基于ABC-SVM模型的固体氧化物燃料电池预测控制仿真研究

靳方圆; 熊超; 周海峰; 黄元庆

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基于ABC-SVM模型的固体氧化物燃料电池预测控制仿真研究

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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(ABC)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。

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来源
《北京化工大学学报：自然科学版》 |2021年第4期|96-104|共9页
作者
靳方圆; 熊超; 周海峰; 黄元庆;
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作者单位

集美大学轮机工程学院;

厦门361021;

福建省船舶与海洋工程重点实验室;

厦门361021;

厦门大学航空航天学院;

厦门361102;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
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;

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