【摘 要】
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为高效安全运行固体氧化物燃料电池(SOFC),提出了一种考虑温度梯度瞬态响应的在线优化的2层复合控制策略。在优化层,用神经网络预测功率变化,采用粒子群优化(PSO)算法获取了
【基金项目】
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汽车安全与节能国家重点实验室(KF2022),四川省科学技术厅(2020YJ0109),中央高校基本业务费(ZYGX2019J060)
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为高效安全运行固体氧化物燃料电池(SOFC),提出了一种考虑温度梯度瞬态响应的在线优化的2层复合控制策略。在优化层,用神经网络预测功率变化,采用粒子群优化(PSO)算法获取了不同功率下的系统最优操作曲线。在控制层,考虑负载的瞬态波动,以复合控制器跟踪系统最优工作点。结果表明:长短期记忆(LSTM)神经网络比非线性自回归神经网络(NARNN)对功率的预测均方根误差减少了20.2 W,预测精度更高;该复合控制器和传统的比例-积分-微分(PID)控制器对电堆温度、燃料利用率和空气过氧比的控制效果都较好;在负载功
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