基于ABC-SVM模型的固体氧化物燃料电池预测控制仿真研究
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.
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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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;福建省自然科学基金;现代精密测量与激光无损检测福建省高校重点实验室项目;集美大学科研启动金;集美大学横向课题项目;福建省教育厅项目
2021-09-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
96-104
