特開 2023-142391 燃料電池システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023142391

(43)【公開日】2023-10-05

(54)【発明の名称】燃料電池システム

(51)【国際特許分類】

   H01M 8/04992 20160101AFI20230928BHJP

   H01M 8/04746 20160101ALI20230928BHJP

   H01M 8/0438 20160101ALI20230928BHJP

   H01M 8/04664 20160101ALI20230928BHJP

   H01M 8/12 20160101ALN20230928BHJP

【ＦＩ】

H01M8/04992

H01M8/04746

H01M8/0438

H01M8/04664

H01M8/12 101

【審査請求】未請求

【請求項の数】3

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022049282

(22)【出願日】2022-03-25

(71)【出願人】

【識別番号】000000011

【氏名又は名称】株式会社アイシン

(71)【出願人】

【識別番号】000003609

【氏名又は名称】株式会社豊田中央研究所

(74)【代理人】

【識別番号】110000017

【氏名又は名称】弁理士法人アイテック国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】石田 真之

(72)【発明者】

【氏名】吉川 大輔

(72)【発明者】

【氏名】稲葉 忠司

(72)【発明者】

【氏名】間 広文

【テーマコード（参考）】

5H126

5H127

【Ｆターム（参考）】

5H126BB06

5H127AA07

5H127AB23

5H127AC07

5H127AC15

5H127BA01

5H127BA05

5H127BA13

5H127BA18

5H127BA32

5H127BA33

5H127BA34

5H127BA37

5H127BA57

5H127BA59

5H127BB02

5H127BB07

5H127BB12

5H127BB19

5H127BB27

5H127BB37

5H127DB02

5H127DB43

5H127DB90

5H127DC02

5H127DC83

5H127GG03

5H127GG09

(57)【要約】

【課題】簡易な構成により、原燃料ガスの組成が変動しても燃料電池を良好に運転する。
【解決手段】燃料電池システムは、燃料電池における燃料利用率が目標利用率となるように燃料利用率関連データに基づいてガスポンプを制御するものにおいて、原燃料ガスの流量とガスポンプの駆動状態とを含むデータを取得する取得部を備え、原燃料ガスの流量またはガスポンプの駆動状態を説明変数とすると共に燃料利用率関連データを目的変数として機械学習により得られた学習済みモデルに、取得部により取得されたデータを適用することにより燃料利用率関連データを推定する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

アノードガスとカソードガスとに基づいて発電する燃料電池と、
原燃料ガスを改質して前記アノードガスを生成する改質部と、
ガスポンプの駆動により前記原燃料ガスを前記改質部へ供給する原燃料ガス供給装置と、
前記燃料電池における燃料利用率が目標利用率となるように前記燃料利用率に関連するデータである燃料利用率関連データに基づいて前記ガスポンプを制御することにより前記原燃料ガスの供給量を調整する制御部と、
前記原燃料ガスの流量と前記ガスポンプの駆動状態とを含むデータを取得する取得部と、
前記原燃料ガスの流量と前記ガスポンプの駆動状態とを含むデータを説明変数とすると共に前記燃料利用率関連データを目的変数として機械学習により得られた学習済みモデルに、前記取得部により取得された取得データを適用することにより前記燃料利用率関連データを推定する推定部と、
を備える燃料電池システム。

【請求項2】

請求項１に記載の燃料電池システムであって、
改質水を気化して水蒸気を生成する気化部と、
水ポンプの駆動により改質水流路を介して前記改質水を前記気化部へ供給する改質水供給装置と、
を備え、
前記改質部は、前記水蒸気を用いて前記原燃料ガスを前記アノードガスに改質し、
前記制御部は、前記改質部におけるスチームカーボン比が目標比となるように前記スチームカーボン比に関連するデータであるスチームカーボン比関連データに基づいて前記水ポンプを制御することにより前記改質水の供給量を調整し、
前記推定部は、前記原燃料ガスの流量と前記ガスポンプの駆動状態とを含むデータを説明変数とすると共に前記スチームカーボン比を目的変数として機械学習により得られた学習済みモデルに、前記取得データを適用することにより前記スチームカーボン比関連データを推定する、
燃料電池システム。

【請求項3】

請求項１または２に記載の燃料電池システムであって、
前記取得データに異常があるか否かを判定する判定部を備え、
前記制御部は、前記取得データに異常があると判定された場合には、前記供給量を変更しない、
燃料電池システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本明細書は、燃料電池システムについて開示する。

【背景技術】

【0002】

従来、この種の燃料電池システムとしては、燃料電池のカソードの入口側に設置されると共に燃料が供給されて燃焼し燃焼熱を改質器に伝達する起動燃焼バーナと、カソードの排気ガスおよび燃料が供給されて燃焼し燃焼熱を改質器に伝達する改質器燃焼バーナと、起動燃焼バーナの排出口に設けられ燃焼ガス中に含まれる酸素濃度を検出する第１酸素濃度検出手段と、改質器燃焼バーナの排出口に設けられ燃焼ガス中に含まれる酸素濃度を検出する第２酸素濃度検出手段と、改質器に供給される燃料の流量（燃料流量）を検出する燃料流量検出手段と、を備え、燃料流量と酸素濃度とに基づいて燃料組成を推定するものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

【0003】

また、燃料電池システムにおいて、ガス燃料の供給路に、熱式流量計とガス燃料の組成に依存せずに流量を計測可能な組成非依存流量計と直列に配置し、熱式流量計の計測値と組成非依存流量計の計測値とをそれぞれ積算し、両者が一定以上乖離した場合に、熱式流量計の計測値に対する換算係数を設定し、換算係数に基づいてガス燃料の組成を推定するものも提案されている（例えば、特許文献２参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１３－２０７０５号公報

【特許文献2】国際公開第２０１３／１１１７７７号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１記載の燃料電池システムでは、発電用途以外で燃料が使用されることとなり、システム全体の効率が悪化してしまう。特許文献２記載の燃料電池システムでは、流量計を２つ必要とし、システムが複雑化すると共にコスト増を招いてしまう。

【0006】

本発明の燃料電池システムは、簡易な構成により、原燃料ガスの組成が変動しても燃料電池を良好に運転することができる燃料電池システムを提供することを主目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示の燃料電池システムは、上述の主目的を達成するために以下の手段を採った。

【0008】

本開示の燃料電池システムは、
アノードガスとカソードガスとに基づいて発電する燃料電池と、
原燃料ガスを改質して前記アノードガスを生成する改質部と、
ガスポンプの駆動により前記原燃料ガスを前記改質部へ供給する原燃料ガス供給装置と、
前記燃料電池における燃料利用率が目標利用率となるように前記燃料利用率に関連するデータである燃料利用率関連データに基づいて前記ガスポンプを制御することにより前記原燃料ガスの供給量を調整する制御部と、
前記原燃料ガスの流量と前記ガスポンプの駆動状態とを含むデータを取得する取得部と、
前記原燃料ガスの流量と前記ガスポンプの駆動状態とを含むデータを説明変数とすると共に前記燃料利用率関連データを目的変数として機械学習により得られた学習済みモデルに、前記取得部により取得された取得データを適用することにより前記燃料利用率関連データを推定する推定部と、
を備えることを要旨とする。

【0009】

この本開示の燃料電池システムでは、燃料電池における燃料利用率が目標利用率となるように燃料利用率関連データに基づいてガスポンプを制御することにより原燃料ガスの供給量を調整する。この燃料電池システムにおいて、原燃料ガスの流量とガスポンプの駆動状態とを含むデータを取得し、学習済みモデルに取得データを適用することにより燃料利用率関連データを推定する。これにより、燃料の組成を検出するための専用のセンサを用いることなく、原燃料ガスの供給量の制御に用いる燃料利用率関連データを推定することができ、燃料利用率を目標利用率に近づけることができる。この結果、簡易な構成により、原燃料ガスの組成が変動しても燃料電池を良好に運転することができる燃料電池システムとすることができる。

【0010】

こうした本開示の燃料電池システムにおいて、改質水を気化して水蒸気を生成する気化部と、水ポンプの駆動により改質水流路を介して前記改質水を前記気化部へ供給する改質水供給装置と、を備え、前記改質部は、前記水蒸気を用いて前記原燃料ガスを前記アノードガスに改質し、前記制御部は、前記改質部におけるスチームカーボン比が目標比となるように前記スチームカーボン比に関連するデータであるスチームカーボン比関連データに基づいて前記水ポンプを制御することにより前記改質水の供給量を調整し、前記推定部は、前記原燃料ガスの流量と前記ガスポンプの駆動状態とを含むデータを説明変数とすると共に前記スチームカーボン比を目的変数として機械学習により得られた学習済みモデルに、前記取得データを適用することにより前記スチームカーボン比関連データを推定してもよい。こうすれば、燃料の組成を検出するための専用のセンサを用いることなく、改質水の供給量の制御に用いるスチームカーボン比関連データを推定することができ、スチームカーボン比を目標比に近づけることができる。この結果、原燃料ガスの組成が変動しても燃料電池を更に良好に運転することができる。

【0011】

また、本開示の燃料電池システムにおいて、前記取得データに異常があるか否かを判定する判定部を備え、前記制御部は、前記取得データに異常があると判定された場合には、前記供給量を変更しないものとしてもよい。こうすれば、異常値に基づいて供給量が制御されるのを回避することができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】本実施形態の燃料電池システムの概略構成図である。

【図2】発電制御ルーチンの一例を示すフローチャートである。

【図3】取得データの異常検出の様子を示す説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

本開示を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。

【0014】

図１は、本実施形態の燃料電池システム１０の概略構成図である。本実施形態の燃料電池システム１０は、図示するように、アノードガス中の水素とカソードガス中の酸素との電気化学反応により発電する燃料電池スタック２１を含む発電モジュール２０と、発電モジュール２０にアノードガスの原料となる原燃料ガス（例えば天然ガスやＬＰガス）を供給する原燃料ガス供給装置３０と、発電モジュール２０に原燃料ガスからアノードガスへの改質（水蒸気改質）に必要な改質水を供給する改質水供給装置４０と、発電モジュール２０（燃料電池スタック２１）にカソードガスとしてのエアを供給するエア供給装置５０と、発電モジュール２０において発生した排熱を回収する排熱回収装置６０と、システム全体をコントロールする制御装置１００と、を備える。

【0015】

発電モジュール２０は、燃料電池スタック２１や、気化器２２、改質器２３、燃焼器２４、複数（２つ）の熱交換器２６，２７を含み、これらは、断熱性を有するモジュールケース２９に収容されている。

【0016】

燃料電池スタック２１は、酸化ジルコニウム等の電解質と当該電解質を挟持するアノードおよびカソードとをそれぞれ有する複数の固体酸化物形の単セルを備える。各単セルのアノードには、アノードガスが流れるアノードガス通路が接続されている。また、各単セルのカソードには、カソードガスが流れるカソードガス通路が接続されている。燃料電池スタック２１の近傍には、温度センサ１１２が設置されている。温度センサ１１２は、燃料電池スタック２１の温度に相関する温度（スタック相関温度Ｔｓｔ）を検出する。

【0017】

発電モジュール２０の気化器２２および改質器２３は、モジュールケース２９内の燃料電池スタック２１の上方に間隔をおいて配設される。また、燃料電池スタック２１と気化器２２および改質器２３との間には、燃料電池スタック２１の作動や、気化器２２および改質器２３での反応に必要な熱を発生させる燃焼器２４が配設される。

【0018】

気化器２２は、燃焼器２４からの熱により原燃料ガス供給装置３０からの原燃料ガスと改質水供給装置４０からの改質水とを加熱し、原燃料ガスを予熱すると共に改質水を蒸発させて水蒸気を生成する。気化器２２により予熱された原燃料ガスは、水蒸気と混合され、その混合ガスは、当該気化器２２から改質器２３に流入する。また、改質器２３の入口付近には、当該改質器２３に流入する混合ガスの温度を検出する温度センサ１１１が設置されている。

【0019】

改質器２３は、その内部に充填された例えばＲｕ系またはＮｉ系の改質触媒を有し、燃焼器２４からの熱の存在下で、改質触媒による気化器２２からの混合ガスの反応（水蒸気改質反応）によって水素ガスと一酸化炭素とを生成する。更に、改質器２３は、水蒸気改質反応にて生成された一酸化炭素と水蒸気との反応（一酸化炭素シフト反応）によって水素ガスと二酸化炭素とを生成する。これにより、改質器２３によって、水素、一酸化炭素、二酸化炭素、水蒸気、未改質の原燃料ガス等を含むアノードガスが生成されることになる。改質器２３により生成されたアノードガスは、アノードガス配管７１を通って各単セルのアノードガス通路へ流入し、アノードに供給される。

【0020】

また、カソードガスとしてのエアは、カソードガス配管７２を介して各単セルのカソードガス通路へ流入し、カソードに供給される。各単セルのカソードでは、酸化物イオン（Ｏ^2-）が生成され、当該酸化物イオンが電解質を透過してアノードで水素や一酸化炭素と反応することにより電気エネルギが得られる。

【0021】

各単セルにおいて電気化学反応（発電）に使用されなかったアノードガス（以下、「アノードオフガス」という）は、アノードオフガス配管７３を通って凝縮器６２に供給され、凝縮器６２により冷却させられてアノードオフガスに含まれる水蒸気の少なくとも一部が除去された後、アノードオフガス配管７４を通って燃焼器２４に供給される。アノードオフガス配管７３，７４には熱交換器２６が設置され、アノードオフガス配管７４を流れるアノードオフガス（凝縮器６２を通過した後のアノードオフガス）は、熱交換器２６において燃料電池スタック２１からアノードオフガス配管７３を流れる高温のアノードオフガス（凝縮器６２を通過する前のアノードオフガス）との熱交換により昇温させられる。また、各単セルにおいて電気化学反応（発電）に使用されなかったカソードガス（以下、「カソードオフガス」という）は、カソードオフガス配管７５を通って燃焼器２４に供給される。

【0022】

燃焼器２４に流入したアノードオフガスは、水素や一酸化炭素等の燃料成分を含む可燃性ガスであり、燃焼器２４に流入した酸素を含むカソードオフガスと混合される。そして、燃焼器２４で混合ガスが燃焼することにより、燃料電池スタック２１の作動や、気化器２２での原燃料ガスの予熱や水蒸気の生成、改質器２３での水蒸気改質反応等に必要な熱が発生することになる。また、燃焼器２４では、未燃燃料を含む燃焼排ガスが生成され、当該燃焼排ガスは、燃焼排ガス配管７６を通り、熱交換器２７および燃焼触媒２８を経て外気へ排出される。燃焼触媒２８は、燃焼排ガス中の未燃燃料を再燃焼させるための酸化触媒である。

【0023】

原燃料ガス供給装置３０は、原燃料ガスを供給する原燃料供給源１と気化器２２とを接続する原燃料ガス供給管３１と、当該原燃料ガス供給管３１に設置された開閉弁（２連弁）３２，３３、ガスポンプ３６および脱硫器３８とを有する。原燃料ガスは、ガスポンプ３６を作動させることで、原燃料供給源１から脱硫器３８を介して気化器２２へと圧送（供給）される。また、原燃料ガス供給管３１には、原燃料ガス供給管３１を流れる原燃料ガスの単位時間当りの流量（ガス流量Ｆｇ）を検出する流量センサ３９が設置されている。

【0024】

流量センサ３９は、検出対象の流体の組成に依存性を有する流量計（質量流量計）であり、例えば熱式質量流量計が用いられる。熱式質量流量計は、流体が当該熱式流量計（発熱体）から奪う熱の熱量が当該流体の質量流量と比例することを利用したものであり、検出値（出力電圧）が原燃料ガスの質量流量と比例するため、検出値（出力電圧）に基づいて質量流量を計測することができる。ただし、流体が奪う熱の熱量は流体の組成によって変わり、流量センサ３９の検出値には、質量流量に比例する成分と、原燃料ガスの組成に依存する成分とが含まれる。したがって、流量センサ３９は、原燃料ガスの組成に合わせた設定が必要となる。

【0025】

改質水供給装置４０は、改質水を貯留する改質水タンク４２と、改質水タンク４２と気化器２２とを接続する改質水供給管４１と、改質水供給管４１に設置された改質水ポンプ４３と、を有する。改質水タンク４２内の改質水は、改質水ポンプ４３を作動させることで、当該改質水ポンプ４３により気化器２２へと圧送（供給）される。改質水供給管４１には、改質水供給管４１を流れる改質水の単位時間当りの流量（改質水流量Ｆｗ）を検出する流量センサ４５が設置されている。

【0026】

エア供給装置５０は、モジュールケース２９内に設置されたカソードガス配管７２に接続されるエア供給管５１と、エア供給管５１の入口に設けられたエアフィルタ５２と、エア供給管５１に設置されたエアポンプ５３と、を有する。エアポンプ５３を作動させることで、カソードガスとしてのエアは、エアフィルタ５２を介してエア供給管５１に吸引され、カソードガス配管７２を通って燃料電池スタック２１（カソード）へと圧送（供給）される。カソードガス配管７２を流れるエアは、熱交換器２７において燃焼排ガス配管７６を流れる高温の燃焼排ガスと熱交換されて昇温させられる。

【0027】

排熱回収装置６０は、湯水を貯留する貯湯タンク６１と、燃料電池スタック２１からアノードオフガス配管７３を流れるアノードオフガスと湯水とを熱交換してアノードオフガス中に含まれる水蒸気を凝縮させる凝縮器６２と、貯湯タンク６１と凝縮器６２とに接続された循環配管６３と、循環配管６３に組み込まれた循環ポンプ６４と、を有する。貯湯タンク６１内に貯留されている湯水は、循環ポンプ６４を作動させることで、凝縮器６２へと導入され、凝縮器６２でアノードオフガスとの熱交換によって昇温させられた後、貯湯タンク６１へと返送される。

【0028】

また、凝縮器６２におけるアノードオフガス側の通路出口には、凝縮水配管４４とアノードオフガス配管７４とが接続されており、アノードオフガス中の水蒸気が貯湯タンク６１からの湯水との熱交換により凝縮することにより得られた凝縮水は、凝縮水配管４４を通って改質水タンク４２内に導入される。なお、改質水タンク４２には、凝縮水配管４４を通過した凝縮水を精製する図示しない水精製器が設置されている。また、上述したように、凝縮器６２において水蒸気が除去されたアノードオフガスは、アノードオフガス配管７４を通って燃焼器２４に供給される。

【0029】

燃料電池スタック２１の出力端子には、パワーコンディショナ８０の入力端子が接続され、当該パワーコンディショナ８０の出力端子は、リレーを介して電力系統２から負荷４への電力ライン３に接続されている。パワーコンディショナ８０は、燃料電池スタック２１から出力された直流電力を所定電圧（例えば、ＤＣ２５０Ｖ～３００Ｖ）の直流電力に変換するＤＣ／ＤＣコンバータや、変換された直流電力を電力系統と連系可能な電圧（例えば、ＡＣ２００Ｖ）の交流電力に変換するインバータを有する。これにより、燃料電池スタック２１からの直流電力を交流電力に変換して家電製品等の負荷４に供給することが可能となる。パワーコンディショナ８０には電源基板８１が接続されている。電源基板８１は、燃料電池スタック２１からの直流電力や電力系統２からの交流電源を低圧の直流電力に変換して、ガスポンプ３６や改質水ポンプ４３、エアポンプ５３、循環ポンプ６４等の補機類、流量センサ３９，４５や温度センサ１１１，１１２、電流センサ１１３、電圧センサ１１４等のセンサ類、制御装置１００へ供給する。また、パワーコンディショナ８０や電源基板８１等が配置される補機室には、当該パワーコンディショナ８０や電源基板８１を冷却するための図示しない冷却ファンと換気ファンとが配置されている。冷却ファンは、パワーコンディショナ８０や電源基板８１の発熱部に空気を送り込んで空気との熱交換により発熱部を冷却する。発熱部を冷却して昇温した空気は、換気ファンにより大気中に排出される。

【0030】

制御装置１００は、ＣＰＵ１０１を中心としたマイクロプロセッサとして構成されており、ＣＰＵ１０１の他に処理プログラムを記憶するＲＯＭ１０２と、データを一時的に記憶するＲＡＭ１０３と、図示しない入出力ポートと、を備える。制御装置１００には、燃料電池スタック２１から出力される電流（スタック電流Ｉｓｔ）を検出する電流センサ１１３や、燃料電池スタック２１から出力される電圧（スタック電圧Ｖｓｔ）を検出する電圧センサ１１４、流量センサ３９，４５、温度センサ１１１，１１２等からの各種検出信号が入力ポートを介して入力されている。また、制御装置１００からは、開閉弁３２，３３のソレノイドや、ガスポンプ３６のポンプモータ、改質水ポンプ４３のポンプモータ、エアポンプ５３のポンプモータ、循環ポンプ６４のポンプモータ、電磁弁８２のソレノイド等への各種制御信号が出力ポートを介して出力されている。また、制御装置１００には、無線式または有線式の通信回線を介して図示しないリモコンが接続される。制御装置１００は、燃料電池システム１０のユーザにより操作された当該リモコンからの信号に基づいて各種制御を実行する。

【0031】

次に、こうして構成された燃料電池システム１０の動作について説明する。図２は、制御装置１００のＣＰＵ１０１により実行される発電制御ルーチンの一例を示すフローチャートである。このルーチンは、システムが起動されたときに所定時間毎（例えば、数ｍｓｅｃ毎や数十ｍｓｅｃ毎）に繰り返し実行される。

【0032】

発電制御ルーチンが実行されると、制御装置１００のＣＰＵ１０１は、まず、システムに要求される要求出力に対応する燃料電池スタック２１の電流指令Ｉｒｅｑを取得する（ステップＳ１００）。続いて、ＣＰＵ１０１は、流量センサ３９からのガス流量Ｆｇや流量センサ４５からの改質水流量Ｆｗ、温度センサ１１２からのスタック相関温度Ｔｓｔ、電流センサ１１３からのスタック電流Ｉｓｔ、ガスポンプ３６の制御に用いられたデューティ（ガスポンプデューティＤｇ）等の制御に必要なデータを取得する（ステップＳ１１０）。次に、ＣＰＵ１０１は、取得した取得データ（ガス流量ＦｇおよびガスポンプデューティＤｇ）が正常か否かを判定する（ステップＳ１２０）。この判定は、教師なし学習によりデータのパターンを学習し、取得データが学習したパターンから外れている場合に異常値と判定することにより行なわれる。本実施形態では、図３に示すように、取得データに対してマハラノビス距離やＦａｓｔ－ＭＣＤ（Minimum Covariance Determinant）等の外れ値検出アルゴリズムを適用することにより行なうものとした。

【0033】

ＣＰＵ１０１は、取得データ（ガス流量ＦｇおよびガスポンプデューティＤｇ）が正常であると判定すると（ステップＳ１３０の「ＹＥＳ」）、ガス流量ＦｇおよびガスポンプデューティＤｇを学習済みモデルに適用して、燃料利用率Ｕｆに関連する燃料利用率関連データＦｇ’×Ｖとスチームカーボン比ＳＣに関連するスチームカーボン比関連データＦｇ’×Ｃとを推定する（ステップＳ１４０）。ここで、学習済みモデルは、複数のガス流量ＦｇとガスポンプデューティＤｇの組を入力データのセットとし、そのときの燃料利用率関連データＦｇ’×Ｖとスチームカーボン比関連データＦｇ’×Ｃとを教師データとして、機械学習により得られるものである。燃料利用率Ｕｆは、アノードに供給したアノードガスの量に対する発電に利用されたアノードガスの量の割合（％）であり、燃料利用率関連データＦｇ’×Ｖは、実ガス流量Ｆｇ’と価数Ｖとを乗じたものである。また、スチームカーボン比ＳＣは、原燃料ガス中の炭化水素に含まれる炭素と水蒸気改質のために添加される水蒸気とのモル比であり、スチームカーボン比関連データＦｇ’×Ｃは、実ガス流量Ｆｇ’と炭素数Ｃとを乗じたものである。なお、実ガス流量Ｆｇ’は、原燃料ガス供給管３１を流れる原燃料ガスの実際の質量流量であり、価数Ｖは、イオン価数であり、炭素数Ｃは、原燃料ガス中の炭化水素の炭素原子数である。

【0034】

次に、ＣＰＵ１０１は、推定した燃料利用率関連データＦｇ’×ＶとステップＳ１１０で取得したスタック電流Ｉｓｔとに基づいて次式（１）により現在の燃料利用率Ｕｆを算出する（ステップＳ１５０）。式（１）中、「Ｓ」は燃料電池スタック２１のセル数であり、「２２．４」は０℃、１気圧での１モルの気体の体積であり、「６０」は時間[ｓｅｃ]であり、「９６４８５」はファラデー定数[Ｃ／ｍｏｌ]である。続いて、ＣＰＵ１０１は、推定したスチームカーボン比関連データＦｇ’×ＣとステップＳ１１０で取得した改質水流量Ｆｗとに基づいて次式（２）により現在のスチームカーボン比ＳＣを算出する（ステップＳ１６０）。式（２）中、「２２．４」は０℃、１気圧での１モルの気体（水蒸気）の体積であり、「１８」は水の分子量である。

【0035】

【数1】

【0036】

ＣＰＵ１０１は、現在の燃料利用率Ｕｆを算出すると、燃料利用率Ｕｆが目標利用率Ｕｆｔａｇとなるように原燃料ガス供給装置３０から供給すべき原燃料ガスの目標流量である目標ガス流量Ｆｇｔａｇを設定する（ステップＳ１７０）。目標ガス流量Ｆｇｔａｇは、本実施形態では、ステップＳ１００で入力した電流指令Ｉｒｅｑに基づくフィードフォワード項と、燃料利用率Ｕｆと目標利用率Ｕｆｔａｇとの偏差に基づくフィードバック項との和により算出される。フィードバック項は、比例項と積分項とが含まれ、比例項は、燃料利用率Ｕｆと目標利用率Ｕｆｔａｇとの偏差に比例ゲインを乗じて得られ、積分項は、燃料利用率Ｕｆと目標利用率Ｕｆｔａｇとの偏差の積算値に積分ゲインを乗じて得られる。なお、フィードバック項には、微分項が含まれてもよい。

【0037】

ＣＰＵ１０１は、現在のスチームカーボン比ＳＣを算出すると、スチームカーボン比ＳＣが目標比ＳＣｔａｇとなるように改質水供給装置４０から供給すべき改質水の目標流量である目標改質水流量Ｆｗｔａｇを設定する（ステップＳ１８０）。目標改質水流量Ｆｗｔａｇは、ステップＳ１７０で設定した目標ガス流量Ｆｇｔａｇに基づくフィードフォワード項と、スチームカーボン比ＳＣと目標比ＳＣｔａｇとの偏差に基づくフィードバック項との和により算出される。フィードバック項は、比例項と積分項とが含まれ、比例項は、スチームカーボン比ＳＣと目標比ＳＣｔａｇとの偏差に比例ゲインを乗じて得られ、積分項は、スチームカーボン比ＳＣと目標比ＳＣｔａｇとの偏差の積算値に積分ゲインを乗じて得られる。なお、フィードバック項には、微分項が含まれてもよい。

【0038】

ここで、上述したように、流量センサ３９により検出されるガス流量Ｆｇは、原燃料ガスの組成に依存する成分が含まれる。また、原燃料ガスの価数Ｖや炭素数Ｃは、予め想定された原燃料ガスの組成に合わせて定められている。このため、原燃料ガスの組成が予め想定された組成に対して変動すると、算出される燃料利用率Ｕｆやスチームカーボン比ＳＣは、実際値とは異なった値となる。この場合、誤った燃料利用率Ｕｆやスチームカーボン比ＳＣに基づいて原燃料ガスの供給量や改質水の供給量が制御されると、燃料利用率Ｕｆの実際値が目標利用率Ｕｆｔａｇから乖離したり、スチームカーボン比ＳＣの実際値が目標比ＳＣｔａｇから乖離したりする結果、燃料電池システム１０の異常（燃料電池スタック２１の故障等）を招くおそれがある。こうした問題は、熱量バンド制等により燃料の熱量（組成）が断続的に変動し続けている地域において、大きくクローズアップされることとなる。

【0039】

そこで、本実施形態では、流量センサ３９により検出されたガス流量Ｆｇと前回の発電制御ルーチンにおいてガスポンプ３６の制御に用いられたガスポンプデューティＤｇとを取得し、この取得データを学習済みモデルに適用することで燃料利用率Ｕｆ（燃料利用率関連データＦｇ’×Ｖ）とスチームカーボン比ＳＣ（スチームカーボン比関連データＦｇ’×Ｃ）とを推定する。これにより、原燃料ガスの組成変動を検出するための専用のセンサを用いることなく、現在の燃料利用率Ｕｆやスチームカーボン比ＳＣを精度よく推定することができる。このため、推定した燃料利用率Ｕｆが目標利用率Ｕｆｔａｇとなるようにガスポンプ３６を制御すると共に推定したスチームカーボン比ＳＣが目標比ＳＣｔａｇとなるように改質水ポンプ４３を制御することで、簡易な構成により、原燃料ガスの組成が変動しても燃料電池スタック２１を良好に運転することができる燃料電池システム１０とすることができる。

【0040】

ＣＰＵ１０１は、目標ガス流量Ｆｇｔａｇと目標改質水流量Ｆｗｔａｇとを設定すると、ステップＳ１１０で入力したスタック相関温度Ｔｓｔが目標温度Ｔｓｔｔａｇとなるようにエア供給装置５０から供給すべきエアの目標流量である目標エア流量Ｆａｔａｇを設定する（ステップＳ１９０）。

【0041】

そして、ＣＰＵ１０１は、目標ガス流量Ｆｇｔａｇで原燃料ガスが供給されるようにガスポンプ３６を制御し（ステップＳ２００）、目標改質水流量Ｆｗｔａｇで改質水が供給されるように改質水ポンプ４３を制御し（ステップＳ２１０）、目標エア流量Ｆａｔａｇでエアが供給されるようにエアポンプ５３を制御して（ステップＳ２２０）、発電制御ルーチンを終了する。ガスポンプ３６の制御は、目標ガス流量Ｆｇｔａｇと流量センサ３９からのガス流量Ｆｇとの偏差に基づいてフィードバック演算（例えば比例積分制御）によりデューティ（ガスポンプデューティＤｇ）を設定し、設定したデューティでガスポンプ３６のポンプモータを制御することにより行なわれる。また、改質水ポンプ４３の制御は、目標改質水流量Ｆｗｔａｇに基づいてデューティ（改質ポンプデューティＤｗ）を設定し、設定したデューティで改質水ポンプ４３のポンプモータを制御することにより行なわれる。さらに、エアポンプ５３の制御は、目標エア流量Ｆａｔａｇに基づいてデューティ（エアポンプデューティＤａ）を設定し、設定したデューティでエアポンプ５３のポンプモータを制御することにより行なわれる。

【0042】

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１３０において、取得データが正常でないと判定すると、前回このルーチンで設定した目標ガス流量Ｆｇｔａｇおよび目標改質水流量Ｆｗｔａｇを保持して（ステップＳ２３０）、ステップＳ１８０に進む。すなわち、取得データが正常でない場合には、原燃料ガスの供給量および改質水の供給量を変更しない。これにより、異常なデータに基づいてガスポンプ３６や改質水ポンプ４３が制御されて、燃料電池スタック２１の状態が悪化するのを回避することができる。

【0043】

以上説明した本実施形態の燃料電池システム１０では、ガス流量Ｆｇを取得し、取得したガス流量Ｆｇを学習済みモデルに適用することにより燃料利用率関連データＦｇ’×Ｖを推定し、推定した燃料利用率関連データＦｇ’×Ｖに基づいて燃料利用率Ｕｆが目標利用率Ｕｆｔａｇとなるようにガスポンプ３６を制御する。これにより、原燃料ガスの組成を検出するための専用のセンサを用いることなく、原燃料ガスの供給量の制御に用いる燃料利用率関連データＦｇ’×Ｖを推定することができ、燃料利用率Ｕｆを目標利用率Ｕｆｔａｇに近づけることができる。この結果、簡易な構成により、原燃料ガスの組成が変動しても燃料電池スタック２１を良好に運転することができる燃料電池システム１０とすることができる。

【0044】

また、本実施形態の燃料電池システム１０では、取得したガス流量Ｆｇを学習済みモデルに適用することによりスチームカーボン比関連データＦｇ’×Ｃを推定し、推定したスチームカーボン比関連データＦｇ’×Ｃに基づいてスチームカーボン比ＳＣが目標比ＳＣｔａｇとなるように改質水ポンプ４３を制御する。これにより、原燃料ガスの組成を検出するための専用のセンサを用いることなく、改質水の供給量の制御に用いるスチームカーボン比関連データＦｇ’×Ｃを推定することができ、スチームカーボン比ＳＣを目標比ＳＣｔａｇに近づけることができる。

【0045】

さらに、本実施形態の燃料電池システム１０では、取得データに異常があるか否かを判定し、取得データに異常がある場合には、原燃料ガスの供給量や改質水の供給量を変更しないため、異常値や外れ値に基づいて供給量が制御されるのを回避することができる。

【0046】

上述した実施形態では、流量センサ３９により検出されるガス流量Ｆｇとガスポンプ３６の制御に用いられたガスポンプデューティＤｇを学習済みモデルに適用することにより燃料利用率Ｕｆ（燃料利用率関連データＦｇ’×Ｖ）やスチームカーボン比ＳＣ（スチームカーボン比関連データＦｇ’×Ｃ）を推定するものとした。しかし、ガスポンプデューティＤｇに代えてガスポンプ３６の回転数を学習済みモデルに適用して推定するようにしてもよい。また、ガス流量Ｆｇに加えて原燃料ガス供給管３１に圧力センサを設けて当該圧力センサにより検出されるガス圧力を学習済みモデルに適用して推定するようにしてもよい。

【0047】

実施形態の主要な要素と課題を解決するための手段の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係について説明する。実施形態では、燃料電池スタック２１が本開示の「燃料電池」に相当し、改質器２３が「改質部」に相当し、原燃料ガス供給装置３０が「原燃料ガス供給装置」に相当し、発電制御ルーチンのステップＳ１７０，Ｓ２００の処理を実行する制御装置１００のＣＰＵ１０１が「制御部」に相当し、発電制御ルーチンのステップＳ１４０，Ｓ１５０の処理を実行する制御装置１００のＣＰＵ１０１が「推定部」に相当する。また、気化器２２が「気化部」に相当し、改質水供給装置４０が「改質水供給装置」に相当し、発電制御ルーチンのステップＳ１８０，Ｓ２１０の処理を実行する制御装置１００のＣＰＵ１０１が「制御部」に相当し、発電制御ルーチンのステップＳ１６０，Ｓ１７０の処理を実行する制御装置１００のＣＰＵ１０１が「推定部」に相当する。また、発電制御ルーチンのステップＳ１２０，Ｓ１３０の処理を実行する制御装置１００のＣＰＵ１０１が「判定部」に相当し、発電制御ルーチンのステップＳ２３０の処理を実行する制御装置１００のＣＰＵ１０１が「制御部」に相当する。

【0048】

なお、実施形態の主要な要素と課題を解決するための手段の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係は、実施形態が課題を解決するための手段の欄に記載した発明を実施するための形態を具体的に説明するための一例であることから、課題を解決するための手段の欄に記載した発明の要素を限定するものではない。即ち、課題を解決するための手段の欄に記載した発明についての解釈はその欄の記載に基づいて行なわれるべきものであり、実施形態は課題を解決するための手段の欄に記載した発明の具体的な一例に過ぎないものである。

【0049】

以上、本開示を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、種々なる形態で実施し得ることは勿論である。

【産業上の利用可能性】

【0050】

本発明は、燃料電池システムの製造産業などに利用可能である。

【符号の説明】

【0051】

１ 原燃料供給源、２ 電力系統、３ 電力ライン、４ 負荷、１０ 燃料電池システム、２０ 発電モジュール、２１ 燃料電池スタック、２２ 気化器、２３ 改質器、２４ 燃焼器、２６，２７ 熱交換器、２８ 燃焼触媒、２９ モジュールケース、３０ 原燃料ガス供給装置、３１ 原燃料ガス供給管、３２，３３ 開閉弁、３６ ガスポンプ、３８ 脱硫器、３９ 流量センサ、４０ 改質水供給装置、４１ 改質水供給管、４２ 改質水タンク、４３ 改質水ポンプ、４４ 凝縮水配管、４５ 流量センサ、５０ エア供給装置、５１ エア供給管、５２ エアフィルタ、５３ エアポンプ、６０ 排熱回収装置、６１ 貯湯タンク、６２ 凝縮器、６３ 循環配管、６４ 循環ポンプ、７１ アノードガス配管、７２ カソードガス配管、７３，７４ アノードオフガス配管、７５ カソードオフガス配管、７６ 燃焼排ガス配管、８０ パワーコンディショナ、８１ 電源基板、１００ 制御装置、１０１ ＣＰＵ、１０２ ＲＯＭ、１０３ ＲＡＭ、１１１，１１２ 温度センサ、１１３ 電流センサ、１１４ 電圧センサ。

【図1】

【図2】

【図3】