制氢电解槽状态监测装置及方法

436 编辑：中冶有色技术网来源：北京雷动智创科技有限公司

2024-05-06 09:14:24

权利要求书： 1.一种制氢电解槽状态监测方法，其特征在于，包括：

获取健康状态信号，其中所述健康状态信号包括电压信号、电流信号、热敏电阻阻值及流量信号；

对健康状态信号进行预处理，对预处理后的健康状态信号进行分仓处理，基于分仓处理后的信号通过人工智能算法构建辨识模型；

获取当前状态信号，通过辨识模型对当前状态信号进行辨识，并对辨识结果进行判断，得到电解槽健康状态；

辨识模型的构建过程包括：

通过最小二乘拟合方法分别对所述分仓处理后的信号中不同数据仓中的信号进行计算，得到不同数据仓下的电压电流模型及电流流量模型，并分别对电压电流模型及电流流量模型进行迭代更新，得到辨识模型；

其中所述电压电流模型及电流流量模型均采用三阶模型，所述辨识模型为迭代更新完成的电压电流模型及电流流量模型；

对辨识结果进行判断的过程还包括：

通过当前温度信号提取迭代更新完成的电流流量模型，基于电流信号，通过提取的模型计算得到流量参考值，对流量参考值与流量信号进行差值计算，基于流量差值计算结果获取电解槽健康状态，其中，当所述流量差值计算结果绝对值小于流量第一阈值时，则电解槽健康状态为健康状态、当所述差值计算结果绝对值大于流量第一阈值且小于流量第二阈值时，则电解槽健康状态为电流流量不匹配的亚健康状态、当所述流量差值计算结果绝对值大于流量第二阈值时，则电解槽健康状态为电流流量严重不匹配的不健康状态；

所述制氢电解槽状态监测方法应用于一种制氢电解槽状态监测装置，其中制氢电解槽状态监测装置包括：流量传感器、电流传感器、热敏电阻、信号采集板、中央计算机及显示器；

所述流量传感器设置在制氢电解槽的电解液管道内，所述电流传感器设置在制氢电解槽的电源线上，所述热敏电阻设置在制氢电解槽内部，所述信号采集板与所述流量传感器、电流传感器、热敏电阻及中央计算机连接，所述中央计算机与所述显示器连接；

所述信号采集板用于获取流量信号、电流信号、电压信号及热敏电阻阻值，并将所述流量信号、电流信号、电压信号及热敏电阻阻值传输给中央计算机；

所述中央计算机用于接收信号采集板传输的数据，并基于接收的数据，通过人工智能算法判断电解槽健康状态；

所述显示器用于显示所述电解槽健康状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述信号采集板包括电压采样单元、电流信号采样单元、温度转换单元、中央处理器、流量处理单元、存储单元、通讯单元、供电单元；

其中所述中央处理器分别与所述电压采样单元、电流信号采样单元、温度转换单元、流量处理单元、存储单元、通讯单元连接；

所述电压采样单元通过电压采集线与制氢电解槽小室连接，获取所述电压信号；

所述电流信号采样单元通过连接电流传感器获取所述电流信号；

所述温度转换单元通过连接热敏电阻并通过桥式电路获取热敏电阻阻值；

所述流量处理单元通过连接流量传感器获取流量信号；

所述中央处理器用于获取所述电压信号、电流信号、热敏电阻阻值及流量信号，并通过通讯单元将所述电压信号、电流信号、热敏电阻阻值及流量信号传输给中央计算机；

所述供电单元用于为电压采样单元、电流信号采样单元、温度转换单元、中央处理器、流量处理单元、存储单元及通讯单元进行供电。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述热敏电阻包括第一热敏电阻、第二热敏电阻及第三热敏电阻；其中所述第一热敏电阻预埋于制氢电解槽正极电解极板内，所述第二热敏电阻预埋于制氢电解槽中间电解极板内，所述第三热敏电阻预埋于制氢电解槽负极电解极板内。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述中央计算机与一个或若干个信号采集板通过交换机连接，所述一个信号采集板与一个制氢电解槽对应连接。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

对健康状态信号进行预处理的过程包括：

基于电阻信号计算得到极板温度；

对所述流量信号、电流信号及电压信号进行标幺化处理；

基于极板温度对标幺化处理后的数据进行剔除，得到预处理后的健康状态信号。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

对预处理后的健康状态信号进行分仓处理的过程包括：

基于极板温度，对所述流量信号、电流信号及电压信号进行分仓处理，得到分仓处理后的信号，其中每1℃为一个数据仓。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

对辨识结果进行判断的过程包括：

获取当前状态信号，其中当前状态信号包括当前温度信号、当前电压信号、当前电流信号、当前流量信号；

通过当前温度信号提取迭代更新完成的电压电流模型，基于电流信号，通过提取的模型计算得到电压参考值，对电压参考值与电压信号进行差值计算，基于电压差值计算结果获取电解槽健康状态，其中，当所述电压差值计算结果绝对值小于电压第一阈值时，则电解槽健康状态为健康状态、当所述电压差值计算结果绝对值大于电压第一阈值且小于电压第二阈值时，则电解槽健康状态为亚健康状态、当所述电压差值计算结果绝对值大于电压第二阈值时，则电解槽健康状态为不健康状态。

说明书：一种制氢电解槽状态监测装置及方法技术领域[0001] 本发明涉及电解水制氢技术领域，特别涉及一种制氢电解槽状态监测装置及方法。背景技术[0002] 氢能属于二次能源，氢能的主要优点有：燃烧热值高，燃烧的产物是水，是世界上最干净的能源之一。因此氢能是全球能源向可持续发展转型的主要路径之一，是整个能源技术的前沿领域，是支撑可再生能源规模化发展，构建以可再生能源为主的综合能源供给体系的重要载体，其应用前景十分广泛。采用绿色可再生能源电解水制氢是未来氢能主要生产方式，电解槽作为电解水制氢的核心部件其性能影响着制氢效率以及安全生产。目前电解槽的监测和健康状态检查多基于离线方式，需要停机并拆解才能检查，缺乏必要在线监测手段。发明内容[0003] 为解决上述现有技术中所存在的问题，本发明提供一种制氢电解槽状态监测装置及方法，能够有效实现制氢电解槽健康状态在线检测。[0004] 为实现上述技术目的，本发明提供了如下技术方案：[0005] 一种制氢电解槽状态监测装置，包括：[0006] 包括流量传感器、电流传感器、热敏电阻、信号采集板、中央计算机及显示器；[0007] 所述流量传感器设置在制氢电解槽的电解液管道内，所述电流传感器设置在制氢电解槽的电源线上，所述热敏电阻设置在制氢电解槽内部，所述信号采集板与所述传感模块、热敏电阻及中央计算机连接，所述中央计算机与所述显示器连接；[0008] 所述信号采集板用于获取所述流量信号、电流信号、电压信号及热敏电阻阻值，并将所述流量信号、电流信号、电压信号及热敏电阻阻值传输给中央计算机；[0009] 所述中央计算机用于接收信号采集板传输的数据，并基于接收的数据，通过人工智能算法判断电解槽健康状态；[0010] 所述显示器用于显示所述电解槽健康状态。[0011] 可选的，所述信号采集板包括电压采样单元、电流信号采样单元、温度转换单元、中央处理器、流量处理单元、存储单元、通讯单元、供电单元；[0012] 其中所述中央处理器分别与所述电压采样单元、电流信号采样单元、温度转换单元、流量处理单元、存储单元、通讯单元连接；[0013] 所述电压采样单元通过电压采集线与所述制氢电解槽小室连接，获取所述电压信号；[0014] 所述电流信号采样单元通过连接电流传感器获取所述电流信号；[0015] 所述温度转换单元通过连接热敏电阻并通过桥式电路获取热敏电阻阻值；[0016] 所述流量处理单元通过连接流量传感器获取流量信号；[0017] 所述中央处理器用于获取所述电压信号、电流信号、热敏电阻阻值及流量信号，并通过通讯单元将所述电压信号、电流信号、热敏电阻阻值及流量信号传输给中央计算机；[0018] 所述供电单元用于为电压采样单元、电流信号采样单元、温度转换单元、中央处理器、流量处理单元、存储单元及通讯单元进行供电。[0019] 可选的，所述热敏电阻包括第一热敏电阻、第二热敏电阻及第三热敏电阻；其中所述第一热敏电阻预埋于制氢电解槽正极电解极板内，所述第二热敏电阻预埋于制氢电解槽中间电解极板内，所述第三热敏电阻预埋于制氢电解槽负极电解极板内。[0020] 可选的，所述中央计算机与一个或若干个信号采集板通过交换机连接，所述一个信号采集板与一个制氢电解槽对应连接。[0021] 为了更好的实现上述技术目的，本发明还提供了一种制氢电解槽状态监测方法，包括：[0022] 获取健康状态信号，其中所述健康状态信号包括电压信号、电流信号、热敏电阻阻值及流量信号；[0023] 对健康状态信号进行预处理，对预处理后的健康状态信号进行分仓处理，基于分仓处理后的信号通过人工智能算法构建辨识模型；[0024] 获取当前状态信号，通过辨识模型对当前状态信号进行辨识，并对辨识结果进行判断，得到电解槽健康状态。[0025] 可选的，对健康状态信号进行预处理的过程包括：[0026] 基于电阻信号计算得到极板温度；[0027] 对所述流量信号、电流信号及电压信号进行标幺化处理；[0028] 基于极板温度对标幺化处理后的数据进行剔除，得到预处理后的健康状态信号。[0029] 可选的，对预处理后的健康状态信号进行分仓处理的过程包括：[0030] 基于极板温度，对所述流量信号、电流信号及电压信号进行分仓处理，得到分仓处理后的信号，其中每1℃为一个数据仓。[0031] 可选的，辨识模型的构建过程包括：[0032] 通过最小二乘拟合方法分别对所述分仓处理后的信号中不同数据仓中的信号进行计算，得到不同数据仓下的电压电流模型及电流流量模型，并分别对电压电流模型及电流流量模型进行迭代更新，得到辨识模型；[0033] 其中所述电压电流模型及电流流量模型均采用三阶模型，所述辨识模型为迭代更新完成的电压电流模型及电流流量模型。[0034] 可选的，对辨识结果进行判断的过程包括：[0035] 获取当前状态信号，其中当前状态信号包括当前温度信号、当前电压信号、当前电流信号、当前流量信号；[0036] 通过当前温度信号提取迭代更新完成的电压电流模型，基于电流信号，通过提取的模型计算得到电压参考值，对电压参考值与电压信号进行差值计算，基于电压差值计算结果获取电解槽健康状态，其中，当所述电压差值计算结果绝对值小于电压第一阈值时，则电解槽健康状态为健康状态、当所述电压差值计算结果绝对值大于电压第一阈值且小于电压第二阈值时，则电解槽健康状态为亚健康状态、当所述电压差值计算结果绝对值大于电压第二阈值时，则电解槽健康状态为不健康状态。[0037] 可选的，对辨识结果进行判断的过程还包括：[0038] 通过当前温度信号提取迭代更新完成的电流流量模型，基于电流信号，通过提取的模型计算得到流量参考值，对流量参考值与流量信号进行差值计算，基于流量差值计算结果获取电解槽健康状态，其中，当所述流量差值计算结果绝对值小于流量第一阈值时，则电解槽健康状态为健康状态、当所述差值计算结果绝对值大于流量第一阈值且小于流量第二阈值时，则电解槽健康状态为电流流量不匹配的亚健康状态、当所述流量差值计算结果绝对值大于流量第二阈值时，则电解槽健康状态为电流流量严重不匹配的不健康状态。[0039] 本发明具有如下技术效果：[0040] 通过上述装置及方法，可以实现制氢电解槽健康状态在线监测功能。进一步能够实时反映制氢电解槽的健康状态，避免大的事故发生。附图说明[0041] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。[0042] 图1为本发明实施例提供的系统示意图；[0043] 图2为本发明实施例提供的方法示意图；[0044] 其中，1?信号采集板、2?制氢电解槽、3?电流传感器、4?流量传感器、5?第一热敏电阻、6?第二热敏电阻、7?第三热敏电阻、8?交换机、9?中央计算机、10?显示器、11?电压采集线、101?电压采样单元、102?电流采样单元、103?中央处理器、104?温度转换单元、105?流量处理单元、106?存储单元、107通讯单元、108?供电单元。具体实施方式[0045] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。[0046] 实施例一[0047] 如图1所述，本发明示出了一种制氢电解槽状态监测装置示意图。结合图1说明本专利提出的一种制氢电解槽状态监测装置，所述状态监测装置包括一种或多个信号采集板1、电流传感器3、流量传感器4、第一热敏电阻5、第二热敏电阻6、第三热敏电阻7、交换机8、中央计算机9、显示器10、电压采集线11。

[0048] 采集板1主要功能是采集电解槽电压、电流、流量及温度信息，并将这些信息通过以太网通讯的方式经由交换机8发送给中央计算机9。[0049] 如果需要监测多个电解槽2的状态信息，需要配置与电解槽2数量相同的采集板1。[0050] 采集板1内部包括：隔离型电压采样单元101、电流信号采样单元102、中央处理器103、温度转换单元104、流量处理单元105、存储单元106、通讯单元107、供电单元108。

[0051] 本发明所述的中央处理器103具有多路AD接口、至少1个串行外设接口SPI模块。所述交换机8与一个或多个采集板1通过网线相连接，与采集板1通讯采集信息。中央计算机9与交换机8通过网线相连，用于监控电解槽状态并通过显示器10显示，中央计算机9还执行人工智能算法，通过自学习判断电解槽健康状态。[0052] 隔离型电压采样单元101与电压采集线11相连接，采集电解槽的电压，隔离型电压采样单元包括至少4路独立的信号转换模块，信号转换模块输入和输出有电气隔离，每一个独立的信号转换模块输入为1个电解槽小室电压，其内部为独立的隔离电压变送电路，电压信号在进入隔离型电压采样单元101后经过低通滤波，然后进入隔离型运算放大器换芯片进行信号转换，隔离型运算放大器输出信号经过调理电路后进入中央控制器103中的AD接口。[0053] 电流信号采样单元102输入与电流传感器输出相连接，将电流信号通过隔离运放转换为0～3.3的电压信号；[0054] 本发明所述的电流信号采样单元102由滤波电路、信号调理电路构成,电流信号采样单元输入为电流传感器的输出，电流传感器信号经过滤波、信号调理后进入中央处理器103中的AD接口。

[0055] 本发明所述的温度转换单元104采用电桥电路测量热敏电阻阻值，为了避免将电解槽高电压引入控制电路，还设置了隔离性运算放大器，隔离型运算放大器输入为电桥电路的输出，隔离型运算放大器的输出与中央处理器103的AD采样接口相连接。[0056] 本发明所述的流量处理单元105输入为流量传感器输出的电流信号，通过电阻将电流信号转换为电压信号，再经过运算放大器调理电路转换成0?3.3电压信号送入中央处理器103中的AD接口。[0057] 本发明所述的第一热敏电阻5预埋在正极输入端的电解极板内、第二热敏电阻6预埋在电解槽中间电解极板内、第三热敏电阻7预埋在电解槽负极电解极板内，三个热敏电阻接入温度转换单元104的输入端，温度转换单元104将通过电桥及运算放大电路将电阻信号转换为0～3.3电压信号，送入中央控制器103中的AD接口。[0058] 如图2所示，本发明还提供了一种制氢电解槽状态监测方法，包括，获取健康状态信号，其中所述健康状态信号包括电压信号、电流信号、热敏电阻阻值及流量信号；对健康状态信号进行预处理，对预处理后的健康状态信号进行分仓处理，基于分仓处理后的信号通过人工智能算法构建辨识模型；获取当前状态信号，通过辨识模型对当前状态信号进行辨识，并对辨识结果进行判断，得到电解槽健康状态。[0059] 实施例二[0060] 如图2所示，对该控制方法进行如下具体说明：[0061] 在步骤S201，获取状态信息，通过以太网通讯读取采集板至少4路电压信号、3个电解槽温度信号、一个电流信号、一个流量信号，然后对数据进行预处理，数据预处理包括：[0062] 电解槽极板温度折算，电解槽极板温度根据3个热敏电阻信号进行计算，计算方法如下：[0063] Ｔel＝0.2·(T1+3·T2+T3)[0064] 上式中，Tel为电解槽极板温度，T1为第一热敏电阻采集到的温度，T2为第二热敏电阻采集到的温度，T3为第三热敏电阻采集到的温度；[0065] 数据预处理还包括：电流信号标幺化、电压信号标幺化、流量信号标幺化；剔除不合理数据，启动过程数据不被保留、电解槽极板温度小于70℃时的数据也不被保留。[0066] 在步骤S202，数据分仓，将电解槽的电流及对应的电压信号按不同温度进行分仓处理，每1℃为一个数据仓，温度范围从70℃到100℃；将流量信号及对应的电解槽电流按不同温度进行分仓处理，每1℃为一个数据仓，温度范围从70℃到100℃；[0067] 在步骤S203，模型建立，建立每分仓内的电压电流模型，建模采用最小二乘拟合方法，只要分仓内有数据就需要建立对应的电压?电流模型；建立分仓内的电流?流量模型，建模采用最小二乘拟合方法，只要分仓内有数据就需要建立对应的电流与流量关系模型，优选地，上述电压?电流模型和电流?流量模型均采取三阶模型。[0068] 在步骤S204，模型迭代，模型建立完成后须根据最新的数据更新模型，当模型建立后，新进入分仓内的数据≥100时进行一次迭代，当最近2次迭代触电压?电流模型误差绝对值小于1％额定电流时迭代完成。[0069] 在步骤S205，模型存储，当迭代完成后，将模型存储到硬盘，并停止模型迭代。[0070] 在步骤S206，健康状态辨识，根据当前温度下的电压和电流值进行辨识，将实时采集到的电流值代入当前温度分仓下的电压?电流模型中，得到电压参考值，电压参考值与实际电压偏差的绝对值如果大于设定的电压第一阈值(优选0.5％额定电压值)，则判定为电解槽电极开始老化，处于亚健康状态，如大于设定的电压第二阈值(如1％额定电压值)，则判定为电解槽电解出现故障，处于不健康状态，如果某个电压值小于电压第三阈值(优选10％额定电压)，则判定为该组极板有短路发生。

[0071] 同时，在步骤S206中还根据电流和流量进行辨识，将实时采集到的电流值代入当前温度分仓下的流量?电流模型中，得到流量参考值，流量参考值与实际流量之差绝对值大于设定的流量第一阈值(优选2％额定流量值)，则判定为电流流量不匹配，若大于设定的流量第二阈值(优选5％额定流量值)，则判定为电流流量严重不匹配；[0072] 在步骤S206中还包括电解槽不均压的辨识，当采集板采集到的多路(至少4路)电压两两只差大于其额定电压的10％，则判定为电解槽不均压故障。[0073] 在步骤S207，显示与告警，将步骤S206判断结果显示在显示器中，并以不同颜色区分电解槽健康状态，可选地，红色表示故障，橙色表示亚健康、绿色标注正常(健康)。[0074] 以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。