同濟大學戴海峰：數字化燃料電池復合電源系統
同濟大學教授戴海峰作主題演講
8月25日，由中國電池工業協會、電池中國網聯合主辦的“2023氫能與燃料電池技術及應用國際峰會”在中國上海隆重舉行。中國電池工業協會理事長劉寶生、中國工程院院士彭蘇萍、中國科學院院士孫世剛、上海市嘉定區副區長李峰等出席峰會，來自行業主管部門、高校、科研機構和產業鏈知名企業，以及外賓代表共300余人與會。
同濟大學教授戴海峰在會上作題為《數字化燃料電池復合電源系統 》的演講。
以下是發言內容實錄，未經嘉賓審閱：
戴海峰：各位領導、各位同行：下午好!
我是同濟大學的戴海峰，非常高興有這樣一個機會，今天下午能在這里跟大家分享和討論我們前期的一些工作和思考。今天上午其實行業里的幾位院士還有大的專家，以及下午的幾個公司的介紹，實際上大家已經看出來氫能燃料電池火爆的程度，同時也能夠看到無論是在系統層面，還是在電堆層面，還是在剛剛的空壓機、循環泵等這些關鍵零部件的層面，現在的技術都有了非常大的進展。
客觀地說，氫能燃料電池技術的進展，實際上跟企業的大力投入是密不可分的，作為高校其實我們一方面要配合企業來推動這個行業的發展，另外一方面其實很重要的我們也要做一些前瞻性的思考，無論是在技術層面、方法層面，還是在理念層面，我們要去做一些思考，這個可能是企業不太會關注到的。
我今天跟大家分享到的更多是一些理念層面的思考，我的報告題目是《燃料電池復合電源系統》，但是我給它加了一個副標題，復合電源的數字化，這個地方其實就是想通過一個理念，我們通過數字化的這樣一個手段，來如何去提升燃料電池復合電源系統的設計以及管控，從而最終來提升這個系統的性能。
首先我們來看一下，我們都知道國內的氫能燃料電池現在很火爆，但是其實有一個牽引的因素，這個因素是什么呢，就是燃料電池汽車，既然談到燃料電池汽車，就一定要回顧到我們國內最早提出來新能源汽車這樣一個戰略布局，就是我們看到的左上角，今天也分享了三縱三橫的技術路線。
三條縱線，實際上就是三種不同的動力系統，混合動力、純電動以及燃料電池，而三條橫線實際上是三個共性的關鍵技術，其中很重要的一塊就是在電池這塊，當然這個電池是廣義的電池，包括我們的燃料電池。
在這樣一個路線的布局之下，其實我們的純電動汽車、插電式混合動力汽車以及燃料電池汽車，都得到了長足的進步。當然現在也還是有爭議的，不同的車型應用場景到底是什么樣子，我們給出了一種可能的解答，當然不是我給的，這是豐田的規劃。
對于不同的應用場景，不同的一個車型它的使用情況，僅供參考。其實每個人應該都有自己的想法，如果我們把所有的車型它的共性關鍵技術提煉出來，形成這樣一個交集，我們可以得到這樣一個結論，目前多種動力系統形式并存，而實際上背后真正的推動力是電源技術。
比如說對我們純電動汽車來講，真正的推動力其實就是動力電池技術，所以我們普遍認為電源技術實際上是推動了不同動力系統技術路線的進步，這是一個關鍵因素。接下來我們來看一下，這樣一個電源技術的發展，未來它的應用趨勢是什么樣子的。首先還是在交通領域，前面我們談的是新能源汽車，接下來我們看一下從車是不是有可能拓展，在這里面我們可以看一下兩種拓展的維度，一個是在續航里程里面不斷的增加，從百公里到千公里這樣一個級別。
第二個是在輸出功率上面不斷的增加，從我們乘用車的百千瓦到我們商用車的數百千瓦，再到我們機車的兆瓦級，可以看到里程的增加實際上是對我容量或者能量提出了要求，而功率的增加實際上就是對我們的功率能力提出了要求，這個時候我們必然會想起來我們目前常有的兩種電源形式，一個是動力電池或者我們常用的鋰離子電池，另外一個就是燃料電池。
事實上這兩種電池它們有自己不同的特性，也有自己不同的適用場合，比如說電力電池它的能量補充比較慢，它的動態特性比較好，而燃料電池適用于可持續運行，因為它的能量補充比較快，但是它的動態特性比較差。
這樣一來我們可以認為動力電池，實際上適合短時動態應用，而燃料電池適合長時穩定應用，我們自然而然地就會想到有沒有可能我們把它復合到一起或者結合到一起，形成一個新的能源，這個就是我們復合電源的概念。
通過DCDC這樣一個裝置，我們把燃料電池和動力電池復合到一起，形成復合電源，通過這個復合電源來提高系統的功率和能力，從而來擴展我們的電化學電源對移動應用的適用場景。
如果我們把這個場景進一步地往外拓展，不僅僅考慮交通，我們從整個能源網絡來看，這個時候可以對比一下新能源汽車的動力系統，以及我們新能源電力系統它的一些相似性。
上面這張圖是新能源汽車動力系統的一個拓撲，動力電池、燃料電池通過電力電子變換單元合在一起，然后提供一個能量來源。在電力系統里面其實也是類似的，儲能電池跟燃料電池通過我們的電力電子單元，比如說我們的逆變器合到一起，我們再并網來提供我們所需要的電能，所以我們可以得到這樣一個相似性的對比，兩者都具有燃料電池和儲能電池這兩種化學電源，這是第一點。
第二點，都有電力電子功率變換裝置來進行電能的調節和變換，我們通過這樣一個復合電源行使的靈活多樣性，來應對復合電源的改變。所以我們可以看到兩者也是比較相似的，在這樣的一個應用場景的拓展下面，勢必會帶來一些新的挑戰，這些挑戰包括什么呢，首先是運行環境，有高溫的應用、高寒的應用，就是我們所謂的三高或者四高這樣一個應用場景。
第二個是在運行工況上面，不同的場景它的工況也是不一樣的，這地方我們列出了一些典型的工況。
第三個就是我們在設計過程中，我們所受到的約束包括它的空間布置，包括我們的質量要求等等，實際上是不一樣的。在這樣一個多元化的需求下面，我們需要同時去考慮比能量、功率、安全性、使用壽命這諸多的因素，這實際上是一個巨大的挑戰，這是應用復雜性帶來的。
另外，如果從我們系統自身來看，系統自身實際上是有它的一些復雜性，這個復雜性體現在哪里，我們總結了三點，第一個是難測量性，就是我們要知道電池比如說最簡單的像電池的SOC，這是不能直接測量的，像燃料電池我們要知道它的含水量，這也是不能直接測量的，這個地方我們是沒有辦法直接測量，所以我們要通過一些估計或者一些計算的方式來獲取。
第二，時變性，它內部的狀態也好，內部的特性參數也好，在使用的過程中并不是一成不變的，它是會發生變化的，這個時候就給我們的控制、設計帶來了很大的挑戰。新電池是一個樣子，老電池是另外一個樣子，這個就是一些時變性的問題，這個會帶來壽命和安全的問題。
第三，空間分布性，我們從單個電極到單堆再到單系統，再到我的多極系統，在這個過程中空間維度在變大，空間維度變大的時候會導致內部的物理量會發生一個分布的問題，這些分布的問題實際上會帶來我們設計和管控上一些新的挑戰，所以這個是系統自身復雜性所帶來的一些挑戰問題。
面對上述的這個挑戰，我們認為設計和管控是實現高性能復合電源的關鍵，我們分別來看一下，首先是設計，我們至少可以從器件層面，就是單電池或者電片電源層面，從電源系統層面比如說我們單個的動力電池系統，或者單個燃料電池系統，以及從復合電源層面，比如說我們的動力電池跟燃料電池通過DCDC這種形成了復合電源層面，我們分別去進行優化設計。
通過這個優化設計，我們說期望的目標是在電源本體層面上，我們要強化它的反應過程，提高性能，在電源系統層面上我要去優化它的集成設計。另外一個就是電源管控，如果我們用一句話，目前為止其實行業里面沒有人能對電池管理或者燃料電池控制下一個明確的定義。
我們在這里拋磚引玉，我們提一下我們自己對這個東西的定義，所謂的電源管控是什么，是在我可測量物理量的基礎之上，通過模型或者算法能夠獲取到電源的內部狀態，同時去控制它的內部狀態，從而使得它能夠高性能、高可靠地運行，這就是我們理解的電源管控。
所以從這個地方來看，實際上我們基于物理層的測量，比如說電壓、電流、溫度、壓力、流量等等，通過模型和算法我們要得到電源的內部狀態，比如說像鋰電池的SOC，像燃料電池的含水量等等。得到這些內部狀態之后，這些狀態作為我的反饋量，我要去對這些狀態進行一個優化的管控，從而使得這個電池或者燃料電池工作在這樣一個合理的區間之內，來提升它的性能，來保障它的安全和可靠性。
所以，電源管控的實質實際上是兩個，一個是狀態的在線感知，第二個是狀態的精準調控。我們通過這個電源的設計和管控，最終實際上我們希望能夠提升復合電源的功率，強化它的動態特性，優化它的能效，提升耐流性，并且降低它的成本。
接下來我們再往下挖一層，設計和管控，我們面臨的技術挑戰又是什么呢?首先來看一下設計，我們還是一樣，首先是在單電池這個層面上來看設計，我們傳統的電源設計實際上是從材料的實質，到我們組成這個器件之后進行一個性能的表征，這中間有一個測試和優化迭代的過程，實際上是這樣一個反復的過程，這個過程總體來講迭代比較慢，效率比較低，這是在單電池層面上。
在負荷電源層面，我說一下負荷電源系統本身并不是一個新概念，我們目前的燃料電池汽車里面實際上都是用的這套系統，我們的設計一般是通過整車的需求，然后通過共識計算或者參數匹配，來設計我的燃料電池系統，來匹配我的電池等等這些東西。
總體來講也是一個比較偏經驗化的設計方法，以上的這樣一個設計會導致我們在做復合電源系統設計的時候，存在成本高、迭代慢、單一優化、時間尺度限制，以及多約束的這樣一些新問題。
在管控層面，我們面臨的挑戰，可以從兩個視角來看：一個就是信息視角，如何去獲取，我們說要獲取它的內部狀態，怎么去獲取它的問題;第二個是管理視角，怎么去管理狀態問題。
從信息視角來看，有兩種基本方法，一種是直接測量的方法，就是基于測量或者基于觀察，第二個是基于模型或者基于計算的方法，來得到它的內部狀態。如果是基于測量的方法，我們都知道目前的電源系統它是一個密閉的系統，我們在做的時候只能測到它的Y特性量，比如說工作電壓、工作電流、溫度、壓力等等，這都是外部的一些特性量。
所以我們說這是一個外部測量，這是一個間接測量，不知道內部是什么樣子，而且總體來講信息維度比較低，特征提取比較困難。舉個例子，比如說我的膜含水量有一點點變化的時候，對這個燃料電池的單電壓到底有多大的影響，它的特征其實很不明顯，這是基于測量的問題。
第二，基于模型來計算，現在我們面臨的問題是缺乏可實用性的高精度模型，同時這個模型的參數獲取也比較困難，這個是信息視角，就是我如何獲取內部信息的問題。第二個就是假設我的信息能獲取出來，從管理視角來看我又有什么樣的問題，我們的問題是一個目標不優，我的優化區間到底在什么地方，這個地方優化目標是不優的。
第二個由于我前面的信息視角獲取的難度，會導致我的反饋量不準，實際上作為我們控制來講，其實兩個關鍵的，一個就是控制參考，實際上就是我的目標，還有一個就是我的控制反饋，這兩個東西如果搞不定，那么我們的管理或者我的管控就會有問題，這是在單電源層面上我們面臨的挑戰。
在復合電源層面上，我們把兩個結合在一起，他們面臨的挑戰第一個是單一的電源或者模塊內部，發生失效的時候如何去處理。第二個就是在多約束條件下，電源之間的功率如何去分配的問題。
有挑戰，同時我們也要看到電源設計管控，其實也面臨一些新的機遇，這個新的機遇有材料學的，有測量分析的，也有數據智能方面的。所以我們總結一下就是先進的表征技術和電子信息技術的進步，為復合電源的發展又帶來了一些新的機遇。
比如說表征技術，從材料級別到電極層面再到單體層面，再到系統層面，實際上現在有很多非常先進的表征技術，我們充分地去研究它的內部發生什么樣的變化，以及內部這些變化對Y特性有什么樣的影響，這是科學層面上的事。
另外一個就是目前的互聯網云技術、人工智能、先進傳感和電力電子技術，實際上給我們的復合電源帶來了數據上的賦能，從而給我們的設計和管控也帶來一些新的手段。基于這樣一個挑戰和趨勢，我們就提出了電化學數字電源的概念，這個概念當然是我們自己提到的，可能不是很成熟，大家正好可以給我多提點建議。
所謂的電化學數字電源，我們是這么定義的，就是通過電化學技術，電子技術，以及控制技術的數字化應用，來突破原有的電化學電源在設計、管控的技術范疇，逐漸演變成電化學數字氫電電源系統，這里面就包括電化學技術、電子技術和控制技術。
比如說，在電化學技術層面我們有機理的解析、理化分析和機理建模，在電子技術的層面我們有測量、通訊、電能變換和測網互動，在控制技術層面我們有狀態估計、性能預測以及智能控制等等。
接下來我們就來闡述一下氫電復合數字電源的技術內涵，因為時間的限制，后面我就講的稍微快一點，主要包括數字化建模、數字化設計和數字化管控，數字化建模是基礎，這個地方建模的手段既然引用了數字化，我們就至少會有兩種建模手段，一個是機理建模，包括跨尺度這樣一個機理模型以及材料學的表征。
我們也可以通過數據驅動的方式來建模，當然會引入機器學習的方式和數據特征挖掘方法，通過數字化建模期望能夠實現這樣一個目標，向下能夠實現電極機理的揭示，而向上我們應該能夠實現系統的數字孿生，在建模的基礎之上，接下來看數字化設計和數字化管控，數字化設計通過虛擬優化設計設計單電源層面的材料組份優化以及系統部件的優化，在符合電源層面上，通過智能匹配設計構型，優化狀態參數，所以通過數字化設計能夠實現多尺度的虛擬數字仿真，以及多目標匹配的優化設計。
接下來就是數字化管控，在單電源層面通過狀態在線檢測方法，通過策源融合感知的先進算法以及智能預測控制，來實現單電源的優化管控。
在負荷電源層面，通過端網互動的未來預測來實現能量的分配優化，從而實現電源的狀態感知閉環管控，以及車網互動的智能管理，接下來其實就是對上面的技術展開。
首先就是數字化建模，第一個就是機理建模。其實用的手段就是基于先進表征的電化學電源跨尺度建模，通過先進的表征手段來探究跨尺度的多物理場建模方法，來揭示電源內部的電極過程。
當然在這里面要提一下，無論是電力電池也好，還是燃料電池也好，在機理建模層面其實是有相似性的，取決于工作原理的相似性，所以它們有高度類似的電化學機理和建模的方式。
我們也提到了數據驅動建模，實際上是基于機器學習的方法來建立包含系統、電堆、單池多元的數據庫探究面向電源設計和管控的數字孿生模型。
在設計層面，從單池從符合電源系統，單池是基于數字孿生設計高性能的單體電池，當然是用虛擬設計的方法。在系統的設計層面，主要是關注關鍵零部件的參數優化以及它的構型設計，而在符合電源層面主要是面向多應用場景進行符合電源構型設計以及接下來要說的參數匹配設計。
簡單說一點，現在有很多新型的電池比如說鈉離子電池，這些電池跟燃料電池有沒有符合的可能性，或者鋰離子電池鈉離子，就像上午有老師講的，通過不同電池的符合實現不同應用場景的優化，通過這樣數字化的設計手段可以探索一下。
第三個數字化的管控，我們首先提了第一個概念就是在單池層面，我們提出了一個基于無損傳感測量智能電池的概念，實際上就是在電池單體內部，我們埋設相應的傳感器實現內部狀態的直接測量。
同時我們把原來測量的信息都是在時域里面，我們進一步提升緯度到頻域里面，就是剛剛我們瑞驅同時講的，我們把交流阻抗的信息引入到這樣的測量中。
在系統層面，基于車云協同實現多信息融合的狀態感知，從而進一步實現狀態的優化管控。
在符合電源系統層面，我們要通過車云協同實現多目標的能量管理，分配燃料電池和動力電池的功率。
最后總結一下關于電化學數字電源的技術形式，簡單來講電化學數字電源包括建模、設計和管控，在建模方面有白箱模型就是基于先進表征的電化學極力模型，以及黑箱模型基于機器學習的數據驅動模型;
在數字化設計方面，有智能電源的單體或者模塊設計，有電源多參數的匹配優化設計;
在數字化管控方面，有多維傳感融合狀態感知和優化管控，有端云互動多目標優化能量管理。
我的分享就到這里，感謝各位專家。
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