本发明涉及工业制氢，具体为一种电解槽制氢最优工况动态运行方法。
背景技术：
1、当前的工业制氢电解槽普遍存在着能耗高的问题。在生产过程中，电解槽需要消耗大量的电能来进行水的电解反应，从而生成氢气和氧气，这种高能耗不仅增加了制氢成本，还对环境造成了压力。
2、目前市场上很多电解槽的效率并不高，意味着在同样的能耗下，能够产生的氢气量相对较少，这种低效率导致了资源的浪费和成本的增加。
3、由于能耗高和效率低，使得工业制氢电解槽的生产成本相对较高，这不仅限制了电解槽的广泛应用，也影响了氢能源产业的健康发展。
4、此外电解槽的在装配、制作、运输及安装等过程中对不同的电解槽产生不同的性质影响，同时由于设备老化或各类传感器在性能指标上的差异对于电解槽的整体制氢工况状态也会产生影响。
5、电解槽的工作环境及厂区气候特点也对电解槽的产氢特性产生一定的影响。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种电解槽制氢最优工况动态运行方法，具备提高能源利用效率，提高氢气制造的稳定性的优点，解决了现有电解槽制氢能源利用率低、氢气制造不稳定的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种电解槽制氢最优工况动态运行方法，包括以下步骤：
3、s1、获取多个电解槽相关监测数据。
4、s2、对各个电解槽的监测数据进行统计对比分析，得到产氢特性模型。
5、s3、通过历史运行数据的统计对比分析以及理论公式修正对电解槽运行与产氢特性曲线进行分析计算。
6、s4、然后得到每一个电解槽最佳运行参数构成。
7、s5、在各个电解槽按照对应的参数工作时，实时采集电解槽当前工作参数，通过设备及系统健康融合算法，得到当前电解槽健康状况，从而了解设备工况。
8、进一步的，所述获取多个电解槽相关监测数据中所述监测数据包括内部数据和外部数据，所述内部数据为多个电解槽中每一个电解槽设备和制氢相关的历史运行数据。所述外部数据为在电解制氢过程中外部环境参数。
9、所述内部数据包括电解槽控制电流、电解槽压力、氧分离器液位、氢分离器液位、系统液位控制、电解槽氧侧出口温度、电解槽氢侧出口温度、碱液温度、流量、电流、氢气纯度、氧气纯度的参数。
10、所述外部数据环境温度、环境湿度、环境风、环境振动量的变量数据。
11、进一步的，所述对各个电解槽的监测数据进行统计对比分析，得到产氢特性模型中在多个电解槽运行过程中，针对每一个电解槽，采集和监测多个时间点或者时间阶段的运行数据，基于因素分析法，分析环境条件变化对整体运行过程及产氢特性曲线的影响，得到依据环境条件变化中变量数据的产氢特性模型。
12、进一步的，所述步骤s3中通过历史运行数据的统计对比分析以及理论公式修正对电解槽运行与产氢特性曲线进行分析计算具体为通过历史运行数据的统计对比分析以及理论公式修正，对每一个电解槽以及多个电解槽整体运行过程及产氢特性曲线进行分析计算，随后，基于上述特征曲线，得到每一个电解槽最佳运行参数构成。
13、统计对比分析从两个维度进行，首先是针对每一个电解槽来说，通过统计各个时间点或者时间阶段运行数据的趋势，以及对比分析各个时间点或者时间阶段不同运行数据的大小范围等，形成针对每一个电解槽的运行过程及产氢特性曲线。其次对比多个电解槽来说，在同一时间点或者时间段，对比分析不同电解槽运行数据的范围和差分等，得到多个电解槽整体运行过程及产氢特性曲线。随后，根据参考整体运行过程及产氢特性曲线，基于每一个电解槽运行过程及产氢特性曲线，得到每一个电解槽在运行过程中，各个时间节点最佳运行参数集合，并将多个电解槽进行分类，针对不同分类的电解槽，以及得到的最佳运行参数集合进行实时控制。
14、另外，将多个电解槽进行分类，针对不同分类的电解槽，以及得到的最佳运行参数集合进行实时控制。
15、所述分类包括静槽、动槽和热备，其中针对静槽按照该电解槽最佳运行参数进行工作和控制。针对动槽进行电解槽当前负荷监控分析，如果在正常范围内，则按照该电解槽最佳运行参数进行工作和控制，如果不在正常范围内，则进行参数调整，达到正常范围。针对热备，则暂时停止电解槽工作，等待正常工作状态，这样实时优化调整动槽、热备电解槽负荷，确保发电负荷快速响应，柔性消纳。
16、进一步的，所述单个电解槽产氢特性曲线表现为电流-电压曲线、产氢速率曲线、氢气纯度曲线、能耗效率曲线。所述多个电解槽产氢特性曲线表现为汇总产氢速率曲线、比较产氢速率曲线、平均产氢纯度曲线、能耗效率对比曲线。
17、其中电流-电压曲线：展示电解槽在不同电流下所需的电压变化，电流增大时，所需的电压也会相应增加，通过分析此曲线，可以了解电解槽的电阻特性、电极材料的催化活性等信息。
18、产氢速率曲线：表示单位时间内电解槽产生的氢气量，此曲线可反映电解槽的产氢能力和效率，随着电流、电压或电解液浓度的变化，产氢速率可能会发生变化。
19、氢气纯度曲线：展示电解槽产生的氢气纯度随时间或操作条件的变化，氢气纯度是衡量电解槽性能的重要指标之一，对后续氢气利用和储存具有重要意义。
20、能耗效率曲线：反映电解槽在产氢过程中的能耗表现，此曲线可通过对比不同操作条件下的能耗数据绘制而成，用于评估电解槽的能效水平和优化潜力。
21、汇总产氢速率曲线：将多个电解槽的产氢速率数据汇总在一条曲线上，以展示整体系统的产氢能力。
22、比较产氢速率曲线：分别绘制每个电解槽的产氢速率曲线，并进行比较，可以清晰地展示不同电解槽之间的性能差异，以及它们在不同操作条件下的表现。
23、平均产氢纯度曲线：计算多个电解槽的产氢纯度平均值，并绘制成曲线，进而反映整体系统的氢气纯度水平及其变化趋势，为后续的氢气利用和储存提供参考。
24、进一步的，所述产氢特性模型的特性曲线与建模过程包含以下步骤：
25、s201、先进行数据收集与预处理：数据收集与预处理需要收集多个电解槽的监测数据，包括电流、电压、温度、压力、产氢量参数，这些数据应涵盖不同工况、不同操作条件下的运行数据，以保证模型的普适性和准确性，在收集到原始数据后，需要进行数据清洗和预处理，以消除异常值、缺失值的不良影响。
26、s202、进行统计对比分析：对预处理后的数据进行统计对比分析，旨在揭示电解槽产氢特性与各个参数之间的关系。
27、s203、特性曲线绘制：基于统计对比分析的结果，可以绘制电解槽的产氢特性曲线，这些曲线可以直观地展示不同参数对产氢量的影响趋势和程度。
28、s204、建模过程：在绘制特性曲线的基础上，可以建立电解槽的产氢特性模型。
29、s205、模型验证与优化：建立好模型后，需要对模型进行验证和优化。
30、进一步的，所述步骤s4中得到每一个电解槽最佳运行参数构成包含参数识别、参数测试、数据分析、参数优化、验证与优化迭代、实施与监控、持续改进，具体步骤如下：
31、s401、首先，确定哪些参数对电解槽的性能有显著影响，参数包含电流密度、电解液浓度、电解液温度、压力。
32、s402、对每个电解槽，理解其设计和操作原理，确定可能影响其性能的关键参数。
33、s403、设计实验方案，对每个关键参数进行一系列测试，在不同的参数设置下运行电解槽，并记录相关的产氢速率、氢气纯度、能耗性能数据。
34、s404、使用统计方法对收集到的数据进行分析，理解不同参数对性能的影响程度和趋势。
35、s405、根据数据分析的结果，使用优化算法或手动调整方法来确定最佳参数组合，优化目标可能包括最大化产氢速率、最大化氢气纯度、最小化能耗。
36、s406、在实验室规模或示范项目中，对优化后的参数进行验证，验证结果不满足预期，返回步骤403进行进一步的参数测试和优化。
37、s407、在确认最佳参数后，将这些参数应用于实际生产中的电解槽，监控电解槽的性能，并随时调整参数以应对操作条件的变化。
38、s408、定期进行性能评估和参数优化，以适应技术进步、原料变化或市场需求并保持对新技术和新方法的关注，持续改进电解槽的运行效率和性能。
39、进一步的，所述步骤s5中在各个电解槽按照对应的参数工作时，实时采集电解槽当前工作参数，通过设备及系统健康融合算法，得到当前电解槽健康状况，从而了解设备工况具体包含基于当前电解槽设备模型得到重要度矩阵、根据相关性分析计算当前电解槽运行指标字典、基于当前槽运行指标和重要度矩阵，得到多个指标重要度、根据专家经验得出融合权重和减分规则、根据设备及系统健康融合算法得到当前电解槽健康状况。其中：
40、基于当前电解槽设备模型得到重要度矩阵：基于当前电解槽设备模型，要得到重要度矩阵的表现形式，首先需要识别影响电解槽性能的关键参数，并评估这些参数对电解槽整体性能的重要性，重要度矩阵是一个工具，用于量化每个参数对电解槽性能的影响程度，并以矩阵形式表示这些影响：
41、
42、根据相关性分析计算当前电解槽运行指标字典：
43、
44、
45、
46、基于当前槽运行指标和重要度矩阵，得到多个指标重要度：重要度公式为：重要度i＝权重w*|相关系数r|，其中重要度i：表示某个指标的重要度。权重w：表示该指标的权重，通常是一个介于0和1之间的数值，所有指标的权重之和为1。相关系数r：表示该指标与其他指标之间的相关系数，可以是正数(正相关)或负数(负相关)。
47、根据专家经验得出融合权重和减分规则：融合权重通常是根据专家经验、历史数据分析或实际需求来确定不同指标在整体评估中的重要性，每个指标都会被赋予一个介于0和1之间的权重值，这些权重值的总和为1，权重的确定应该基于对各指标影响程度的理解以及对整体评估目标的把握。
48、进一步的，所述根据设备及系统健康融合算法得到当前电解槽健康状况的计算：收集一系列与电解槽性能相关的参数，如温度、压力、电流、电压等，并计算这些参数与电解槽健康状况之间的相关系数r，接着，根据专家经验或数据分析为每个参数分配一个权重w，最后，使用重要度i的计算公式，将每个参数的权重与相应的相关系数绝对值的乘积加和，从而得到一个综合的健康状况评分。使用重要度i的计算公式：i＝w*|r|，为每个参数计算重要度。
49、电解槽综合健康评分＝σ(i_t)+σ(i_p)+σ(i_i)+σ(i_v)+...。
50、其中σ表示对所有参数的重要度进行求和。
51、进一步的，所述设备及系统健康融合算法通过机理建模、数理建模和专家经验进行建模融合，实现故障智能判断。
52、与现有技术相比，本发明提供了一种电解槽制氢最优工况动态运行方法，具备以下有益效果：
53、该电解槽制氢最优工况动态运行方法，使用电解槽制氢的工业现场，控制单台电解槽，依据光电解槽制氢特性曲线、环境变量等多变量因素，进行设备功率输入与设备工况制氢的监控，在制氢过程中电解槽内外各项硬件及环境指标，对于每台电解槽的产氢性能有着重要影响，同时氢气过程中的物理化学反应与电量输入的变化也有着密切的关系，通过对单台电解槽历史生产数据的回归分析，与理论计算模型做关联性对比，引入相关内、外部环境变量进行方差统计分析，动态更新每台电解槽的最优制氢工况条件，使电解槽压力、液位、温度、流量、电流、纯度等相关参数达到当前环境的设备工况参数，提高能源利用效率，提高氢气制造的稳定性进而实现电解槽稳定的高产运行，提高能源利用效率，充分发挥电解槽效益，保持设备运行稳定和安全。
1.一种电解槽制氢最优工况动态运行方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电解槽制氢最优工况动态运行方法，其特征在于：所述获取多个电解槽相关监测数据中所述监测数据包括内部数据和外部数据，所述内部数据为多个电解槽中每一个电解槽设备和制氢相关的历史运行数据；所述外部数据为在电解制氢过程中外部环境参数；
3.根据权利要求1所述的一种电解槽制氢最优工况动态运行方法，其特征在于：所述对各个电解槽的监测数据进行统计对比分析，得到产氢特性模型中在多个电解槽运行过程中，针对每一个电解槽，采集和监测多个时间点或者时间阶段的运行数据，基于因素分析法，分析环境条件变化对整体运行过程及产氢特性曲线的影响，得到依据环境条件变化中变量数据的产氢特性模型。
4.根据权利要求1所述的一种电解槽制氢最优工况动态运行方法，其特征在于：所述步骤s3中通过历史运行数据的统计对比分析以及理论公式修正对电解槽运行与产氢特性曲线进行分析计算具体为通过历史运行数据的统计对比分析以及理论公式修正，对每一个电解槽以及多个电解槽整体运行过程及产氢特性曲线进行分析计算，随后，基于上述特征曲线，得到每一个电解槽最佳运行参数构成；
5.根据权利要求4所述的一种电解槽制氢最优工况动态运行方法，其特征在于：所述单个电解槽产氢特性曲线表现为电流-电压曲线、产氢速率曲线、氢气纯度曲线、能耗效率曲线；所述多个电解槽产氢特性曲线表现为汇总产氢速率曲线、比较产氢速率曲线、平均产氢纯度曲线、能耗效率对比曲线；
6.根据权利要求3所述的一种电解槽制氢最优工况动态运行方法，其特征在于：所述产氢特性模型的特性曲线与建模过程包含以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种电解槽制氢最优工况动态运行方法，其特征在于：所述步骤s4中得到每一个电解槽最佳运行参数构成包含参数识别、参数测试、数据分析、参数优化、验证与优化迭代、实施与监控、持续改进，具体步骤如下：
8.根据权利要求1所述的一种电解槽制氢最优工况动态运行方法，其特征在于：所述步骤s5中在各个电解槽按照对应的参数工作时，实时采集电解槽当前工作参数，通过设备及系统健康融合算法，得到当前电解槽健康状况，从而了解设备工况具体包含基于当前电解槽设备模型得到重要度矩阵、根据相关性分析计算当前电解槽运行指标字典、基于当前槽运行指标和重要度矩阵，得到多个指标重要度、根据专家经验得出融合权重和减分规则、根据设备及系统健康融合算法得到当前电解槽健康状况；其中：
9.根据权利要求8所述的一种电解槽制氢最优工况动态运行方法，其特征在于：所述根据设备及系统健康融合算法得到当前电解槽健康状况的计算：收集一系列与电解槽性能相关的参数，并计算这些参数与电解槽健康状况之间的相关系数r，接着，根据专家经验或数据分析为每个参数分配一个权重w，最后，使用重要度i的计算公式，将每个参数的权重与相应的相关系数绝对值的乘积加和，从而得到一个综合的健康状况评分；使用重要度i的计算公式：i＝w*|r|，为每个参数计算重要度；
10.根据权利要求8所述的一种电解槽制氢最优工况动态运行方法，其特征在于：所述设备及系统健康融合算法通过机理建模、数理建模和专家经验进行建模融合，实现故障智能判断。
