基于模型预测控制的质子交换膜电解槽主动水热管理以实现电热稳定

《Process Safety and Environmental Protection》：Proactive water-thermal management of PEM electrolyzer based on model predictive control for electro-thermal stabilization

　　

# 主动水热管理：基于模型预测控制（MPC）的质子交换膜电解槽水热管理策略

## 摘要

面对可再生能源功率的动态波动，主动水热管理对于保障质子交换膜（PEM）电解槽的运行安全并延长其使用寿命至关重要。本研究开发了一种基于模型预测控制（MPC）的预测性水热管理策略，并通过实验进行了验证。建立了一个全耦合瞬态机理模型，以捕捉在高达 4 A/cm2 的宽广运行范围内的多物理场动态特性。为满足实时计算约束，将非线性控制方程通过局部线性化方法解析重构为离散状态空间预测器，同时保持了物理一致性。该特定控制架构旨在主动优化对流冷却，实现电化学-热力学稳定。在未经调节的恒流量运行条件下的实验研究表明，内部热量积聚引发了严峻的热风险。相比之下，动态控制验证结果表明，所提出的预测策略能够有效抑制温度升高，在阶跃电流变化和随机可再生能源功率波动下，将电解槽温度维持在 62.0 °C 的目标阈值附近。此外，该方法有效抑制了瞬态电压过冲，提高了所测试动态运行条件下的电化学-热力学稳定性。

## 引言

风电和光伏资源的大规模部署提供了大量低碳电力，但其固有的间歇性和严重波动对电网稳定性构成了重大挑战（Mudhafar 等，2025）。将这种高度波动的电力转化为绿色氢是实现大规模储能和难以减排工业部门深度脱碳的关键途径（Lejeune 等，2026；Buttler 和 Spliethoff，2018）。为有效适应这种高度波动的功率输入，制氢系统必须具备卓越的动态灵活性。质子交换膜水电解技术（PEMWE）因其独特的优势，非常适合直接与可再生能源耦合（Wang 等，2022）。PEMWE 系统能够在宽广的电流密度范围内高效运行，具有紧凑的电堆架构，并对动态负载变化表现出快速的电化学响应。这些卓越的运行特性使 PEMWE 能够近乎即时地跟踪功率波动，从而成为与间歇性可再生能源电网直接集成的首选技术（Sezer 等，2025；Liu 等，2023）。

尽管具有上述诸多优势，PEMWE 的瞬态运行工况对其水热管理提出了严峻挑战。在典型运行过程中，水在阳极被消耗，氧气被释放，质子穿过膜迁移，氢气在阴极产生。与此同时，活化过电位、欧姆损耗和传质限制不可避免地产生大量内部热量。这种局部温度演变直接调控交换电流密度、膜质子电导率、水传输行为、气液两相动力学以及膜电极组件（MEA）的长期结构完整性（Zhou 等，2025）。因此，PEM 电解槽并非简单的电气负载，而是一个高度耦合的多物理场系统，涉及电化学、热力学和传质现象（Benmehel 等，2024）。

推动运行向更高电流密度发展是实现降本的必要途径，因为它能够最大化单位有效面积的产氢量，从而减少贵金属催化剂用量并降低投资成本。然而，如此高的电流密度不可避免地加剧了活化和欧姆过电位，进而加剧了多场耦合，在催化层和膜层内触发热量的剧烈生成。由于局部传质和初级电流分布固有的不均匀性，活性区域上容易形成结构性温度梯度（Wang 等，2023；Wang 等，2026）。局部温度飙升会人为地提高膜质子电导率并降低局部欧姆电阻，从而吸引更多电流份额，并进一步加速局部热量生成。如果这种不良正反馈得不到调节，将导致严重的局部热点和不可逆的膜退化（Huang 等，2024；Wang，2024）。这种结构退化可在膜温度超过 150 °C 时引发膜软化及后续的跨穿孔现象，导致氢氧直接混合并触发槽内局部爆炸（Tan 等，2025）。因此，维持严格的热电稳定性不仅是效率问题，更是绿色氢生产中过程安全和风险防控的基本要求（Zhu 等，2025）。

为缓解这些严峻的电化学-热力学风险，调节进水质量流量是一种直接且高效的主动热调节手段，因为水同时充当反应物、水合介质和对流散热的载体（Maier 等，2022；Su 等，2024）。最优的电流密度和水流量控制策略可将电解液浓度和温度维持在安全范围内，从而降低退化速率并提高波动负载下电解系统的运行可靠性（Li 等，2025a；Jacob 等，2025）。提高水流量可显著增强对流冷却并稳定槽温，但过高的流量会增加辅助泵功，从而降低系统效率（An 等，2025）。波动功率输入下电气时间尺度和热力学时间尺度的严重不匹配，从根本上使得动态优化这种平衡的复杂水热管理策略面临巨大挑战（Zhang 等，2023）。从纯电化学角度来看，电解槽是一个本质响应性设备，其电荷转移和过电位调整几乎即时跟随电流变化。相反，温度响应受槽体结构热容、流体停留时间、对流换热系数以及供水回路热惯性的控制（Li 等，2025b）。在剧烈功率阶跃或随机负载变化期间，PEM 电解槽可执行即时功率切换，而其延迟的热响应则在分钟至小时量级。这种时间尺度不匹配加剧了不安全控制操作的风险。正如 Zhu 等（Zhu 等，2023）所指出的，冷却水流量的延迟激活是 PEMWE 系统中热失控情景的主要原因之一，显著增加了动态运行期间氢气泄漏的可能性。因此，迫切需要能够预先防止热量积聚而非仅仅对已建立的温度偏差做出反应的预测性控制策略。

这种严重的时间尺度不匹配暴露了传统热控制方法的重大局限性。例如，标准的比例-积分-微分（PID）控制方案仅根据当前和历史的跟踪误差调整冷却水流量（Qi 等，2023）。由于测量温度的响应速度远慢于即时热量生成速率，纯反馈驱动的控制器自然会反应过慢。在突发电流阶跃期间，这种延迟响应导致在冷却水流量成功提升之前出现严重的局部温度过冲。在过程安全和风险工程的范畴内，此类延迟与缺水条件下的电压失控以及加剧的热不均匀性密切相关，近期以安全为重点的实验也证实了这一点（Ma 等，2025；Du 等，2025）。为克服这些因滞后引发的风险，模型预测控制（MPC）提供了一个非常适合主动热管理的高级框架（Zerrougui 等，2025a；Zerrougui 等，2025b）。通过预测后续状态演化并将波动电流密度作为可测量扰动引入，MPC 方案可以主动优化并调整水流量（Keller 等，2025）。近期的进展已成功展示了此类预测框架在宏观层面调度辅助组件和运行参数以优化整体产氢效率方面的可行性（Ogumerem 和 Pistikopoulos，2020）。最近，宏观自适应预测框架被设计用于全厂运行参数的预调节以增强波动适应性（Song 等，2026）。然而，这些宏观调度方法通常使用简化的零阶经验方程来描述热动力学，完全忽略了流道内的对流换热机制和动态流体相互作用。因此，在高达 4 A/cm2 的极端负载波动下，现有的预测策略要么缺乏足够的物理深度，要么存在令人望而生畏的在线计算复杂度，无法可靠地映射局部热惯性并在槽温超出规定运行范围之前缓解过度的热量积聚。

受上述关键挑战的启发，本研究开发了一种基于 MPC 的 PEM 电解槽预测性水热管理策略，以应对严重的负载波动。该预测性控制框架建立在全耦合集总动态电化学-热-质模型之上，并在 0 至 4 A/cm2 的宽广运行范围内通过实验数据进行了严格验证。为满足滚动优化循环苛刻的在线计算要求，构建了一种局部状态空间重构方案作为高效预测器。在尖峰电流阶跃和高度不规则的随机功率曲线两种条件下的综合对比评估表明，所提出的策略能够在显著热积聚发生之前主动提高对流冷却速率。因此，这种预测性调节有效抑制了动态温度波动，同时最小化瞬态电压过冲，从而改善了槽体的热安全性和电化学稳定性。

## 质子交换膜电化学-热-质动态模型

为捕捉 PEM 电解槽的瞬态行为，开发了一个集总参数动态模型，该模型整合了电化学、物种传质和传热控制方程。为降低实时控制实现的计算复杂度，引入以下关键简化和假设：

1. PEM 电解槽阳极和阴极腔室之间无气体泄漏或渗透。
2. 包括……在内的核心物理参数……

## 实验系统

为评估 MPC 算法的热动力学和控制性能，开发了 PEM 电解槽实验测试平台，如图 3 所示。该装置由可编程直流电源、水循环回路和专用数据采集单元组成。超纯水通过蠕动泵供应至阳极流道。在进入电解槽之前，水经过配有集成电热棒的预热器，该……

## PEM 电解槽的动态电化学-热响应特性

为观察 PEM 电解槽在动态条件下的电化学-热响应行为，向电解槽施加了模拟高度波动可再生能源输入的随机波动电流曲线，如图 7(c) 所示。在此不规则功率输入下，在整个宽范围测试期间，电解槽表现出明显的瞬态波动特征。当输入电流密度快速变化时，槽电压几乎即时尖峰并回落，……

## 结论

本研究开发了一种基于模型预测控制的主动水热管理策略，并在动态功率波动条件下通过实验验证了其实现 PEM 电解槽电化学-热稳定的能力。底层控制导向的多物理场机理模型在 0 至 4.0 A/cm2 的宽广运行范围内表现出高保真度，稳态极化的均方根误差（RMSE）为 0.01265 V，动态阶跃的最大分段 RMSE 为 0.0075 V。

## CRediT 作者贡献声明

**冯晓**：方法论、调查研究、形式化分析、数据管理。
**王凯辰**：软件、经费获取、概念设计。
**廖志荣**：调查研究、经费获取、数据管理。
**李宇鑫**：验证、软件、方法论。
**徐超**：指导、形式化分析、数据管理、概念设计。

## 利益冲突声明

作者声明不存在已知的、可能影响本文所报告工作的竞争性经济利益或个人关系。

## 致谢

本工作得到了教育部基础前沿学科突破计划（JYB2025XDXM303）、国家自然科学基金（U25B20169）、中国博士后科学基金会博士后创新人才支持计划（GZC20250421）以及中央高校基本科研业务费专项资金（2026MS018）的资助。

**作者**：王凯辰 | 冯晓 | 李宇鑫 | 廖志荣 | 徐超