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基于灰色預測的空冷型PEMFC發(fā)電系統(tǒng)實時最優(yōu)溫度無模型自適應控制

發(fā)布時間:2018-04-13 04:16

  本文選題:質(zhì)子交換膜燃料電池發(fā)電系統(tǒng) + 最優(yōu)溫度特性 ; 參考:《電力自動化設備》2017年12期


【摘要】:空冷型質(zhì)子交換膜燃料電池(PEMFC)發(fā)電系統(tǒng)的輸出性能受工作溫度、氣體流速、尾氣排放間隔等操作參數(shù)的影響,其中工作溫度是影響輸出性能的關(guān)鍵因素。針對空冷型PEMFC發(fā)電系統(tǒng)溫度控制所具有的非線性、時滯、慢時變等復雜特性,提出基于灰色預測的無模型自適應控制方法實現(xiàn)實時最優(yōu)溫度控制。該方法將灰色預測的結(jié)果代替發(fā)電系統(tǒng)當前工作溫度測量值。實驗結(jié)果表明:所提方法能夠在不同負載條件下實現(xiàn)對發(fā)電系統(tǒng)最優(yōu)溫度進行實時跟蹤。與增量式PID控制相比,所提方法有效減小了系統(tǒng)的超調(diào),使發(fā)電系統(tǒng)輸出功率更平穩(wěn),有利于發(fā)電系統(tǒng)的長期穩(wěn)定運行,延長電堆的使用壽命。且所提方法僅根據(jù)PEMFC輸入輸出數(shù)據(jù)在線對控制器進行調(diào)整,對PEMFC參數(shù)不敏感,可應用于類似空冷型PEMFC發(fā)電系統(tǒng)。
[Abstract]:The output performance of an air-cooled PEMFC power generation system is affected by operating parameters such as operating temperature, gas flow rate and tail gas emission interval, among which the operating temperature is the key factor affecting the output performance.Aiming at the complex characteristics of temperature control of air-cooled PEMFC power system, such as nonlinear, time-delay and slow time-varying, a model-free adaptive control method based on grey prediction is proposed to realize real-time optimal temperature control.In this method, the grey prediction results are used to replace the current operating temperature measurements of the generation system.The experimental results show that the proposed method can track the optimal temperature of power generation system in real time under different load conditions.Compared with incremental PID control, the proposed method can effectively reduce the overshoot of the system, make the output power of the generation system more stable, facilitate the long-term stable operation of the power generation system and prolong the life of the stack.The proposed method only adjusts the controller online according to PEMFC input and output data and is insensitive to PEMFC parameters. It can be applied to similar air-cooled PEMFC power generation systems.
【作者單位】: 西南交通大學電氣工程學院;
【基金】:國家科技支撐計劃項目(2014BAG08B01) 國家自然科學基金資助項目(61473238,51407146) 四川省杰出青年基金資助項目(2015JQ0016)~~
【分類號】:TM911.4

【相似文獻】

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本文編號:1742887

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