一种基于在线阻抗谱与自适应脉冲电解的SOEC电解池延寿控制方法与流程

本申请涉及高温固体氧化物电解池制氢，尤其涉及一种基于在线阻抗谱与自适应脉冲电解的soec电解池延寿控制方法。

背景技术：

1、高温固体氧化物电解池（soec）作为高效制氢的核心装置，广泛应用于可再生能源储能与工业脱碳领域。相关技术中，通过材料改性、电极结构优化与恒定电流/电压电解模式的协同，构建了基础的电解运行体系。具体地，该体系涵盖了从电堆组装到运行控制的完整流程，包括电解质材料掺杂、电极梯度化设计以及温度、流量串级调节等关键环节，旨在提升初始性能与运行稳定性。

2、然而，现有的soec运行控制方法中，直接采用恒定电流或恒定电压电解模式，并没有结合在线健康状态诊断与动态电化学操作，由此可能会导致电极极化累积、局部热点形成以及ni颗粒迁移、sr偏析等不可逆材料退化，从而影响电解池的长期服役寿命与制氢效率。具体地，传统方法无法根据电解堆的实时退化状态（如阳极扩散受阻、阴极钝化）自适应调整脉冲参数，导致延寿效果有限且可能造成效率损失。

技术实现思路

1、本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

2、为此，本申请第一方面实施例提出一种基于在线阻抗谱与自适应脉冲电解的soec电解池延寿控制方法，所述方法包括：

3、在电解运行间隙向电解堆施加高频小振幅交流激励，实时采集电解堆的阻抗谱数据；

4、基于所述阻抗谱数据，通过机器学习模型识别当前退化模式并输出健康状态指数；

5、根据所述健康状态指数和退化模式，生成非对称脉冲电流波形参数，所述波形参数包括脉冲幅值、基准值、占空比和频率；

6、根据所述波形参数，控制功率变换单元向电解堆输出对应的脉冲电流，以在制氢过程中松弛界面电荷、消除浓差极化并重新分布温度场。

7、优选的，所述在电解运行间隙向电解堆施加高频小振幅交流激励，实时采集电解堆的阻抗谱数据包括：

8、通过在线电化学阻抗谱测量模块每1小时向电解堆注入频率为0.1hz至10khz的交流激励，采集得到阻抗谱数据。

9、进一步的，所述通过在线电化学阻抗谱测量模块每1小时向电解堆注入频率为0.1hz至10khz的交流激励，采集得到阻抗谱数据之后还包括：

10、将所述阻抗谱数据送入部署有退化识别和寿命预测模型的工控机，以用于后续的退化模式识别。

11、优选的，所述基于所述阻抗谱数据，通过机器学习模型识别当前退化模式并输出健康状态指数包括：

12、以等效电路参数及其变化趋势作为机器学习模型的输入，识别当前主要退化模式，并输出健康状态指数和剩余使用寿命预测值。

13、进一步的，所述等效电路参数包括：欧姆阻抗、极化阻抗和扩散阻抗。

14、进一步的，所述机器学习模型采用卷积神经网络对阻抗谱奈奎斯特图进行特征提取，并结合长短期记忆网络处理时序退化轨迹。

15、优选的，所述根据所述健康状态指数和退化模式，生成非对称脉冲电流波形参数包括：

16、通过模糊逻辑或规则库确定脉冲参数，当健康状态指数大于0.85时，采用低频率、低波幅的缓和脉冲以维持效率；当检测到浓差极化主导退化且健康状态指数下降加速时，自动提高脉冲频率和幅值差。

17、进一步的，所述通过模糊逻辑或规则库确定脉冲参数包括：

18、若识别退化模式为阳极扩散受阻，则将脉冲频率由0.1hz提升至1hz，占空比由0.9降至0.7。

19、进一步的，所述通过模糊逻辑或规则库确定脉冲参数还包括：

20、若健康状态指数小于0.7且连续下降，则启动深度恢复模式，施加10分钟的低频大占空比脉冲序列。

21、优选的，所述根据所述波形参数，控制功率变换单元向电解堆输出对应的脉冲电流包括：

22、通过可编程dc-dc电源接收脉冲参数指令，精确输出所需电流波形。

23、本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：

24、本申请提出了一种基于在线阻抗谱与自适应脉冲电解的soec电解池延寿控制方法，所述方法包括：在电解运行间隙向电解堆施加高频小振幅交流激励，实时采集电解堆的阻抗谱数据；基于所述阻抗谱数据，通过机器学习模型识别当前退化模式并输出健康状态指数；根据所述健康状态指数和退化模式，生成非对称脉冲电流波形参数，所述波形参数包括脉冲幅值、基准值、占空比和频率；根据所述波形参数，控制功率变换单元向电解堆输出对应的脉冲电流，以在制氢过程中松弛界面电荷、消除浓差极化并重新分布温度场。本申请提出的技术方案，能够在不中断制氢生产的情况下实时监测电解池健康状态，并动态调整脉冲电解参数，有效抑制电极极化累积和局部热点，显著延长电解池服役寿命，同时保持较高制氢效率。

25、本申请附加的方面以及优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

1.一种基于在线阻抗谱与自适应脉冲电解的soec电解池延寿控制方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在电解运行间隙向电解堆施加高频小振幅交流激励，实时采集电解堆的阻抗谱数据包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过在线电化学阻抗谱测量模块每1小时向电解堆注入频率为0.1hz至10khz的交流激励，采集得到阻抗谱数据之后还包括：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述阻抗谱数据，通过机器学习模型识别当前退化模式并输出健康状态指数包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述等效电路参数包括：欧姆阻抗、极化阻抗和扩散阻抗。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述机器学习模型采用卷积神经网络对阻抗谱奈奎斯特图进行特征提取，并结合长短期记忆网络处理时序退化轨迹。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述健康状态指数和退化模式，生成非对称脉冲电流波形参数包括：

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述通过模糊逻辑或规则库确定脉冲参数包括：

9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述通过模糊逻辑或规则库确定脉冲参数还包括：

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述波形参数，控制功率变换单元向电解堆输出对应的脉冲电流包括：