(57)【要約】【課題】燃料電池内部の状態を詳細に高い精度で推定し、その推定内容に基づいて燃料電池の運転条件を最適化できるようにする。【解決手段】燃料電池１０を水素の流れに沿って並んだ複数の小領域に仮想的に分割する。その各小領域について、それが置かれている発電環境に基づいて窒素や液水の発生量を算出し、また、下流の小領域への窒素や液水の移動量を算出する。そして、それら発生量や移動量を反映させて各小領域における窒素量と液水量を周期的に更新する。ＥＣＵ４は、推定した燃料電池１０内の窒素や液水の分布状態に応じて、パージバルブ６や水素循環ポンプ８の動作を制御する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
反応ガスの供給を受けることにより発電を行う燃料電池と、
前記燃料電池を反応ガスの流れに沿って並んだ複数の小領域に仮想的に分割する仮想分割手段と、
前記複数の小領域のそれぞれにおける不純物の推定量を記憶する記憶手段と、
前記燃料電池の運転条件に基づいて前記燃料電池の発電環境を推定する発電環境推定手段と、
前記複数の小領域のそれぞれにおける不純物の発生量を、前記燃料電池の発電環境と不純物の発生量との関係を規定した不純物発生特性に従って算出する不純物発生量算出手段と、
前記複数の小領域のそれぞれについて、当該小領域から反応ガスの流れの下流側に位置する小領域への不純物の移動量を、前記燃料電池の発電環境と不純物移動量との関係を規定した不純物移動特性に従って算出する不純物移動量算出手段と、
前記記憶手段に記憶されている各小領域における不純物推定量を、隣接する小領域間での不純物移動量及び当該小領域における不純物発生量を反映させて周期的に更新する更新手段と、
前記燃料電池内の不純物の分布状態に応じて前記燃料電池の運転条件を変更する制御手段と、
を備えることを特徴とする燃料電池システム。
【請求項２】
前記反応ガスはアノードガスであって、前記不純物は前記燃料電池のアノード側に存在する不純物であり、
前記制御手段は、アノードガスの供給或いは排出に関わる運転条件を変更することを特徴とする請求項１記載の燃料電池システム。
【請求項３】
前記不純物には窒素と液水とが含まれ、
前記不純物発生量算出手段は、窒素の発生量と液水の発生量をそれぞれ別々の不純物発生特性に従って算出し、
前記不純物移動量算出手段は、窒素の移動量と液水の移動量をそれぞれ別々の不純物移動特性に従って算出することを特徴とする請求項２記載の燃料電池システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、燃料電池システムに関し、特に、燃料電池内部の状態を推定してその推定内容に応じて燃料電池の運転条件を最適化する燃料電池システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
燃料電池の発電能力は、反応ガスの濃度や湿度等、その内部の状態に大きく依存する。このため、例えば下記の各特許文献に記載されているように、従来提案されている幾つかの燃料電池システムでは、燃料電池の内部状態を推定してその推定内容に応じて燃料電池の運転条件を最適化することが行われている。これらのシステムでは、システム内に配備されたセンサの信号状態に燃料電池の内部状態を関連付け、センサの信号から燃料電池の内部状態を推定している。
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−０１９１２１号公報
【特許文献２】特開２００６−３１８７８４号公報
【特許文献３】特開２００５−１０８６７３号公報
【特許文献４】特開２００４−１７９０００号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
燃料電池の発電性能はその内部の全体的な状態だけでなく、局所的な状態によっても左右される。特に、窒素や液水といった不純物が溜まっている場所と量は燃料電池の発電性能に大きく影響する。しかしながら、上記の各特許文献に記載されているシステムは、燃料電池内部のどこがどのような状態になっているかまでは詳細に推定できるようにはなっていなかった。燃料電池の運転条件を最適化してより一層の燃費向上を図るためには、燃料電池内部の状態をより詳しく、特に、不純物の分布状態を詳しく推定できる技術の開発が望まれていた。
【０００５】
本発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、燃料電池内部の状態を詳細に高い精度で推定し、その推定内容に基づいて燃料電池の運転条件を最適化できるようにした燃料電池システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の発明は、上記の目的を達成するため、燃料電池システムにおいて、
反応ガスの供給を受けることにより発電を行う燃料電池と、
前記燃料電池を反応ガスの流れに沿って並んだ複数の小領域に仮想的に分割する仮想分割手段と、
前記複数の小領域のそれぞれにおける不純物の推定量を記憶する記憶手段と、
前記燃料電池の運転条件に基づいて前記燃料電池の発電環境を推定する発電環境推定手段と、
前記複数の小領域のそれぞれにおける不純物の発生量を、前記燃料電池の発電環境と不純物の発生量との関係を規定した不純物発生特性に従って算出する不純物発生量算出手段と、
前記複数の小領域のそれぞれについて、当該小領域から反応ガスの流れの下流側に位置する小領域への不純物の移動量を、前記燃料電池の発電環境と不純物移動量との関係を規定した不純物移動特性に従って算出する不純物移動量算出手段と、
前記記憶手段に記憶されている各小領域における不純物推定量を、隣接する小領域間での不純物移動量及び当該小領域における不純物発生量を反映させて周期的に更新する更新手段と、
前記燃料電池内の不純物の分布状態に応じて前記燃料電池の運転条件を変更する制御手段と、
を備えることを特徴としている。
【０００７】
また、第２の発明は、第１の発明において、
前記反応ガスはアノードガスであって、前記不純物は前記燃料電池のアノード側に存在する不純物であり、
前記制御手段は、アノードガスの供給或いは排出に関わる運転条件を変更することを特徴としている。
【０００８】
また、第３の発明は、第２の発明において、
前記不純物には窒素と液水とが含まれ、
前記不純物発生量算出手段は、窒素の発生量と液水の発生量をそれぞれ別々の不純物発生特性に従って算出し、
前記不純物移動量算出手段は、窒素の移動量と液水の移動量をそれぞれ別々の不純物移動特性に従って算出することを特徴としている。
【発明の効果】
【０００９】
第１の発明によれば、仮想的に分割された小領域のそれぞれにおける不純物の発生量と、各小領域から反応ガスの流れの下流側に位置する小領域への不純物の移動量とを、その小領域が置かれている発電環境に基づいて求めることができる。各小領域について、その小領域での不純物発生量、その小領域への前段からの不純物移動量、その小領域から後段への不純物移動量がそれぞれ分かることで、各小領域における不純物量を正確に推定することができ、燃料電池内の不純物の分布状態を詳細に把握することができる。不純物の分布状態を正確に把握し、それに応じて燃料電池の運転条件を変更することで、運転条件の最適化による燃費の向上が可能となる。
【００１０】
第２の発明によれば、燃料電池のアノード側に溜まった不純物の影響によって燃料電池の発電性能が低下するのを防止することができる。
【００１１】
第３の発明によれば、燃料電池のアノード側における窒素の分布状態と液水の分布状態とを区別してそれぞれを正確に推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図を参照して本発明の実施の形態について説明する。なお、本発明は以下の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
【００１３】
図１は、本発明の実施の形態の燃料電池システムの構成を説明するための図である。図１に示す燃料電池システムは、積層された複数の燃料電池１０からなる燃料電池スタック２を備えている。燃料電池１０の内部には、電解質膜を挟んでアノードとカソードが形成されている。アノード側には、水素を含む燃料ガス（本実施形態では水素ガスとする）を面内に流通させるためのガス流路が形成されている。また、カソード側には、酸素を含む酸化ガス（本実施形態では空気とする）を面内に流通させるためのガス流路が形成されている。さらに、個々の燃料電池１０は、内部に冷却水通路が形成された集電板によって隣接する燃料電池から隔離されている。燃料電池１０の構成は公知であるため、ここでは、これ以上の説明は省略する。
【００１４】
燃料電池スタック２は複数のシステム補器を介してＥＣＵ４によって制御される。システム補器には、燃料電池スタック２のアノード出口から排出されたオフガスを系外に排気するためのパージバルブ６や、オフガスを再びアノード入口に循環させる水素循環ポンプ８が含まれる。ＥＣＵ４は、これらの機器６，８の動作を個々の燃料電池１０の面内状態、特に、燃料電池１０のアノードにおける窒素や液水の分布状態に応じて制御する。
【００１５】
［燃料電池セルの面内状態の推定］
ＥＣＵ４は、図示省略の各種センサの出力から燃料電池スタック２内の圧力及び温度に関する情報を取得し、その情報に基づいて個々の燃料電池１０の面内状態を推定している。以下、本実施の形態の燃料電池システムで採られている燃料電池１０の面内状態の推定方法について説明する。
【００１６】
ＥＣＵ４は、燃料電池１０の面内状態をシミュレーション（以下、状態推定シミュレーションという）によって推定する。状態推定シミュレーションには燃料電池１０のモデルが使用される。このモデルは、図１中に示すように、燃料電池１０を反応ガスの流路に沿って複数個の小領域に仮想的に分割した一次元モデルである。この一次元モデルに示すように、本実施の形態の燃料電池１０は、電解質膜を挟んでカソード側ガスとアノード側ガスとが対向して流れるカウンターフロー流路を有している。
【００１７】
燃料電池１０は、その面内において、発電環境に応じた電流密度で発電を行う。「発電環境」とは、燃料電池１０の面内状態を表す種々のパラメータのうち、燃料電池１０の発電状態を決定する複数のパラメータの総称である。ＥＣＵ４による状態推定シミュレーションでは、分割モデルの個々の小領域が置かれている発電環境は各小領域内で均一であるとみなして、小領域毎に発電環境の推定計算が行われる。
【００１８】
発電環境には、アノード側ガスの相対湿度、カソード側ガスの相対湿度、アノードの圧力、カソードの圧力、アノード側ガス中の水素濃度、カソード側ガス中の酸素濃度、アノードの液水量、カソードの液水量、及び燃料電池の温度が含まれる。ＥＣＵ４には、これらのパラメータで決まる発電環境と電流密度との関係を定義したマップ（発電特性マップ）が記憶されている。また、ＥＣＵ４には、発電による酸素消費量、水素消費量及び水生成量と電流密度との関係を定義したマップ（消費生成特性マップ）も記憶されている。さらに、ＥＣＵ４には、燃料電池のカソードからアノードへ、燃料電池を横断して移動する水の量と発電環境との関係を定めたマップ（水横断移動特性マップ）と、燃料電池のカソードからアノードへ、燃料電池を横断して移動する窒素の量と発電環境との関係を定めたマップ（窒素横断移動特性マップ）とが記憶されている。消費生成特性マップと水横断移動特性マップは、液水に係る「不純物発生特性」に相当する。窒素横断移動特性マップは、窒素に係る「不純物発生特性」に相当する。
【００１９】
個々の小領域が置かれている発電環境が特定されれば、発電特性マップを参照することにより、その発電環境下で発生する電流密度を予測することができる。また、水横断移動特性マップを参照することにより、その発電環境下で発生する水横断移動量を予測することができ、窒素横断移動特性マップを参照することにより、その発電環境下で発生する窒素移動量を予測することができる。そして、発電特性マップにより電流密度が特定されれば、消費生成特性マップを参照することにより、その発電環境下での酸素消費量、水素消費量及び水生成量を予測することができる。
【００２０】
酸素消費量、水素消費量、水生成量、水横断移動量、そして、窒素横断移動量は、何れも発電環境に影響を与える要因である。これらの他にも、発電環境に影響する要因には、反応ガスの流れの上流側に位置する小領域からの各ガス成分及び液水の各移動量、反応ガスの流れの下流側に位置する小領域への各ガス成分及び液水の各移動量が含まれる。状態推定シミュレーションでは、これら要因の値が個々の小領域について取得され、その値に基づいて個々の小領域が置かれている発電環境が更新される。
【００２１】
［発電環境の更新の具体的方法］
状態推定シミュレーションで行われる発電環境の更新について、その内容を図２を参照して具体的に説明する。図２は、分割モデルの任意の小領域（ｎ領域）を例にとって、ｎ領域が置かれている発電環境の更新の手順について説明するための図である。状態推定シミュレーションでは、個々の小領域はカソード（Ｃａ）側とアノード（Ａｎ）側とに区分される。各小領域は、そこに存在する各成分の状態量（モル数）を内部パラメータとして持たされている。具体的には、図２に示すように、ｎ領域は、カソード側の状態量として酸素量n_O2_Ca、窒素量n_N2_Ca、水蒸気量n_gasH2O_Ca、及び液水量n_liqH2O_Caを持ち、アノード側の状態量として水素量n_H2_An、窒素量n_N2_An、水蒸気量n_gasH2O_An、及び液水量n_liqH2O_Anを持っている。
【００２２】
また、ｎ領域は、当該領域の圧力Ｐ、体積Ｖ、及び温度Ｔも内部パラメータとして持っている。体積Ｖは予め設定された固定値であり、温度Ｔは冷却水温と同じ一定値である。圧力Ｐは状態方程式（PV=nRT）によって計算することができる。
【００２３】
状態推定シミュレーションでは、上記の複数の状態量を用いてｎ領域におけるアノード側ガスの相対湿度、カソード側ガスの相対湿度、アノード側ガス中の水素濃度、及び、カソード側ガス中の酸素濃度を計算する。各相対湿度は、水蒸気分圧P_H2Oと温度Ｔとから計算することができる。水素濃度は、アノード側の全ガス成分の量（モル数）に対する水素量n_H2_Anの比から計算することができる。酸素濃度は、カソード側の全ガス成分の量（モル数）に対する酸素量n_O2_Caの比から計算することができる。
【００２４】
こうして、ｎ領域における各パラメータの値が特定されることで、現時点においてｎ領域が置かれている発電環境が特定される。状態推定シミュレーションでは、特定した発電環境を前述の発電特性マップに照合することで、ｎ領域における電流密度Ｉを特定する。そして、電流密度Ｉを前述の消費生成特性マップに照合することで、ｎ領域のカソード側での酸素消費量と水生成量、及び、アノード側での水素消費量を特定する。また、特定した発電環境を前述の水横断移動特性マップに照合することで、ｎ領域のカソード側からアノード側への水横断移動量cross_H2Oを特定する。また、特定した発電環境を前述の窒素横断移動特性マップに照合することで、ｎ領域のカソード側からアノード側への窒素横断移動量cross_N2を特定する。なお、酸素消費量、水素消費量、水生成量、水横断移動量及び窒素横断移動量は、何れも所定の計算刻み時間当たりの量である。
【００２５】
また、状態推定シミュレーションでは、上記の各消費生成量の計算と並行して、或いは、その計算の前後において、ｎ領域からその下流のｎ＋１領域への各成分の計算刻み時間当たりの移動量（モル数）を計算する。具体的には、図２に示すように、カソード側では、酸素移動量dn_O2_Ca、窒素移動量dn_N2_Ca、水蒸気移動量dn_gasH2O_Ca、及び移動量dn_liqH2O_Caを計算し、アノード側では、水素移動量dn_H2_An、窒素移動量dn_N2_An、水蒸気移動量dn_gasH2O_An、及び液水移動量dn_liqH2O_Anを計算する。各成分の移動量の計算には、その移動量と発電環境との関係を定めたマップ（移動特性マップ）を使用する。
【００２６】
ここで留意するのは、本実施の形態の燃料電池２が採用しているカウンターフロー流路では、カソード側のｎ＋１領域とアノード側のｎ＋１領域とは表裏の関係にはないことである。ｎ−１領域についても同様である。燃料電池を挟んでアノード側とカソード側とが表裏の関係にあるのは、あくまでも計算の対象になっているｎ領域だけである。図２では、カソード側のガス流れとアノード側のガス流れとを同方向に描いているため、ｎ＋１領域及びｎ−１領域に関してもカソード側とアノード側とが対応しているように見えるが、実際にはカソード側のｎ＋１領域と対応するのはアノード側のｎ−１領域であり、カソード側のｎ−１領域に対応するのはアノード側のｎ＋１領域である。なお、カソード側ガスとアノード側ガスとが並行して流れるコフロー流路であるならば、カソード側のｎ＋１領域とアノード側のｎ＋１領域とは表裏の関係になる。ｎ−１領域についても同様である。コフロー流路を有する燃料電池にも本発明の適用は可能である。
【００２７】
なお、状態推定シミュレーションでは、全ての小領域のそれぞれについて当小該領域から下流への各成分の移動量の計算が行われている。このため、上述のようにｎ領域からｎ-1領域への各物質の移動量（流出量）が算出されると同時に、上流のｎ−１領域からｎ領域への各物質の移動量（流入量）も計算されている。
【００２８】
以上の一連の計算により、ｎ領域で生ずる反応ガス消費量及び水生成量、前段のｎ−１領域からｎ領域への各成分の移動量、ｎ領域から後段のｎ＋1領域への各成分の移動量、そして、ｎ領域のアノードとカソードとの間での各成分の横断移動量がそれぞれ判明する。これらの消費生成量や移動量をｎ領域の各成分の状態量に反映させることで、各成分の最新の状態量を把握することが可能となる。
【００２９】
ただし、各成分のうち水蒸気と液水に関しては、ｎ領域内の発電環境によって水蒸気から液水への凝縮が起こることや、逆に、液水から水蒸気への蒸発が起こることを考慮する必要がある。ｎ領域のカソード或いはアノード内に存在する水分を全て水蒸気と仮定したとき、そのときの相対湿度が１００％を超える場合には水蒸気の凝縮が起こり、相対湿度が１００％未満である場合には液水の蒸発が起こる。状態推定シミュレーションでは、計算刻み時間当たりの液水生成量若しくは液水蒸発量を計算し、上述の各種の消費生成量や移動量に加えて、この液水生成蒸発量も反映させた上でｎ領域の各成分の状態量を更新する。液水生成量や液水蒸発量の計算には、それらと発電環境との関係を定めたマップ（液水生成蒸発特性マップ）を使用する。
【００３０】
［ＥＣＵによる燃料電池スタックの制御フロー］
上述の状態推定シミュレーションによれば、燃料電池１０を仮想的に分割した各小領域について、アノードにおける窒素や液水の各発生量と、隣接する小量域間での窒素や液水の各移動量とが周期的に計算されるので、発電性能に影響する窒素量や液水量を高い精度で推定することができる。そして、小領域毎にアノードの窒素量及び液水量が分かれば、面内のどの位置に窒素や液水が溜まっているのか、その程度はどれほどのものなのか、を正確に把握することができる。
【００３１】
図３は、状態推定シミュレーションによる推定結果を燃料電池スタック２の制御に反映させるためにＥＣＵ４が実行するルーチンのフローチャートである。図３に示すルーチンは、燃料電池システムの起動時に開始され、前述の計算刻み時間を１周期として繰り返し実行される。
【００３２】
図３に示すルーチンの最初のステップＳ１０１では、状態推定シミュレーションが実行される。次のステップＳ１０２では、燃料電池スタック２の発電性能の低下の有無が判定される。燃料電池スタック２の発電性能は、電圧値、電流値或いはＩＶ特性から判断することができる。
【００３３】
ステップＳ１０２の判定の結果、燃料電池スタック２の発電性能が低下しているときには、次にステップＳ１０３の判定が行われる。ステップＳ１０３では、状態推定シミュレーションによる推定結果に基づき、窒素や液水の溜まっている場所が燃料電池１０のアノード入口付近か否か判定される。これらの不純物がアノード入口付近に溜まっている場合には、燃料電池セル１０内からの排出に時間を要する一方、圧力が高い分だけ脈動効果は大きい。そこで、窒素や液水がアノード入口付近に溜まっていると推定される場合には、ステップＳ１０５の処理が実行される。ステップＳ１０５では、燃料電池１０からのアノードガスの排出効果が大きく増加する方向に、水素循環ポンプ８やパージバルブ６の動作が制御される。
【００３４】
一方、不純物が溜まっている場所がアノード入口付近ではない場合には、次にステップＳ１０４の判定が行われる。ステップＳ１０４では、状態推定シミュレーションによる推定結果に基づき、窒素や液水の溜まっている量が所定の閾値を越えているか否か判定される。これらの不純物が溜まっている量が多い場合には、脈動効果は小さく、また、ガス流量を大きくする効果も小さい。そこで、窒素や液水が多く溜まっていると推定される場合には、ステップＳ１０６の処理が実行される。ステップＳ１０６では、燃料電池１０からのアノードガスの排出効果が小さく増加する方向に、水素循環ポンプ８やパージバルブ６の動作が制御される。
【００３５】
なお、水素循環ポンプ８の動作の制御内容としては、水素循環ポンプ８の回転数を上げて循環流量を大きくすること、水素循環ポンプ８で脈動をつけること、その脈動の周波数を変えること、それら制御時間を変えること等が挙げられる。また、パージバルブ６の動作の制御内容としては、パージバルブ６を開くこと、開度を変えること等が挙げられる。ＥＣＵ４は、窒素と液水のそれぞれについて場所と量の二次元マップを有しており、状態推定シミュレーションによる推定結果をマップに照らして水素循環ポンプ８やパージバルブ６の動作内容を決定している。
【００３６】
上述のステップＳ１０５或いはステップＳ１０６の処理は、燃料電池スタック２の発電性能が回復するまで継続して行われる。ステップＳ１０２の判定の結果、燃料電池スタック２の発電性能が回復したときには、ステップＳ１０７の処理が実行される。ステップＳ１０７では、水素循環ポンプ８やパージバルブ６の制御が標準の制御に戻される。
【００３７】
以上のルーチンを実行することにより、窒素や液水が溜まることによる燃料電池スタック２の発電性能の低下を回避することが可能となる。また、特殊な運転条件での運転は必要最小限に止められるので、最適化された運転条件での運転によって燃費を向上させることができる。
【００３８】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上述の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。例えば、図２に示す分割モデルの各小領域を、さらに断面方向に分割した一次元モデルで表し、断面方向における窒素や液水の存在位置や量を把握するようにしてもよい。断面方向における窒素や液水の分布状態も考慮することで、燃料電池の運転条件をさらに最適化することができるようになる。
【００３９】
また、本発明は水素循環ポンプの代わりにエジェクタを用いている燃料電池システムにも適用可能である。そのような燃料電池システムでも、水素供給量、供給圧力の変化等で運転条件を最適化することができる。
【００４０】
また、上述の実施の形態では、アノードに溜まる窒素や液水に着目して燃料電池の運転条件の最適化を図っているが、カソードに溜まる液水にも着目してもよい。上述の状態推定シミュレーションによれば、カソードにおける液水の分布状態も正確に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の実施の形態の燃料電池システムの構成を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態の状態推定シミュレーションで使用する、燃料電池の面内を反応ガスの流路に沿って分割したモデルを示す図である。
【図３】状態推定シミュレーションによる推定結果を燃料電池スタックの制御に反映させるためにＥＣＵが実行するルーチンのフローチャートである。
【符号の説明】
【００４２】
２  燃料電池スタック
４  ＥＣＵ
６  パージバルブ
８  水素循環ポンプ
１０  燃料電池
Ｉ  電流密度
n_O2_Ca  酸素量
n_H2_An  水素量
n_N2_Ca，n_N2_An  窒素量
n_liqH2O_Ca，n_liqH2O_An  液水量
n_gasH2O_Ca，n_gasH2O_An  水蒸気量
dn_O2_Ca  酸素移動量
dn_H2_An  水素移動量
dn_N2_Ca，dn_N2_An  窒素移動量
dn_liqH2O_Ca，dn_liqH2O_An  液水移動量
dn_gasH2O_Ca，dn_gasH2O_An  水蒸気移動量
cross_H2O  水横断移動量
cross_N2  窒素横断移動量
【図１】
2009211919.tif 000003
【図２】
2009211919.tif 000004
【図３】
2009211919.tif 000005