高安全燃料电池系统的多场耦合建模与协同优化

推动氢能动力安全性与效率双跃升的关键工程研究

在“双碳”战略背景下，氢能作为清洁高效的二次能源正加速向交通运输等关键领域渗透。燃料电池系统作为氢能汽车的核心，其安全性、效率与寿命直接决定了产业化的深度与广度。围绕“高安全燃料电池系统的多场耦合建模与协同优化”这一核心课题，清华大学智能绿色车辆与交通全国重点实验室牵头开展了系统性、前瞻性研究攻关。

聚焦“安全性”核心挑战

燃料电池系统运行过程中涉及电、热、气、水等多个物理场的耦合作用，极易在高负载或复杂工况下出现温度失控、气体泄漏、电堆退化等安全隐患。本项目深入挖掘这些耦合机制，系统建立燃料电池热—电—流—力等多物理场耦合模型，并融合智能算法，构建可实时预测的安全状态评估与控制体系。

建立高保真建模与仿真平台 项目依托实验室先进的测试平台和仿真环境，开发了一套具备工程可用性的多尺度建模工具，涵盖单电池、电堆至整系统各层级，支撑结构设计、电堆冷却、系统集成等关键环节的虚拟验证与快速优化，大幅提升研发效率并降低成本风险。

协同优化推动工程化突破 通过引入模型预测控制（MPC）、多目标进化算法（MOEA）等先进优化方法，项目实现了系统结构参数、运行策略与安全控制逻辑的一体化协同优化。研究成果已在多款燃料电池样车中实现验证，系统效率提升超过12%，热失控风险显著降低，为下一代车用燃料电池的产业化落地打下坚实基础。

服务国家战略，构筑技术高地 该项目不仅在理论方法上填补了国内多场耦合建模的技术空白，也为国家氢能交通安全标准的制定提供了关键依据。目前，相关成果已申请国家发明专利多项，并入选“燃料电池关键技术攻关专项”重点支持内容。未来，团队将继续推进工程验证与标准体系建设，助力我国氢能汽车走向全球前沿。