微生物燃料电池高效产能机理及其能量优化管理技术研究

基本信息
批准号:61201021
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:23.00
负责人:张大兴
学科分类:
依托单位:西安电子科技大学
批准年份:2012
结题年份:2015
起止时间:2013-01-01 - 2015-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:冯兰胜,张秀艳,朱朝飞,于大林,冯国亮,邱雪娜
关键词:
微生物燃料电池能量优化管理表征模型产能机理
结项摘要

Microbial Fuel Cells (MFCs) are considered to be one of the most promising alternative renewable power sources. They can dispose waste while generating electric energy. However, it was found that MFCs' high internal resistance is one of the pronounced challenges in operation, resulting in a low energy utilization efficiency, low output voltage and low output power density, which cannot drive the load directly. To address this issue, efficent energy generation mechanism and optimal energy management technology of MFCs are presented. The main research contents are as follows: (1) Establish a new characterization model to represent the energy generation mechanism and internal resistance characteristic of MFCs. (2) Optimal real-time method of energy harvesting from MFCs based on Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithm and the characterization model. (3) Dynamic optimal energy management strategy based on improved Particle Swarm Optimization. The research results will establish the theoretical and application foundations for promoting the progress of MFCs' practice applications and completely solving the power supply problem of electronic equipments with limited supply energy.

微生物燃料电池(Microbial Fuel Cells, MFCs)已被认可为最具前景的可替代、可再生的清洁能源之一,具有处理废弃物和联产电能的双重功效,但是研究发现MFCs的内阻损耗较大,能量应用效率低,导致其输出电压和输出功率密度较小,难以直接驱动负载。针对这个问题,本项目拟开展MFCs高效产能机理和能量优化管理技术的研究。研究内容包括:(1) 一种新的MFCs产能机理和内阻特性有效表征模型的建模;(2) 基于有效表征模型,采用MPPT(Maximum Power Point Tracking)算法,研究针对MFCs的最优实时能量采集方法;(3) 基于改进粒子群算法,研究针对MFCs的动态最优能量管理策略。项目研究成果将为推动MFCs的日常实用化进程,彻底解决制约供电电能受限的电子设备的能量瓶颈问题奠定一定的理论和技术应用基础。

项目摘要

微生物燃料电池(Microbial Fuel Cells,MFCs)可以在处理废弃物地同时联产电能,其已被认可为最具前景的可替代、可再生的清洁能源之一。但是研究发现MFCs的内阻损耗较大,能量应用效率低,导致其输出电压和输出功率密度较小,难以直接驱动负载。目前,对基于水环境的微生物燃料电池(Aquatic Microbial Fuel Cells, AMFCs)已有较深入地研究,研究结果已验证AMFCs能够驱动小型电子设备正常工作。但是,水生工作地理环境的限制,严重约束了AMFCs的应用范围。基于陆地环境的微生物燃料电池(Terrestrial Microbial Fuel Cells, TMFCs),能够弥补AMFCs工作地理环境受限的缺陷,进一步拓展MFCs的应用领域。针对以上问题,本项目在对AMFCs的产能机理、表征模型、能量优化管理方法及实际应用技术进行研究的同时,对TMFCs的产电性能提高方法及实际应用技术进行了研究,具体研究成果如下:1)建立了一种新的AMFC产能机理表征模型,基于此模型,提出了一种针对MFC的最优实时能量采集方法;2)自主设计了基于所提出的能量采集方法的MFC能量采集管理电路,完成了采用此电路的AMFC驱动无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)节点正常工作的实验,实验结果验证了所提出方法的有效性;3)自主设计了一种TMFC电池装置,采用实验方法测试了各种外界因素与电池性能的关系;4)设计了一种TMFCs驱动的单跳WSN实验装置,完成了WSN数据传输实验,实验结果验证了采用TMFCs驱动小型电子设备的可行性。以上研究成果表明,MFC能够间歇式地驱动小型电子设备正常工作,是常规供电方式的有效补充,是解决WSNs节点持续供电问题的有效方法。

项目成果
{{index+1}}

{{i.achievement_title}}

{{i.achievement_title}}

DOI:{{i.doi}}
发表时间:{{i.publish_year}}

暂无此项成果

数据更新时间:2023-05-31

其他相关文献

1

EBPR工艺运行效果的主要影响因素及研究现状

EBPR工艺运行效果的主要影响因素及研究现状

DOI:10.16796/j.cnki.1000-3770.2022.03.003
发表时间:2022
2

中温固体氧化物燃料电池复合阴极材料LaBiMn_2O_6-Sm_(0.2)Ce_(0.8)O_(1.9)的制备与电化学性质

中温固体氧化物燃料电池复合阴极材料LaBiMn_2O_6-Sm_(0.2)Ce_(0.8)O_(1.9)的制备与电化学性质

DOI:10.11862/CJIC.2019.081
发表时间:2019
3

一种基于多层设计空间缩减策略的近似高维优化方法

一种基于多层设计空间缩减策略的近似高维优化方法

DOI:10.1051/jnwpu/20213920292
发表时间:2021
4

神经退行性疾病发病机制的研究进展

神经退行性疾病发病机制的研究进展

DOI:
发表时间:2018
5

二维FM系统的同时故障检测与控制

二维FM系统的同时故障检测与控制

DOI:10.16383/j.aas.c180673
发表时间:2021

张大兴的其他基金

批准号:61572160
批准年份:2015
资助金额:66.00
项目类别:面上项目
批准号:61272391
批准年份:2012
资助金额:20.00
项目类别:面上项目

相似国自然基金

1

燃料电池混合动力系统的能量管理优化策略及其解耦控制方法研究

批准号:61503099
批准年份:2015
负责人:刘健行
学科分类:F0301
资助金额:21.00
项目类别:青年科学基金项目
2

压力延迟渗透耦合微生物燃料电池处理排海污水同步产能研究

批准号:51708408
批准年份:2017
负责人:薛文超
学科分类:E1002
资助金额:24.00
项目类别:青年科学基金项目
3

多维产能收益管理理论及其应用研究

批准号:70771068
批准年份:2007
负责人:罗利
学科分类:G0103
资助金额:20.50
项目类别:面上项目
4

能量收集信息物理系统能量管理机制及其关键技术研究

批准号:61862049
批准年份:2018
负责人:葛永琪
学科分类:F0204
资助金额:38.00
项目类别:地区科学基金项目