様に構成したことにある。
【００５７】
目標ガス動作点演算手段１０５は、目標電流演算手段１０４で得られた目標電流Ｉ１と、出力特性学習手段１０３の学習により得られたＩ−Ｖ特性とに基づいて、目標ガス動作点（目標ガス圧力ならびに目標ガス流量）を演算する手段である。
【００５８】
他の構成は、図１あるいは図２に示すものと同様である。また、図１１に示す構成に対する燃料電池のシステム構成は、図２と同様である。したがって、図１１に示す構成と図２に示すシステム構成において、電圧センサ２１５、電流センサ２１６が運転状態検出手段１０２に相当し、コントローラ２１４が、出力特性学習手段１０３、目標電流演算手段１０４、ガス動作点演算手段１０５、出力指令値演算手段１０６に相当し、コンプレッサ２０３、可変バルブ２０４、スロットル２０５がガス制御手段１０７に相当する。
【００５９】
次に、この第３の実施形態の制御動作を、図１２、図１３を参照して説明する。なお、第３の実施形態において、燃料電池から取り出される出力を制御する手順、燃料電池のＩ−Ｖ特性の学習動作の手順ならびに目標発電量Ｐ０を演算する手順は、先の図５、図６ならびに図７のフローチャートに示す手順と同様なので、ここではその説明は省略する。
【００６０】
図１２は図５のステップＳ５０２に示す目標電流Ｉ１を演算する手順を示すフローチャートである。
【００６１】
図１２において、ステップＳ１２０１では、目標（Ｇｒｏｓｓ）発電量Ｐ０を読み込む。次に、ステップＳ１２０２では、目標（Ｇｒｏｓｓ）発電量Ｐ０と、予め用意されたＰｇｒｏｓｓ−Ｉ特性とに基づいて、目標電流Ｉ１を演算し、終了する。
【００６２】
図１３は図５のステップＳ５０３に示す目標ガス動作点を演算する手順を示すフローチャートである。
【００６３】
図１３において、ステップＳ１３０１では、出力特性学習手段１０３で学習した最新のＩ−Ｖ特性を読み込む。次に、ステップＳ１３０２では、基準のＩ−Ｖ特性（図３、図４におけるノミナル特性に対応するもの）を読み込む。ステップＳ１３０３では、基準のＩ−Ｖ特性に対して学習した最新のＩ−Ｖ特性がどの程度変動しているかを変動率Ｓとして演算する。
【００６４】
変動率Ｓの演算方法は、まず例えばＩ−Ｖ特性上のＮ個の点のデータから、Ｓ（ｉ）＝ＩＶ（ｉ）／ＩＶｓｔｕｄｙ（ｉ）を演算する。ここで、ｉ＝１〜Ｎ、ＩＶは基準のＩ−Ｖ特性のデータであり、ＩＶｓｔｕｄｙは学習したＩ−Ｖ特性のデータである。そして演算後、得られたＮ個のＳ（ｉ）の平均値を演算し、その値を変動率Ｓとする。
【００６５】
次に、ステップＳ１３０４では、演算で得られた変動率Ｓと、基準の目標ガス圧力データｍＰＲ０とに基づいて、補正後の目標ガス圧力データｍＰＲを、
ｍＰＲ＝ｍＰＲ０×ｆ（Ｓ）により演算する。ここで、関数ｆは、変動率Ｓに対して単調増加の正の値を出力する所定の関数である。なお、関数ｆを導入する代わりに、変動率Ｓと変動率Ｓに対応した正の値が設定されたテーブルを設け、このテーブルのデータを用いるようにしてもよい。
【００６６】
次に、ステップＳ１３０５では、図５のステップＳ５０２で示す演算で得られた目標電流Ｉ１を読み込む。最後に、ステップＳ１３０６では、ステップＳ１３０４で得られた目標ガス圧力データｍＰＲに基づいて目標ガス圧力ＴＰＲを演算する。また、予め用意された所定のデータから目標空気流量ＴＱＡＩＲを演算し、終了する。
【００６７】
先に説明した、本発明の第１の実施形態では、目標電流Ｉ１と実電圧Ｖ１の積により出力指令値を演算した。これにより、目標電流がＩ１→Ｉ１′→Ｉ１″と増加することが防止される。しかし、この状態では、目標発電量Ｐ０の出力要求に対して、実発電量Ｐ１（＜Ｐ０）しか取り出すことができず、所望の目標発電量Ｐ０を得ることはできなかった。
【００６８】
これに対して、この第３の実施形態では、燃料電池の実電圧と実電流とに基づいて、暖機不足や劣化によりノミナル特性から変化が生じてるＩ−Ｖ特性を学習し、学習したＩ−Ｖ特性に基づいて目標ガス動作点を算出している。また、車両制御系から与えられる目標発電量Ｐ０を、先の第１の実施形態と同様にノミナル特性による発電量−電流特性に基づいて目標電流Ｉ１に変換する。これにより、例えば図１０では、目標電流Ｉ１＝Ｉ０が算出される。
【００６９】
次に、算出された電流Ｉ０に基づいて、目標ガス動作点が演算される。この時に、Ｉ−Ｖ特性の学習の結果、Ｉ−Ｖ特性が低下している場合には、ガスの圧力を高めるようにガス圧力の動作点が補正演算される。ここで、ガスの圧力を高めると、燃料電池のＩ−Ｖ特性は電圧が上昇するように変化し、図１０に示すＩ−Ｖ特性も図１０の（１）で示すノミナル特性と同様となる。すなわち、ガスの圧力を高めたことで、燃料電池の実電圧が、図１０に示すノミナル特性付近まで上昇し、結果的に実電流Ｉ０と実電圧Ｖ０との積から出力指令値が演算され、演算された出力指令値はＰ０となり、所望の発電量が得られることになる。
【００７０】
なお、ガス圧力の上昇による燃料電池の出力電圧の上昇には限界があるため、燃料電池のＩ−Ｖ特性の低下が大きい場合には、この第３の実施形態の手法だけではなく、先の第２の実施形態の手法を併用するとよい。
【００７１】
以上説明したように、この第２の実施形態においては、先の第１の実施形態で得られる効果に加えて、燃料電池の出力特性の劣化や暖機が不十分で燃料電池の出力特性が低下している場合でも、電流の取り出し過ぎを防止し、かつ出力を所望の目標発電量に近づけることが可能となる。
【００７２】
また、燃料電池の運転中に検出した実電流、実電圧の値を逐次収集し、収集した実電流、実電圧に基づいて燃料電池の電流−電圧特性を学習し、この学習した電流−電圧特性に対応するように、発電量−電流特性を設定する構成を採用している。これにより、燃料電池の出力特性を精度良く学習することが可能となる。
【００７３】
さらに、目標発電量の演算は、発電するために補機負荷で消費される電力を勘案して行い、出力特性の学習結果に基づいて目標ガス動作点特性を補正した際に、補機負荷での消費電力特性も補正する構成を採用している。これにより、出力特性の学習結果に基づいて目標ガス動作点特性を補正したので、補機負荷での消費電力が変化した場合でも、所望の目標発電量を実現することができる。
【００７４】
次に、本発明の第４の実施形態に係る燃料電池の発電量制御装置を説明する。
【００７５】
この第４の実施形態の特徴とするところは、先の第２又は第３の実施形態の出力特性学習手段１０３が、暖機不十分等により比較的短時間の間に少ないデータでＩ−Ｖ特性の学習を行えるようにしたことにある。他の構成は、第２又は第３の実施形態と同様である。
【００７６】
次に、出力特性学習手段１０３の学習手順を、図１４のフローチャートを参照して説明する。図１４は出力特性学習手段１０３がＩ−Ｖ特性を学習する手順を示すフローチャートであり、図５のフローチャートに示す基本動作の手順と同様に、所定時間毎（例えば１０（ｍｓ）毎）に実行される。
【００７７】
図１４において、ステップＳ１４０１では、燃料電池スタック２０１の実電圧と実電流のデータが取得可能であるか否か（急激な過渡状態等ではないか否か）を判断する。判断結果において、データが取得可能である場合には、ステップＳ１４０２に進み、データ取得が不可能である場合には、ステップＳ１４０４に進む。ステップＳ１４０２では、燃料電池スタック２０１の実電圧ＶＦＣ、実電流ＩＦＣを検出する。ステップＳ１４０３では、ステップＳ１４０２で検出した検出値をメモリへ格納して記憶する。
【００７８】
次に、ステップＳ１４０４では、メモリに格納されたデータが所定個数γ（例えば１０個）を上回ったか否かを判断し、上回っている場合はステップＳ１４０５へ進み、上回っていない場合には学習手順を終了する。ステップＳ１４０５では、Ｉ−Ｖ特性の補正率Ｒを演算する。補正率Ｒは、メモリに格納されたＩ−Ｖ特性の学習値から数点（例えばメモリに格納されたＭ個）を選択し、Ｒ（ｉ）＝ＩＶｓｔｕｄｙ（ｉ）／ＩＶ（ｉ）を演算し、Ｍ個のＲ（ｉ）の平均値として算出される。ここで、ｉ＝１〜Ｍ  、ＩＶｓｔｕｄｙは学習したＩ−Ｖ特性のデータ、ＩＶは基準のＩ−Ｖ特性（ノミナル特性）のデータである。
【００７９】
次に、ステップＳ１４０６では、演算した補正率Ｒと、基準のＩ−Ｖ特性ＩＶ０（図３、図４におけるノミナル特性に対応するもの）とに基づいて、学習後のＩ−Ｖ特性ＩＶを、ＩＶ＝ＩＶ０×Ｒを演算して求め、終了する。
【００８０】
以上説明したように、この第４の実施形態においては、燃料電池の出力特性を学習する際に、第２の実施形態に比べてはるかに少なく、短時間に検出した数点の実電流、実電圧に基づいて、基準（ノミナル特性）となる出力特性を補正することで、出力特性を学習する構成を採用している。これにより、短時間かつ容易に出力特性を学習することができる。
【００８１】
なお、上記第２、第３ならびに第４の実施形態において、出力特性学習手段１０３は、燃料電池の温度に応じて、基準となる出力特性のデータを保持し、出力特性を学習する際の燃料電池の実温度に対応する出力特性のデータを用いて、燃料電池の出力特性を学習するようにしてもよい。このようにすることにより、温度の変化に応じて出力特性を学習することが可能となり、燃料電池の温度が変化した場合でも精度良く発電量を制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る燃料電池の発電量制御装置の構成を示す図である。
【図２】図１に示す燃料電池の発電量制御装置を含む燃料電池システムの構成を示す図である。
【図３】燃料電池の電流−電圧特性を示す図である。
【図４】本発明の第２の実施形態に係る燃料電池の発電量制御装置の構成を示す図である。
【図５】燃料電池の発電量を制御する手順を示すフローチャートである。
【図６】燃料電池の電流−電圧特性の学習動作の手順を示すフローチャートである。
【図７】目標発電量Ｐ０を演算する手順を示すフローチャートである。
【図８】第２の実施形態における目標電流Ｉ１を演算する手順を示すフローチャートをである。
【図９】目標ガス動作点を演算する手順を示すフローチャートである。
【図１０】燃料電池の電流−電圧特性を示す図である。
【図１１】本発明の第３の実施形態に係る燃料電池の発電量制御装置の構成を示す図である。
【図１２】第３の実施形態における目標電流Ｉ１を演算する手順を示すフローチャートである。
【図１３】第３の実施形態における目標ガス動作点を演算する手順を示すフローチャーとである。
【図１４】本発明の第４の実施形態における、出力特性学習手段の学習手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０１…目標発電量演算手段
１０２…運転状態検出手段
１０３…出力特性学習手段
１０４…目標電流演算手段
１０５…目標ガス動作点演算手段
１０６…出力指令値演算手段
１０７…ガス制御手段
２０１…燃料電池スタック
２０２…加湿器
２０３…コンプレッサ
２０４…可変バルブ
２０５…スロットル
２０６…パージ弁
２０７…純水ポンプ
２０８…イジェクタ
２０９…駆動ユニット
２１０…空気圧力センサ
２１１…水素圧力センサ
２１２…空気流量センサ
２１３…水素流量センサ
２１４…コントローラ
２１５…電圧センサ
２１６…電流センサ
【図１】
2004207024.tif 000003
【図２】
2004207024.tif 000004
【図３】
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【図４】
2004207024.tif 000006
【図５】
2004207024.tif 000007
【図６】
2004207024.tif 000008
【図７】
2004207024.tif 000009
【図８】
2004207024.tif 000010
【図９】
2004207024.tif 000011
【図１０】
2004207024.tif 000012
【図１１】
2004207024.tif 000013
【図１２】
2004207024.tif 000014
【図１３】
2004207024.tif 000015
【図１４】
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