基于ABC-SVM模型的固体氧化物燃料电池预测控制仿真研究

• 作者: 靳方圆 熊超 周海峰 黄元庆
• 来源期刊: 北京化工大学学报（自然科学版）
• 关键词: 固体氧化物燃料电池 支持向量机 人工蜂群算法 模型预测控制
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 机电工程和信息科学|Mechanical Engineering and Informatics
• 页码范围: 96-104
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13543/j.bhxbzr.2021.04.012

摘要

为了满足直流负载电压的稳定性及固体氧化物燃料电池(SOFC)的耐用性和安全性的要求,设计了两个控制回路分别对SOFC的输出电压和燃料利用率进行控制.通过设计一个简单的控制回路来使燃料利用率保持在恒定值,并在此基础上开发了一个非线性模型预测控制器以控制SOFC的输出电压.该非线性模型预测控制器基于改进的支持向量机(SVM)预测模型,首先利用Lipschitz quotients准则确定SVM预测模型的结构,然后通过人工蜂群算法(A BC)优化SVM参数.仿真结果表明,所提的基于ABC-SVM模型的SOFC预测控制算法可以很好地跟踪电压设定值,证明了ABC-SVM模型在SOFC非线性动态建模中的有效性.