智能氢气储存管理系统
| 专利类型 | 发明公开 | 法律事件 | 公开; |
| 专利有效性 | 公开 | 当前状态 | 公开 |
| 申请号 | CN202510360436.X | 申请日 | 2025-03-26 |
| 公开(公告)号 | CN119900923A | 公开(公告)日 | 2025-04-29 |
| 申请人 | 山东国信工业科技股份有限公司; | 申请人类型 | 企业 |
| 发明人 | 王凯; 王九乾; 董文文; | 第一发明人 | 王凯 |
| 权利人 | 山东国信工业科技股份有限公司 | 权利人类型 | 企业 |
| 当前权利人 | 山东国信工业科技股份有限公司 | 当前权利人类型 | 企业 |
| 省份 | 当前专利权人所在省份：山东省 | 城市 | 当前专利权人所在城市：山东省济南市 |
| 具体地址 | 当前专利权人所在详细地址：山东省济南市长清区五峰街道办事处驻地 | 邮编 | 当前专利权人邮编：250305 |
| 主IPC国际分类 | F17C11/00 | 所有IPC国际分类 | F17C11/00 ; F17C13/02 |
| 专利引用数量 | 0 | 专利被引用数量 | 0 |
| 专利权利要求数量 | 9 | 专利文献类型 | A |
| 专利代理机构 | 济南知来知识产权代理事务所 | 专利代理人 | 曹丽; |
| 摘要 | 本 发明 公开了智能氢气储存管理系统，涉及智能控制技术领域。所述系统包括： 传感器 部分、数据分析部分、性能评估部分和自适应控制部分；所述传感器部分，用于获取氢气储存系统中当前时间的运行数据；所述数据分析部分，用于根据当前时间运行数据，建立氢气在储氢材料中的动态 吸附 过程模型和热 力 学状态模型；所述性能评估部分，用于根据动态吸附过程模型和 热力学 状态模型，计算当前时间的性能指标；所述自适应控制部分，用于根据当前时间的性能指标，使用比例‑积分调节机制， 自动调节 氢气储存系统的压力、 温度 和氢气流量。本发明能够更精准地计算氢气的存储状态，优化存储过程，提高存储效率，并在不同工况下保持系统的 稳定性 和安全性。 | ||
| 权利要求 | 1.智能氢气储存管理系统，其特征在于，所述系统包括：传感器部分、数据分析部分、性能评估部分和自适应控制部分；所述传感器部分，用于获取氢气储存系统中当前时间的运行数据；所述数据分析部分，用于根据当前时间运行数据，计算氢气储存系统中的储氢材料的当前时间最大吸附容量，并以此建立氢气在储氢材料中的动态吸附过程模型和热力学状态模型；所述性能评估部分，用于根据动态吸附过程模型和热力学状态模型，计算当前时间的性能指标；所述自适应控制部分，用于根据当前时间的性能指标，使用比例‑积分调节机制，自动调节氢气储存系统的压力、温度和氢气流量。 |
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| 说明书全文 | 智能氢气储存管理系统技术领域[0001] 本公开涉及智能控制技术领域，尤其涉及智能氢气储存管理系统。 背景技术[0002] 氢能作为一种清洁、高效的能源载体，正逐步成为未来能源体系的重要组成部分。氢能的高能量密度和零碳排放特性，使其在燃料电池、储能、交通运输及工业应用等领域展现出广阔的应用前景。然而，氢气的高挥发性、低密度以及在常温常压下的存储难题，成为氢能大规模应用的主要技术瓶颈。为了实现高效、安全、经济的氢气存储与管理，国内外研究人员针对氢气的物理储存、化学储存及材料储存技术进行了广泛研究，并开发了多种氢气存储管理系统。然而，现有技术仍然存在储存效率低、系统稳定性差、能耗高及智能化程度不足等问题，无法满足氢能产业发展的需求。因此，本发明针对现有氢气存储管理系统的不足，提出了一种智能氢气储存管理系统，该系统能够实时监测、动态优化和智能调控氢气存储过程，以提高储存效率、增强系统稳定性并降低运行成本。 [0003] 目前，氢气的储存方式主要包括高压气态储氢、低温液态储氢和固态储氢三种。其中，高压气态储氢是最常见的方法，通过将氢气压缩至35MPa或70MPa，并存储在高压储氢罐中。然而，这种方法存在能量损耗大、材料强度要求高及安全性隐患等问题。由于氢气分子体积小，极易发生泄漏，且高压氢气在材料中的渗透效应可能导致储氢容器的氢脆现象，降低储氢罐的长期使用寿命。低温液态储氢技术则通过将氢气冷却至‑253℃使其液化，并存储于绝热容器中。虽然该方法可以显著提高储氢密度，但由于液氢极低的温度要求，其制备过程需要大量的能源消耗，同时，液氢存在蒸发损失，长时间存储时会产生较高的氢气挥发率，增加了运行成本。此外，固态储氢技术近年来受到广泛关注，其通过金属氢化物、多孔材料、碳纳米管等材料的吸附或化学结合实现氢气的高效存储。虽然该方法在安全性和能效方面优于前两种方式，但由于储氢材料的储氢容量有限、吸放氢速率较慢、温度敏感性强等问题，其工程化应用仍然受到一定制约。因此，当前氢气存储技术仍面临诸多挑战，亟需一种更加智能化、高效、安全的氢气存储管理系统，以优化氢气的存储和释放过程，提高氢能利用效率。 发明内容[0004] 本发明的目的在于提供智能氢气储存管理系统，本发明通过精准的吸附建模、智能的热力学优化、基于性能评估的存储稳定性管理以及自适应控制策略，实现了氢气存储系统的智能化升级。相比于传统的氢气存储管理系统，本发明能够更精准地计算氢气的存储状态，优化存储过程，提高存储效率，并在不同工况下保持系统的稳定性和安全性。通过智能化的参数优化和控制策略，本发明不仅能够有效降低能耗，还能够提升系统的自动化水平，减少人为干预，使氢气存储系统更加高效、智能和可靠。 [0005] 本发明的技术方案是这样实现的：智能氢气储存管理系统，所述系统包括：传感器部分、数据分析部分、性能评估部分和自适应控制部分；所述传感器部分，用于获取氢气储存系统中当前时间的运行数据；所述数据分析部分，用于根据当前时间运行数据，计算氢气储存系统中的储氢材料的当前时间最大吸附容量，并以此建立氢气在储氢材料中的动态吸附过程模型和热力学状态模型； 所述性能评估部分，用于根据动态吸附过程模型和热力学状态模型，计算当前时间的性能指标；所述自适应控制部分，用于根据当前时间的性能指标，使用比例‑积分调节机制，自动调节氢气储存系统的压力、温度和氢气流量。 [0006] 进一步的，所述传感器部分包括：温度传感器、压力传感器、吸附量传感器和流量传感器；所述当前时间运行数据包括：单位为K的当前时间温度 、单位为Pa的当前时间压力 、单位为mol/kg的当前时间吸附量 和单位为kg/s的当前时间氢气流量；为当前时间。 [0007] 进一步的，计算氢气储存系统中的储氢材料的当前时间最大吸附容量：； 其中， 为在当前时间温度 和当前时间压力下的储氢材 料的当前时间最大吸附容量； 为标准条件下的参考吸附容量，单位mol/kg； 为温度依赖的吸附平衡常数，单位为1/Pa； 为吸附焓变，单位为J/mol； 为气体常数，取值为8.314J/(mol·K)； 为参考温度，取值为298K； 为储氢材料的孔隙率； 为孔径，单位为nm； 参考孔径，单位为nm； 为自然底数。 [0008] 进一步的，温度依赖的吸附平衡常数 使用如下公式计算得到：； 其中， 为参考温度下的平衡常数，单位为1/Pa； 为吸附活化能，单位为J/mol。 [0009] 进一步的，通过如下公式，建立氢气在储氢材料中的动态吸附过程模型：； 其中， 为吸附速率常数； 为解吸速率常数； 为解 吸活化能，单位J/mol； 为解吸焓变，单位J/mol； 为当前时间的平均吸附量。 [0011] 进一步的，通过如下公式，建立氢气在储氢材料中的热力学状态模型：； 其中，为有效热导率，单位为W/(m·K)； 为储氢材料平均密度，单位为kg/m³； 为平均比热容，单位为J/(kg·K)； 为储氢材料床层堆积密度，单位为kg/m³； 为对流换热系数，单位为W/(m²·K)； 为储氢材料换热面积，单位为m²；为储氢材料体积，单位为m³； 为环境温度，单位为K； 为当前时间的临界温度。 [0012] 进一步的，通过如下公式，计算当前时间的性能指标 ：； 其中， 为第一权重系数； 为第二权重系数； 为第三权重系数； ； 为当前时间的平均吸附量； 为参考温度下的最大 吸附容量； 为最佳操作温度。 [0013] 进一步的，通过如下公式，根据当前时间的性能指标，使用比例‑积分调节机制，计算在下一个时间步的控制参数，以自动调节氢气储存系统的压力、温度和氢气流量：； 其中， 为下一个时间步的调节氢气储存系统的压力； 为下一个时间步的调节氢气储存系统的温度； 为下一个时 间步的调节氢气储存系统的氢气流量； 为压力设定值； 为温度设定值； 为氢气流量设定值； 为压力比例控制系数； 为温度比例控制系数； 为氢气流量控制系数； 为压力积分控制系数； 为温度积分控制系数； 为氢气流量积分控制系数； 为时间积分变量。 [0014] 本发明的智能氢气储存管理系统，具有以下有益效果：本发明的有益效果首先体现在吸附过程的精准建模。氢气的存储依赖于储氢材料的吸附能力，而吸附过程受温度、压力以及储氢材料的微观结构等多种因素的影响。传统的氢气存储系统往往采用静态的吸附模型，无法准确描述氢气在动态工况下的吸附行为，导致存储能力无法最大化利用。本发明采用了一种基于温度、压力和材料特性的动态吸附模型，该模型能够精确预测氢气的最大吸附容量，并随着环境参数的变化进行实时调整，使得储氢材料的存储能力得到充分发挥。这种动态建模方法确保了系统在不同的工况下都能保持高效的存储状态，减少了由于参数设定不当而导致的吸附效率下降问题。 [0015] 其次，本发明通过构建热力学状态模型，实现了对氢气吸附和解吸过程中温度变化的精确计算。氢气的吸附通常是一个放热过程，而解吸则需要吸收一定的热量，因此温度的变化直接影响储氢材料的吸附能力。如果温度过高，氢气的吸附能力会下降，导致存储效率降低；如果温度过低，氢气的解吸速率可能受限，影响系统的供氢能力。本发明建立的热力学状态模型能够准确计算氢气吸附和解吸过程中的温度变化，并结合环境换热情况，优化储氢系统的热管理策略，从而确保储氢材料始终处于最佳温度范围内。相比于传统依赖固定温度控制策略的管理系统，本发明的智能温度管理机制能够更好地适应不同的工况，提高系统的能效，减少额外的温控能耗，使氢气存储更加高效和稳定。 [0016] 本发明的另一个重要有益效果在于优化了氢气的存储稳定性。在氢气存储过程中，压力和温度的波动会影响吸附和解吸过程的平衡状态，如果控制不当，可能会导致氢气的快速泄放或存储效率的降低，甚至影响系统的安全性。本发明通过性能评估模型，对当前的氢气存储状态进行量化分析，并引入了性能指标，以全面衡量系统的运行情况。该性能指标不仅考虑了氢气的存储效率，还结合了温度偏差和动态稳定性，使得系统能够准确评估自身的运行质量，从而在早期阶段发现并修正可能的异常情况。这种基于性能指标的优化方法使得氢气存储系统能够在长期运行过程中始终保持在最佳状态，提高了系统的安全性和可靠性，避免了传统氢气存储系统在长期运行中可能出现的存储衰减和效率下降问题。附图说明 [0017] 图1为本发明实施例提供的智能氢气储存管理系统的系统结构示意图。 具体实施方式[0018] 为了使本公开所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，对本公开进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本公开，并不用于限定本公开。 [0019] 实施例1，参考图1：智能氢气储存管理系统，所述系统包括：传感器部分、数据分析部分、性能评估部分和自适应控制部分；所述传感器部分，用于获取氢气储存系统中当前时间的运行数据；所述数据分析部分，用于根据当前时间运行数据，计算氢气储存系统中的储氢材料的当前时间最大吸附容量，并以此建立氢气在储氢材料中的动态吸附过程模型和热力学状态模型；所述性能评估部分，用于根据动态吸附过程模型和热力学状态模型，计算当前时间的性能指标；所述自适应控制部分，用于根据当前时间的性能指标，使用比例‑积分调节机制，自动调节氢气储存系统的压力、温度和氢气流量。 [0020] 具体的，在智能氢气储存管理系统中，传感器部分是整个系统的基础，它负责实时获取氢气储存系统的运行数据，确保系统能够准确感知储氢材料的状态，并为后续的数据分析、性能评估和自适应控制提供必要的信息支持。该部分的核心作用在于通过对温度、压力、吸附量和氢气流量的监测，构建一个完整的物理量感知网络，使得系统能够动态调整氢气存储条件，实现高效、安全的智能管理。温度传感器在系统中的作用尤为关键，因为氢气的吸附和解吸过程对温度极为敏感，温度的微小变化可能会导致储氢材料的吸附能力发生显著改变。通过高精度温度传感器，可以准确测量储氢材料的实时温度，为吸附平衡常数、最大吸附容量以及吸附速率等参数的计算提供基础数据，使系统能够实时掌握氢气的存储状态。此外，温度信息还用于热力学状态建模，以计算吸附放热对材料温度的影响，从而优化热管理策略。压力传感器的作用在于测量氢气储存系统内部的实时压力，氢气的吸附行为直接受压力影响，在高压条件下，氢气分子更容易进入储氢材料的孔隙，从而提高储存能力。因此，压力传感器的数据不仅用于计算当前时间的最大吸附容量，还可结合温度数据用于动态吸附过程建模。该部分的传感精度直接决定了氢气存储系统的可靠性，一旦压力测量误差过大，将导致对吸附容量和动力学参数的错误估计，影响整个系统的智能控制效果。吸附量传感器的核心作用在于测量单位质量储氢材料在当前条件下所吸附的氢气量，该数据是衡量储氢材料状态的重要指标，也是吸附动力学建模的核心变量。通过实时监测吸附量，可以计算氢气的传输速率、吸附平衡状态以及解吸过程中的氢气释放速率，为性能评估部分提供关键数据。 [0021] 同时，该传感器的测量结果可用于评估储氢材料的老化程度和使用寿命，一旦发现吸附量出现异常衰减，说明储氢材料可能存在劣化，需要进行维护或更换。氢气流量传感器的作用在于监测氢气在存储系统中的流动情况，包括氢气注入和释放时的流速，确保储氢系统在最佳流动条件下运行。流量数据可以用于计算氢气的进出速率，并结合吸附量的变化，推导储氢材料的实际吸附动力学特性。此外，该数据也是自适应控制部分的重要输入量，通过控制氢气流量，可以有效调节储氢材料的吸附和解吸速率，实现精准的智能控制。 [0022] 在智能氢气储存管理系统中，数据分析部分是整个系统的核心计算单元，承担着对传感器部分获取的原始数据进行解析、建模和计算的任务，以实现对储氢材料吸附能力的精准评估，并为后续的性能评估和自适应控制提供可靠的数据支持。由于氢气的存储过程涉及到复杂的热力学平衡、气固相互作用以及材料微结构特性，因此，数据分析部分不仅仅是对测量数据进行简单的数值处理，而是要构建一套完整的物理‑数学模型，使系统能够基于实时数据动态预测储氢材料的吸附性能变化，并优化氢气存储条件，从而提升系统的整体效率和稳定性。该部分首先需要根据当前时间的温度、压力、吸附量和流量数据，计算储氢材料在该时刻的最大吸附容量，这是决定氢气存储上限的关键参数，也是后续动态吸附建模和控制策略制定的基础。为了计算最大吸附容量，系统必须考虑多个因素，包括储氢材料的孔隙结构、氢气的吸附‑解吸平衡状态以及温度和压力对吸附行为的影响。在实际应用中，氢气的吸附过程可以通过吸附平衡常数进行描述，该常数随温度变化，并受到吸附焓变和活化能的影响，因此，数据分析部分需要根据温度传感器提供的实时温度信息，计算当前环境下的吸附平衡常数，并结合氢气的压力信息，推导出当前时间的最大吸附容量。该计算的核心在于建立一个可变温度和压力的吸附等温线模型，该模型必须能够准确地描述氢气在储氢材料中的吸附行为，并适用于不同种类的储氢材料，使得系统具备较强的适应性和泛化能力。此外，为了进一步提高计算的精确度，数据分析部分还需要考虑储氢材料的孔径分布对吸附能力的影响。储氢材料通常由多孔结构组成，其微观孔径的大小决定了氢气分子的进入难易程度和吸附效率，因此，在计算最大吸附容量时，需要引入孔径修正因子，以表征微观孔结构对吸附能力的影响。这一修正因子可以通过实验数据进行拟合，或基于材料的物理特性进行理论推导，使得模型能够准确地反映不同储氢材料在不同工况下的吸附特性。除了最大吸附容量的计算，数据分析部分还需要建立氢气在储氢材料中的动态吸附过程模型，以描述氢气的实际吸附速率和存储状态的变化。 [0023] 吸附过程并非瞬时完成，而是一个受温度、压力和材料特性影响的时间依赖过程，因此，数据分析部分需要构建一个动力学方程，以描述氢气的吸附和解吸速率，并预测系统在不同外部条件下的存储演化趋势。吸附速率通常依赖于吸附速率常数，该常数受温度影响较大，因此，在数据分析过程中，需要基于传感器提供的实时温度数据，计算当前时间的吸附速率常数，并结合当前的氢气压力和吸附量，推导出氢气在储氢材料中的传输速率。此外，由于氢气的解吸过程通常伴随能量释放，系统还需要计算解吸速率常数，并结合解吸活化能和温度数据，预测氢气在不同温度和压力条件下的解吸行为。为了进一步提高系统对氢气存储状态的精准刻画，数据分析部分还需要建立热力学状态模型，以描述氢气吸附‑解吸过程中材料温度的变化情况。在氢气的吸附过程中，由于氢气分子与储氢材料表面的作用力，会导致吸附过程中释放热量，从而影响储氢材料的温度分布。因此，数据分析部分需要结合热扩散方程，对储氢材料的温度分布进行模拟，并计算吸附放热对温度变化的影响。此外，该部分还需要考虑环境温度与储氢材料的热交换效应，即氢气存储系统与外部环境之间的对流换热情况，以确保模型的准确性。对于储氢材料的热管理，数据分析部分不仅需要计算氢气吸附放热带来的温度升高，还需要预测材料内部的温度梯度分布，并结合热传导模型，分析材料内部的热扩散过程。这些计算结果对于优化系统的热管理策略至关重要，因为温度的变化直接影响氢气的吸附能力，过高或过低的温度都可能导致系统性能下降，因此，通过数据分析部分的热力学建模，可以为后续的自适应控制提供优化策略，以保持系统在最佳温度范围内运行。除了建立氢气存储的动态吸附过程模型和热力学状态模型，数据分析部分还需要将这些计算结果传递至性能评估部分，以计算当前时间的系统性能指标，并提供优化控制的依据。 [0024] 在智能氢气储存管理系统中，性能评估部分起着关键作用，它负责对氢气存储系统的当前状态进行量化评估，并通过计算综合性能指标，判断系统是否处于最佳运行状态。由于氢气的存储过程受多种因素影响，包括温度、压力、吸附能力以及热力学状态，因此性能评估部分必须构建一个完整的数学体系，将这些关键变量综合起来，以形成对系统运行情况的全面分析。该部分的核心目标是提供一个量化指标，使得系统能够依据该指标实时调整操作参数，从而优化氢气的存储效率、提高安全性并延长储氢材料的使用寿命。性能评估的关键在于如何准确衡量系统的吸附能力，而这涉及到氢气的动态吸附行为、储氢材料的物理特性以及存储环境的变化情况。由于储氢材料的吸附能力并非恒定不变，而是随着温度和压力的变化而动态调整，因此性能评估部分需要基于数据分析部分计算出的最大吸附容量和当前平均吸附量，衡量氢气的存储效率。如果当前平均吸附量接近于最大吸附容量，则说明系统处于良好的存储状态，而如果二者之间存在较大偏差，则表明系统可能处于亚稳态，吸附过程未能充分进行，或者解吸发生过快，导致氢气流失。 [0025] 在此基础上，性能评估部分还需要考虑温度对系统性能的影响。氢气的存储对温度极为敏感，吸附过程中产生的放热效应会导致材料温度升高，而解吸过程中的吸热效应可能使温度下降，过高或过低的温度都可能影响氢气的存储效率。因此，性能评估部分需要计算当前温度与最佳操作温度之间的偏差，确保系统能够维持在最优温度范围内运行。如果温度偏离最佳操作温度过大，则会影响吸附平衡，进而降低氢气存储效率。此外，性能评估部分还需要考虑吸附和解吸过程的稳定性问题。氢气的存储并不是一个静态过程，而是一个受到外部条件变化影响的动态行为，储氢材料的吸附和解吸速率必须与系统的操作需求相匹配。如果吸附速率过快或解吸速率过慢，可能导致氢气在短时间内无法充分存储或释放，从而影响系统的整体性能。因此，性能评估部分需要计算单位时间内吸附量的变化速率，并结合温度变化趋势，判断系统的稳定性。如果吸附和解吸过程出现剧烈波动，则可能表明系统运行不稳定，需要调整操作参数以维持平稳运行。另一方面，性能评估部分的计算结果还需要能够用于指导自适应控制部分的决策，因此，该部分必须输出一个可用于优化调节的综合性能指标。这个指标不仅需要反映当前氢气的存储效率，还需要量化温度变化带来的影响，同时考虑吸附和解吸过程的动态特性。为此，性能评估部分采用权重分配的方式，将多个关键变量组合成一个单一的性能评价值，并通过动态计算方法，使其能够实时反映系统运行状态。权重的选择需要根据实际应用需求进行调整，以确保系统在不同工况下都能维持最佳运行状态。 [0026] 在智能氢气储存管理系统中，自适应控制部分是确保系统运行稳定性和高效性的关键环节。该部分的主要任务是基于传感器采集的数据、数据分析部分的计算结果以及性能评估部分提供的系统状态信息，实时调整氢气存储系统的运行参数，使其始终处于最优存储状态。由于氢气的吸附和解吸过程受到温度、压力、流量等因素的耦合作用，因此传统的固定参数控制方式难以适应复杂多变的运行环境，而本发明采用的自适应控制方法，能够通过实时计算和动态调整，使系统能够在不同工况下实现高效、安全的氢气存储。该部分的核心控制策略基于比例‑积分（PI）调节机制，它能够根据当前的系统状态误差计算适当的控制量，从而动态调节氢气的存储参数。控制的基本原理在于，当系统的性能指标发生偏离最优状态时，自适应控制部分能够检测到这种偏差，并迅速计算出适当的调整策略，以修正温度、压力和氢气流量等关键变量，使其逐步回归最优值。比例控制的作用在于根据当前误差的大小直接调整控制量，从而迅速响应系统状态的变化，而积分控制则用于累积过去一段时间的误差，以避免系统长期处于非最优状态，并确保控制调整的稳定性和精确性。由于氢气存储过程涉及多种变量的耦合变化，因此自适应控制部分并不仅仅是简单地调整单一参数，而是需要同时优化温度、压力和流量三个变量，使其相互协调，以达到最佳存储效果。温度的控制至关重要，因为氢气的吸附和解吸速率对温度极为敏感，若温度过高，储氢材料可能无法充分吸附氢气，而温度过低则可能导致氢气释放困难。 [0027] 因此，自适应控制部分需要根据实时的温度变化趋势，计算合理的调节方案，并通过控制加热或冷却系统，使储氢材料保持在最佳操作温度范围内。与此同时，压力的调节同样重要，因为氢气的吸附量随着压力的增加而提高，但过高的压力可能会导致材料的物理结构变化，影响其长期使用性能。因此，自适应控制部分需要通过实时计算压力对吸附容量的影响，并根据存储需求自动调整压力，使其既能最大化储氢量，又能保证系统的安全性和材料的稳定性。此外，氢气流量的控制对于维持存储过程的动态平衡也至关重要。当系统需要存储氢气时，自适应控制部分需要计算合适的氢气注入速率，确保吸附过程平稳进行，而当系统需要释放氢气时，则需要精确控制氢气流出的速率，以避免短时间内的压力波动影响系统的稳定性。通过对流量的精准控制，自适应控制部分能够在维持系统平衡的同时，优化氢气的使用效率，提高整体系统的能源利用率。值得注意的是，自适应控制部分并非仅仅依赖单一时间点的数据进行控制，而是采用动态调整的方法，基于历史数据和实时计算的结果，预测未来一段时间内系统的运行趋势，并提前做出调整。这种预测式控制方法能够有效提高系统的响应速度，避免因滞后效应导致的存储效率降低或系统不稳定。在实际应用中，该部分的计算结果还需要不断进行优化，以适应不同的运行环境，例如不同的储氢材料、不同的外部温度条件或不同的操作需求。 [0028] 实施例2：所述传感器部分包括：温度传感器、压力传感器、吸附量传感器和流量传感器；所述当前时间运行数据包括：单位为K的当前时间温度 、单位为Pa的当前时间压力 、单位为mol/kg的当前时间吸附量 和单位为kg/s的当前时间氢气流量 ；为当前时间。 [0029] 具体的，温度传感器的作用在于实时监测储氢材料的温度 ，这一参数直接影响氢气的吸附能力和解吸速率。氢气的吸附过程通常是放热反应，而解吸则是吸热过程，因此，温度的变化不仅决定了氢气的存储效率，也影响了储氢材料的稳定性。通过精准的温度测量，系统可以识别吸附过程中是否发生了过热现象，或者是否需要通过调控温度来优化吸附和解吸行为。压力传感器用于测量储氢系统内部的实时压力 ，压力的变化直接影响氢气的吸附平衡。一般来说，较高的压力有助于增加氢气的吸附量，但超出材料的承受能力可能会导致结构变形甚至储氢材料性能衰退，因此，压力的精准测量和实时监控对于保障系统的安全性和稳定性至关重要。此外，压力数据与温度数据结合，可以用于计算吸附平衡常数 ，并推导出氢气在储氢材料中的最大吸附容量 ，从而为数据分析部分提供关键输入。 [0030] 吸附量传感器的作用是测量单位质量储氢材料在当前条件下的吸附氢气量，这一数据是判断系统当前存储能力的核心指标。由于氢气的吸附量受温度、压力和材料微观结构的共同影响，因此，吸附量的实时监测可以反映储氢材料的实际工作状态，并用于评估吸附过程的动态变化情况。结合吸附量数据，系统可以建立氢气的吸附动力学模型，计算吸附速率和解吸速率，以预测未来的氢气存储趋势，并为自适应控制部分提供优化决策依据。流量传感器用于测量氢气在存储系统中的流动速率 ，其单位为 ，这一数据对于控制氢气的进出速率至关重要。当氢气被存储时，流量数据可以用于计算氢气的注入速率，并结合吸附量数据推导出储氢材料的吸附速率；当氢气被释放时，流量数据可以用于判断氢气解吸的动态过程，确保系统能够在设定的速率下稳定释放氢气，避免因释放过快或过慢导致压力波动或能量损耗。通过这四类传感器的数据融合，系统能够构建一个完整的实时运行状态监测网络，使得智能氢气储存管理系统能够动态适应不同工况，优化氢气存储的安全性和效率。 [0031] 实施例3：计算氢气储存系统中的储氢材料的当前时间最大吸附容量：； 其中， 为在当前时间温度 和当前时间压力下的储氢材 料的当前时间最大吸附容量； 为标准条件下的参考吸附容量，单位mol/kg； 为温度依赖的吸附平衡常数，单位为1/Pa； 为吸附焓变，单位为J/mol； 为气体常数，取值为8.314J/(mol·K)； 为参考温度，取值为298K； 为储氢材料的孔隙率； 为孔径，单位为nm； 参考孔径，单位为nm； 为自然底数。 [0032] 具体的，在智能氢气储存管理系统中，计算储氢材料的最大吸附容量是系统优化运行的关键步骤。最大吸附容量 直接决定了储氢系统在当前温度和压力 下能够存储的氢气量，并影响系统的整体运行效率。为了确保计算的精准性，本发明采用了一种改进的吸附模型，该模型综合考虑了氢气的吸附行为、储氢材料的物理特性以及热力学因素，使其能够适用于不同的存储工况，并确保系统始终处于最优工作状态。该计算公式的核心部分源自Langmuir吸附等温线，用于描述氢气在储氢材料表面的吸附过程。首先，公式中的标准吸附容量 代表在标准条件（ ， ）下储氢材料的最大吸附能力，这是一个实验测定的参考值，不同的储氢材料具有不同的 值。氢气的吸附量受温度和压力的影响，因此在不同的工况下，其最大吸附容量会有所变化。 [0033] 为了刻画压力对吸附行为的影响，公式中包含了一项比值 ，该项来源于Langmuir吸附平衡模型，用于描述氢气在储氢材料上的吸附程度。这里的 是温度依赖的吸附平衡常数，它表示氢气分子在特定温度下被吸附到储氢材料表面的倾向性。当压力较低时，吸附量与压力近似成正比，而当压力升高时，储氢材料的吸附位点逐渐被填满，使得吸附量趋于饱和。这一部分的物理意义在于，氢气的存储能力在一定范围内随压力增加而提升，但当吸附位点接近饱和后，继续增加压力对储氢能力的提升作用有限。因此，该比值项可以很好地刻画储氢材料在不同压力下的吸附状态。 [0034] 此外，吸附是一个热力学过程，受到温度的影响。氢气的吸附通常是放热反应，因此温度的升高会抑制吸附，而温度的降低则有利于吸附进行。为了定量描述这一影响，公式中包含了一项指数修正因子 ，该项基于van'tHoff方程，用于描述温度变化对吸附行为的影响。这里的 是吸附焓变，表示单位摩尔氢气在吸附过程中释放的能量，通常是一个负值，意味着吸附时释放能量，而解吸时需要额外的能量输入。气体常数 是标准热力学常数，其作用是将能量变化归一化， 使计算结果保持合理的数值范围。当温度 高于参考温度 时，指数项的值会减小，表示吸附能力降低，而当温度低于 时，指数项的值增大，表示吸附能力增强。这一修正因子确保了计算结果能够准确反映温度对吸附行为的影响，使模型更加符合实际工况。 [0035] 除了压力和温度的影响，储氢材料的微观结构也是决定吸附能力的关键因素。为了描述孔隙结构对氢气存储能力的影响，公式中引入了修正因子 ，其中 代表储氢材料的孔隙率，而 和 分别代表储氢材料的实际孔径和参考孔径。这一修正项的作用在于，随着孔径的增大，氢气的吸附能力会受到影响，因为过大的孔径可能会降低氢气分子在材料表面的吸附能量，使其更容易解吸。而当孔径较小时，材料的比表面积较大，吸附能力较强，但如果孔径过小，氢气分子可能难以进入材料内部，从而降低存储效率。因此，该修正因子可以有效描述不同孔结构的储氢材料在不同条件下的吸附能力，使得计算模型更加精准，并能够适应不同类型的储氢材料。 [0036] 实施例4：温度依赖的吸附平衡常数 使用如下公式计算得到：； 其中， 为参考温度下的平衡常数，单位为1/Pa； 为吸附活化能，单位为J/mol。 [0037] 具体的，在智能氢气储存管理系统中，吸附平衡常数 是描述氢气在储氢材料表面吸附能力的关键参数，它决定了氢气在不同温度条件下的吸附倾向性，并直接影响最大吸附容量的计算。由于氢气的吸附行为受温度变化的影响较大，因此，准确描述温度依赖的吸附平衡常数对于优化氢气存储过程、提高系统效率至关重要。为了精确建模，本发明采用了指数形式的温度依赖关系，通过Arrhenius型表达式计算 ，确保其能够准确刻画储氢材料的吸附特性。该计算方法的基础来源于热力学平衡理论，即吸附‑解吸过程在不同温度下的动力学平衡可以通过分子间作用能量和温度关系来描述。公式中的代表参考温度 下的吸附平衡常数，其单位为 ，用于量化特定储氢材料在标准条件下的吸附能力。不同的储氢材料具有不同的 值，该参数通常通过实验测定，并与材料的表面特性、孔隙结构、氢气分子间作用力等因素相关。 [0038] 在该计算公式中，吸附平衡常数 随温度变化的趋势由指数项决定。这里的吸附活化能 反映了氢气分子在吸附到储氢材 料表面时所需克服的能垒，单位为 ，它描述了氢气分子在吸附过程中所经历的能量变化。如果 较大，说明氢气分子与储氢材料之间的相互作用较强，意味着材料对氢气的吸附能力更强，而如果 较小，则表明氢气的吸附更容易受温度影响，可能在较高温度下迅速解吸。气体常数 取值为 ，用于归一化吸附活化能与温度的 关系，使得计算结果符合热力学理论。指数项的结构来源于Arrhenius公式，它描述了吸附速率常数随温度变化的趋势。在该公式中，温度变化的倒数差项 反映了吸附过程在不同温度下的相对变化，当当前温度 高于参考温度 时，该项为负值，使得指数项减小，从而降低吸附平衡常数 ，即表明氢气在高温下的吸附能力下降。反之，当低于 时，该项为正值，使得指数项增大，从而提高 ，即表明氢气在低温下的吸附能力增强。该公式的物理意义在于，它能够精确描述温度对吸附平衡的影响，使得系统可以根据实际工况动态调整氢气的存储策略。例如，在较低温度下， 值较大，说明储氢材料对氢气的吸附能力较强，此时可以适当提高氢气的输入压力，以最大化储存能力。而在较高温度下， 变小，表明吸附趋于减少，此时系统可能需要降低温度或调整压力，以避免氢气的过度解吸，从而保持稳定的存储状态。 [0039] 实施例5：通过如下公式，建立氢气在储氢材料中的动态吸附过程模型：； 其中， 为吸附速率常数； 为解吸速率常数； 为解 吸活化能，单位J/mol； 为解吸焓变，单位J/mol； 为当前时间的平均吸附量。 [0040] 具体的，该模型的核心是描述储氢材料在时间 时刻的平均吸附量 随时间的变化速率，即 ，这表示单位时间内储氢材料吸附或释放的氢气量。如果吸附量增加，则说明氢气分子更多地进入储氢材料的微孔结构，被材料吸附；如果吸附量减少，则意味着部分氢气分子从材料表面或孔隙中脱附，进入气相。因此，该方程的左侧 直接体现了氢气在储氢材料内部的存储动态特性。方程右侧的第一项代表氢气的吸附速率，其中 是 吸附速率常数，它描述了氢气在当前温度 下被储氢材料吸附的速率。这一项中的代表当前系统的吸附驱动力，即储氢材料的实际吸附量 与其最大可能吸附量 之间的差值。如果储氢材料尚未饱和（即 ），则驱动力较大，氢气的吸附速率更快；反之，当 接近 时，吸附 趋于饱和，吸附速率降低。因此，该项描述了氢气的吸附过程如何随着储氢材料的饱和程度变化，并体现了动态吸附过程的非线性特征。 [0041] 方程右侧的第二项 则表示氢气的解吸速率，其中是解吸速率常数，它描述了氢气从储氢材料中释放的速率。解吸过程通常受温度影响较大，因为氢气的解吸需要能量输入，使氢气分子克服储氢材料的吸附势垒，从而进入气相。因此， 随温度增加而上升，意味着高温有助于氢气解吸，而低温时解吸较慢。此外，该项中的 说明了解吸速率与当前储氢材料的吸附量成正比，即吸附量越大，解吸速率越高，这与实际物理现象相符合。为了进一步精确描述解吸速率的温度依赖性，本发明在解吸项中引入了一个指数因子 ，其中解吸焓变 表示氢气 从储氢材料解吸时的能量变化，通常为正值，单位为 。该指数项源于Arrhenius公式，用于描述解吸速率如何随温度变化。当温度较高时，指数项的值较大，意味着解吸速率较快；当温度较低时，指数项的值较小，说明氢气较难从储氢材料中解吸。这一部分确保了模型能够准确反映不同温度条件下氢气的释放特性，从而指导智能控制系统优化氢气的存储和释放策略。此外，该公式中的 代表解吸活化能，即氢气分子需要克服的最小能量才能从储氢材料表面或孔隙中释放出来。该参数的大小取决于储氢材料的化学组成、孔径大小以及吸附位点的强度。如果 较高，说明氢气与材料之间的作用力较强，解吸过程较难进行，需要更高的温度或更长的时间来实现解吸；如果 较低，则意味着氢气更容易释放，从而在较低温度下即可完成解吸。这一部分对于优化氢气存储系统至关重要，因为在实际应用中，需要根据不同的储氢材料选择适当的温度控制策略，以平衡吸附与解吸的速率，从而提高系统的整体效率。 [0042] 实施例6： ，单位为1/s； 为吸附频率因子，单位为1/s，为设定值； ，单位1/s； 为解吸频率因子，单位1/s。 [0043] 具 体 的 ，吸 附 速 率 常 数 的 计 算 遵 循 A r r h e n i u s 关 系 ，即，其中 是吸附频率因子，表示在高温极限下的理论最大吸附速率，其单位为 。该值通常由实验测定，并取决于储氢材料的物理化学特性。指数项 反映了吸附速率随温度变化的趋势，其中吸附活化能表示氢气分子在吸附到储氢材料表面时需要克服的能垒，单位为 。气体常数取值 ，用于归一化能量与温度的关系。该公式的物理意义在于，随着 温度 的升高，指数项的值减小，使得 也减小，表明高温不利于氢气的吸附。这与吸附过程的放热特性一致：当温度较高时，氢气分子更倾向于保持气相而非被吸附到储氢材料上，从而导致吸附速率下降；反之，当温度较低时，氢气分子更容易被储氢材料吸附，吸附速率随之增加。因此，该关系式精确描述了温度对吸附过程的影响，使得系统能够根据环境温度变化调整存储策略，以优化氢气的存储效率。类似地，解吸速率常数的计算也采用Arrhenius公式，即 ，其中 是解吸 频率因子，表示理论最大解吸速率，单位为 ，其取值与储氢材料的微观结构以及氢气在材料表面的结合强度相关。指数项中的解吸活化能 表示氢气分子从储氢材料表面释放时所需克服的能垒，该值通常大于吸附活化能 ，因为解吸通常需要更高的能量输入。该公式的物理意义在于，随着温度 的升高，指数项的值增大，使得 也增大，表明高温有利于氢气的解吸。这与解吸过程的吸热特性一致：当温度较高时，氢气分子获得足够的能量克服吸附势垒，从而更容易脱附进入气相；而当温度较低时，解吸过程受抑制，氢气更难从储氢材料中释放。因此，该公式精确地描述了温度对解吸过程的影响，使得系统能够根据需要调节温度，从而控制氢气的释放速率。 [0044] 实施例7：通过如下公式，建立氢气在储氢材料中的热力学状态模型：； 其中，为有效热导率，单位为W/(m·K)； 为储氢材料平均密度，单位为kg/m³； 为平均比热容，单位为J/(kg·K)； 为储氢材料床层堆积密度，单位为kg/m³； 为对流换热系数，单位为W/(m²·K)； 为储氢材料换热面积，单位为m²；为储氢材料体积，单位为m³； 为环境温度，单位为K； 为当前时间的临界温度。 [0045] 具体的，该热力学模型的核心是描述临界温度 随时间 的变化速率，即方程左侧的 。这个微分项表示单位时间内储氢材料温度的变化量，它受到内部传热、吸附放热以及对流换热的共同影响，右侧的三项分别对应这三种影响因素。方程的第一项描述了氢气在储氢材料中的热传导行为，其中有效热导率 反映了材料内部热扩散能力，单位为 。该项基于傅里叶热传导定律， 为温度梯度的拉普拉斯算子，它描述了材料内部温度的空间分布情况。当储氢材料的温度分布不均匀时，热量通过传导在材料内部扩散，使得温度逐渐趋于均匀。这里的 为储氢材料的平均密度（单位： ）， 为平均比热容（单位： ），用于衡量材料吸收或释放单位热量时温度变化的程度。该项确保了模型能够精确描述材料内部的热传导效应，使得系统能够预测不同位置温度的变化趋势。 [0046] 方程的第二项 表示氢气吸附或解吸时的放热或吸热效应。其中， 是储氢材料床层的堆积密度，单位为 ，它描述了储氢材料在系统中的整体密度分布。 是吸附焓变，单位为 ，表示每摩尔氢气分子吸附到储氢材料时所释放的热量。由于氢气的吸附通常是放热反应，因此在吸附过程中，温度 会升高，而在解吸过程中，由于氢气脱附需要吸收能量，温度会降低。该项中的 表示单位时间内氢气吸附量的变化率，即当前吸附或解吸的速率。这一项确保了模型能够准确反映吸附‑解吸过程中储氢材料温度的变化趋势，使得系统能够预测由于氢气的存储或释放导致的温度波动，并采取相应的调控策略。方程的第三项 描述了储氢材料 与环境的对流换热过程，其中对流换热系数 （单位： ）表示氢气与周围环境之间的热交换速率。 是储氢材料的换热面积（单位： ），而 是储氢材料的体积（单位： ），它们共同决定了材料与环境之间的热交换能力。 是环境温度，单位为 ，用于衡量外部环境对储氢材料温度的影响。当储氢材料的温度 高于环境温度 时，热量会通过对流散失，使得温度逐渐降低；反之，当环境温度较高时，储氢材料会从环境中吸收热量，导致温度上升。这一项确保了模型能够考虑储氢系统的散热情况，并结合外部温度的变化动态调整系统的运行状态，以保持氢气存储过程的热稳定性。本实施例提出的热力学状态模型完整地描述了氢气存储过程中温度的动态变化，涵盖了材料内部的热传导、吸附/解吸放热效应以及环境对流换热影响。相比于传统的固定温度假设，该模型能够更加精确地描述实际工况下储氢材料的热演化过程，并为智能控制系统提供可靠的预测数据。通过实时计算 的变化趋势，系统可以优化温度控制策略，避免因温度过高导致氢气存储能力下降，或因温度过低导致解吸过程受限。此外，该模型还能够为系统的冷却和加热策略提供理论支持，使得智能氢气储存管理系统能够在不同环境条件下自适应调节存储温度，从而提升整体运行效率和安全性。 [0047] 实施例8：通过如下公式，计算当前时间的性能指标 ：； 其中， 为第一权重系数； 为第二权重系数； 为第三权重系数； ； 为当前时间的平均吸附量； 为参考温度下的最大 吸附容量； 为最佳操作温度。 [0048] 具体的，公式的第一项 用于衡量氢气的存储效率。其中， 是当前时间 的平均吸附量，表示储氢材料在当前状态下的氢气存储水平； 是参考温度 和参考压力 下的最大吸附容量，用于归一化吸附量，使计算结果独立于具体的存储规模。该项的物理意义在于，当 趋近于 时，说明系统的存储效率接近理论最优值，性能指标 也随之增大；反之，如果 远小于 ，则 意味着氢气存储效率较低，系统可能需要优化吸附条件，如调整温度、压力或流量。权重系数 反映了吸附量在总体性能评估中的重要性，其值通常较高，以确保氢气的存储能力对性能指标的贡献较大。公式的第二项 用于衡量系统温度的偏离程度。其中， 是当前温度， 是最佳操作温度，表示系统在最优吸附效率下的温度设定值，而 是当前时间的临界温度，表示温度极端值的参考标准。该项的物理意义在于，当接近 时，该项趋近于零，说明温度条件理想；但当 远离 时，该项的绝对值增大，表明温度偏离最佳条件，可能导致吸附效率降低或系统运行不稳定。因此，该项的负权重 使得 在温度偏离最佳值时减小，从而引导系统采取调控措施，如调整加热或冷却策略。权重系数 反映了温度对整体性能的影响，其值通常适中，以平衡存储效率和温度调控之间的关系。公式的第三项 用于衡 量氢气存储过程的动态稳定性。这里的 表示吸附量的时间变化率，用于反映吸附速率的剧烈程度； 是温度偏离度的归一化形式，表示当前温度偏离最佳温 度的相对程度。这一项的物理意义在于，如果氢气的吸附速率变化过快，或者温度波动过大，系统可能会出现不稳定状态，因此该项的数值增大，从而降低 ，警示系统采取优化措施。积分运算符 使得该项在较长时间尺度上积累波动影响，确保系统能够考虑历史数据进行调控。权重系数 控制该项的影响程度，其值通常较小，以避免过度抑制吸附速率的变化，同时确保系统运行的稳定性。整体来看，该性能指标计算公式结合了吸附效率、温度偏差和动态稳定性三个方面，使得智能氢气储存管理系统能够全面评估当前运行状态，并在必要时进行调整。相比于传统的单一参数评估方法，本发明的计算模型更具综合性和适应性，能够在不同的存储条件下保持氢气存储的高效性和稳定性。通过对性能指标的计算，系统可以在自动控制过程中动态优化存储参数，确保氢气存储过程既能维持高效率，又能避免因温度波动或速率变化过快而导致的不稳定现象，从而提升整个系统的智能化水平和实际应用价值。 [0049] 实施例9：通过如下公式，根据当前时间的性能指标，使用比例‑积分调节机制，计算在下一个时间步的控制参数，以自动调节氢气储存系统的压力、温度和氢气流量：； 其中， 为下一个时间步的调节氢气储存系统的压力； 为下一个时间步的调节氢气储存系统的温度； 为下一个时 间步的调节氢气储存系统的氢气流量； 为压力设定值； 为温度设定值； 为氢气流量设定值； 为压力比例控制系数； 为温度比例控制系数； 为氢气流量控制系数； 为压力积分控制系数； 为温度积分控制系数； 为氢气流量积分控制系数； 为时间积分变量。 [0050] 具体的，该控制策略的核心在于使用比例调节（P）+积分调节（I）结合的方式进行闭环控制。比例调节项能够快速响应当前系统偏差，提供实时调整，而积分调节项则通过累积历史偏差，消除长期稳态误差，确保系统能够逐步趋于最佳运行状态。整个控制方程的左侧表示下一时间步 时刻的设定参数，即压力 、温度和氢气流量 ，而右侧则由三个部分组成，分别是：前一时间 步的设定值、比例调节项、积分调节项。 [0051] 第一部分 代表系统在时间 时刻的设定参数，这确保了下一时间步的计算是在当前设定值的基础上进行微调，而非完全重新设定参数，从而保证了系统的连续性和稳定性。第二部分 代表比例调节（P），其中 、 、分别是压力、温度、氢气流量的比例控制系数，它们决定了当前性能指标对控制参数的灵敏度。该项的物理意义在于， 代表系统的综合性能指标，当其对某个控制变量的偏导数较大时，说明该变量对系统性能影响显著，因此需要进行较大幅度的调整。比例控制能够快速响应当前系统偏差，提高系统的动态调整能力。例如，如果系统当前温度偏离最优操作温度 过大，那么 也较大，导致 的调整幅度增大，从而使得温度调节能 够迅速恢复到最佳状态。第三部分 代表积分调节（I），其中 、 、 分别为压力、温度、氢气流量的积分控制系数，该项的作用是对过去的误差进行累积计算，从而修正系统的长期偏差。积分项的物理意义在于，单纯的比例调节可能会导致系统在某些情况下无法完全消除稳态误差，而积分项能够通过累积误差，使得系统最终趋于稳定。 例如，在长期运行过程中，如果系统的压力设定值 一直偏离最佳压力范围，那么积分项 会不断累积，最终修正压力设定值，使其趋近于最优状态。 [0052] 整体来看，该控制模型采用了P‑I复合调节，相比于传统的仅依赖比例控制或开环控制的方法，本发明能够更精准地调整氢气存储系统的运行参数，提高氢气的存储效率和系统稳定性。特别是由于氢气的吸附和解吸过程受温度和压力的复杂非线性影响，本发明通过引入性能指标梯度信息 、 、 来指导控制策略，使得系统能够快速、精准地做出响应，并在动态工况下保持高效运行。相比于传统的氢气存储管理方法，本发明的控制策略具有以下优点：实时动态调整：利用比例‑积分调节，能够根据系统当前状态和历史状态，自适应优化压力、温度和流量，实现精准控制。综合优化性能：基于性能指标梯度计算，每个控制变量的调整幅度取决于其对系统性能的影响程度，使得调节更加智能化和高效。消除长期误差：积分项确保了系统不会长期偏离最优状态，提高长期运行的稳定性，避免能量损失和效率下降。避免突变调整：相较于仅依赖比例调节的控制策略，本发明的PI复合调节能够减少参数调整的突变，保证调节过程的平滑性，从而减少系统的机械应力和热应力。 |
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