基于改进粒子群算法的H∞次优控制在PEMFC混合发电系统中的应用

为了改善粒子群算法（PSO）的全局搜索能力,通过提高平衡点多样性提出一种改进粒子群算法（MPSO）。结合H∞次优控制方法,将加权函数的选取转化成优化问题,并将该方法应用于质子交换膜燃料电池（PEMFC）混合发电系统的过氧比（OER）控制。动态仿真结果证明,在大负载电流变化、参数摄动、环境干扰和量测噪声影响下该方法能够维持系统OER在最优值附近,保证了系统的稳定运行。同时与其他控制方法比较,证明该方法具有较好的抗扰性和鲁棒稳定性。     

基于改进混沌粒子群的PEMFC模型参数辨识

基于质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆的输出特性及相关电化学反应建立输出特性模型,提出改进混沌粒子群优化(CPSO)算法来优化PEMFC输出特性模型参数辨识问题。首先采用6种标准测试函数验证了CPSO算法的寻优性能,然后针对两种参数不同的电堆进行了输出特性模型参数辨识。结果表明,相较于遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)算法、受约束粒子群优化(B-PSO)算法、具有收缩系数的粒子群优化(PSO-χ)算法、引力粒子群优化(GSAPSO)算法以及差分进化算法(DE),CPSO算法辨识精度最高且收敛速度最快。静态工况下电堆1的均方根误差为0.213,平均相对误差为2.339%;电堆2的均方根误差为0.481,平均相对误差为1.243%,充分说明CPSO算法在PEMFC输出特性模型参数辨识方面的优越性。     

小型PEMFC发电系统的控制方法研究

通过分析影响小型PEMFC发电系统运行特性的各个关键因素,结合小型化、实用化的要求,探讨了一种简便、易于操作的控制方法。利用系统内部各热源的热交换结构设计、控制散热风扇转速来进行温度的调节;采用内、外增湿相结合的方案来实现电池堆内部的湿度管理;采用了两级减压、限流的操作压力与流速控制方案,以及定时排放的尾气控制方案。设计了以单片机为核心的控制电路及其软件,经测试收到了较为满意的控制效果。     

基于安全运行区域约束的PEMFC发电系统效率优化控制方法

为解决质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)发电系统空压机损耗与空气供应量之间的强耦合问题,并实现系统高效率可靠运行,提出一种基于安全运行区域约束的PEMFC系统效率优化控制方法(efficiency optimization control,EOCM)。该方法通过分析空压机固有特性和系统运行的边界条件得到PEMFC系统安全运行区域,基于此区域约束进行系统效率特性分析,得到PEMFC系统的最优效率运行轨迹,采用扰动估计滑模控制(disturbance estimation sliding mode control,DE-SMC)实现对系统效率的优化控制。其中安全运行区域可以避免空压机出现喘振现象,使系统工作在安全稳定区域内。在搭建的半实物平台上进行测试验证,结果表明:安全运行区域约束可以有效抑制过氧比的波动,保证系统稳定输出。在不同工况下,提出的EOCM可以较好地提升系统效率,降低超调量和调节时间,在参数扰动下仍能快速跟踪到最优效率,并保证PEMFC系统高效率、可靠运行。     

基于扩张状态观测器的PEMFC发电系统串级滑模控制方法

质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)发电系统过氧比(oxygen excess ratio,OER)控制过程中存在强非线性、不确定性以及外部干扰,对系统的稳定高效运行提出挑战。提出一种基于扩张状态观测器(extended state observer, ESO)的串级滑模控制(cascade sliding mode control,CSMC)方法。该控制方法采用双环控制策略,控制内环为基于ESO的等速趋近律滑模算法,其中ESO用于实现系统总扰动的实时观测与反馈补偿;外环为在一定系统边界下快速收敛的Super-twisting滑模算法。最后,在RT-LAB半实物平台上,考虑扰动及参数摄动,对所提出的CSMC方法进行对比实验。实验结果表明,所提出的控制方法不仅具有更快的响应速度及更小超调量,而且能够更好地抑制外部扰动及内部不确定性的影响,表现出更强的抗扰能力和鲁棒性。     

基于改进粒子群算法的独立光伏发电系统储能容量优化配置研究

在独立光伏发电系统设计中,合理的规划配置储能系统容量及不同储能元件之间的容量比,对于光伏发电产业的长远发展具有非常重要的现实意义。结合超级电容器和蓄电池实际的储能特性,研究包含这两种储能元件的储能系统能量管理策略;以储能装置的全生命周期费用为优化目标,建立以独立光伏发电系统负荷缺电率等可靠性指标为约束条件的约束模型;提出了一种基于改进粒子群算法的储能容量优化配置方法,并进行了优化软件的编写和算例验证。     

混合发电系统中的质子交换膜燃料电池建模及其应用

包含燃料电池的独立混合发电系统很多基础问题与传统发电系统不同,有必要开展进一步的研究。为了研究这类混合发电系统的动态特性,在考虑质子交换膜燃料电池（PEMFC）内部双层电荷层作用和热力学特性的基础上,基于RPM-SIM仿真平台建立了PEMFC动态数学模型。对由柴油发电机、异步风力发电机组和PEMFC构成的小型混合发电系统进行仿真分析,为改善由于柴油发电机出力限制所导致的频率偏移问题,提出功率变换器参考功率的计算方法,利用PEMFC和电解槽作为频率调节单元,系统频率得到很大程度的改善。所做的工作可为进一步研究包括PEMFC混合发电系统的应用、运行与控制提供有益的参考。     

PEMFC氢能发电系统现状与展望

氢能发电具有发电效率高、环境友好、无污染、无噪声等优点,成为继火电、水电、核电之后的第4代发电方式。介绍了PEMFC(质子交换膜燃料电池)氢能发电的原理、特点;展望了PEMFC氢能发电的应用前景;阐述了PEMFC氢能发电系统的结构组成;建立了PEMFC氢能发电机和PEMFC氢能发电站的概念。论述了PEMFC电堆及发电机集成关键技术和氢能发电实用化面临的制氢、储氢及氢气运输方式方法等技术问题、解决途径。提出了PEMFC氢能发电应用研究的几个技术课题。     

基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化

为了调高风光互补发电储能系统的经济性,减少其运行费用,研究风光互补发电储能系统的容量优化配置模型,探讨粒子群算法的改进及混合储能容量优化方法。首先通过对全生命周期费用静态模型的介绍,利用蓄电池和超级电容器作为风光互补系统混合储能装置,以其全生命周期费用最小为目标,以系统的缺电率等运行指标为约束条件,建立了一种混合储能系统容量优化配置模型,其次,通过优化不对称加速因子进而改进了粒子群算法,最后利用算例在Matlab中进行了仿真与求解,结果表明,该方法不仅优化了蓄电池的工作状态,降低了储能系统的全生命周期费用,而且加快了收敛速度。     

基于改进粒子群算法的风光蓄互补发电系统容量优化

合理配置风光蓄互补发电系统的容量,能够利用风能和太阳能的互补性减少能量的浪费,降低系统成本,提高可靠性,针对风光蓄互补发电系统提出了一种基于改进粒子群算法的容量优化方法。按照全生命周期搭建了系统成本的计算模型;以系统成本最少为目标,负荷缺电率和能量浪费率等指标为约束条件,采用非线性动态改进惯性权重策略对粒子群算法进行改进;在此基础上对系统容量进行优化配置;最后在MATLAB中对算例进行仿真,结果表明:算法改进后的容量配置方案不仅降低了系统成本而且减少了能量浪费率。     

PEMFC分布式发电在地下工程中的应用研究

本文提出在现有地下工程中,采用PEMFC发电机取代柴油电站,构成一个没有排烟、不需伪装的清洁高效电源作为备用电源势在必行.概述了PEMFC发电系统,并指出PEMFC分布式发电为最佳选择,分析了应用PEMFC分布式发电须要考虑的问题,最后以某工程为例对PEMFC分布式发电规划进行探讨.     

基于改进粒子群算法的配电网状态估计

根据配电网分布式电源的非线性特性和量测配置特点,在粒子群优化(PSO)算法中引入了自然选择的机制,增强了全局搜索能力,克服了基本粒子群算法容易陷入局部最优解的缺点。将改进PSO算法应用到含有分布式电源的配电网的状态估计,通过算例仿真,收敛速度和估计精度有很大提高,证明了算法的优越性。     

基于改进粒子群算法混合储能优化调度

大多数风电储能调度研究从经济运行成本或环境保护成本出发,调度方案缺少对储能投资企业收益和风电消纳的研究,考虑储能经济收益和风电功率消解对调度的影响,提出了一种基于改进粒子群算法的风电混合储能优化调度方法。首先建立一种蓄电池和超级电容混合储能的储能方案;其次基于分时售电、电价差异的影响因素,建立了以储能经济收益最大和风电功率消解最大的优化调度模型;最后提出了一种基于粒子群的改进优化算法,粒子群算法引入帕累托排序和拥挤度排序法,并进行了理论分析和仿真验证。结果表明,只考虑储能经济收益最大时收益明显增加,只考虑风电功率消解最大时消解明显增多,同时考虑储能经济收益最大和风电功率消解最大双目标时,对于两种目标,均有较好的优化结果。     

基于改进粒子群算法的含分布式电源配电网规划

在不考虑网络扩展的情况下,建立了以包含分布式电源建设和维护费用、网损费用以及购电费用在内的配电网年费最小为目标的规划模型,并采用改进的粒子群算法对分布式电源的安装位置和容量进行优化计算,避免了粒子群算法早熟和边界聚集的问题。通过对IEEE33节点配电网系统进行仿真计算,验证了规划模型和算法的正确性和适应性。     

改进粒子群算法在无功优化中的应用

建立了无功优化的数学模型,针对粒子群算法易陷入局部最优解、收敛精度差的缺点,将改进粒子群优化算法应用到电力系统无功优化中。对粒子群的速度公式进行了改进,并在算法中引入反正切惯性权重和阈值来增强搜索全局最优解的能力。通过对IEEE30节点的算例仿真,证明改进后的粒子群算法在电力系统无功优化问题上具有一定的可行性。与PSO的结果对比表明该算法在一定程度上提高了计算的精度。     

贮氢合金在PEMFC发电系统中的应用

通过金属氢化物贮氢合金的充、放氢特性试验,以及贮氢器与质子交换膜燃料电池(PEMFC)发电系统的匹配等试验,获得金属氢化物贮氢合金与PEMFC相匹配的技术特性。发现温度、充/放氢压力以及PEMFC负载等因素影响贮氢器的放氢性能。高的充氢压力有利于提高贮氢合金的储氢量,高的温度和压力能够改善贮氢合金的放氢性能,放氢速率随负载的变化而变化,其变化趋势相同。综合考虑贮氢合金性能的影响因素以及PEMFC发电系统的热特性,最后提出了贮氢合金作为PEMFC发电系统储氢单元的技术方案。     

10kW PEMFC动态系统建模与控制

以质子交换膜燃料电池(PEMFC)动态系统为研究对象。首先将质子交换膜燃料电池划分为氢气动态模型、空气动态模型、电化学电压模型和温度动态模型四部分建模;其次根据系统运行要求设计控制策略:氧气化学计量比前馈控制,阴极和阳极压力差PID控制和温度滑模控制;最后应用所建立的模型和控制策略对10 kW质子交换膜燃料电池进行仿真运行分析,结果证明所设计的系统能模拟PEMFC动态系统运行。     

基于灰色预测的空冷型PEMFC发电系统实时最优温度无模型自适应控制

空冷型质子交换膜燃料电池(PEMFC)发电系统的输出性能受工作温度、气体流速、尾气排放间隔等操作参数的影响,其中工作温度是影响输出性能的关键因素。针对空冷型PEMFC发电系统温度控制所具有的非线性、时滞、慢时变等复杂特性,提出基于灰色预测的无模型自适应控制方法实现实时最优温度控制。该方法将灰色预测的结果代替发电系统当前工作温度测量值。实验结果表明:所提方法能够在不同负载条件下实现对发电系统最优温度进行实时跟踪。与增量式PID控制相比,所提方法有效减小了系统的超调,使发电系统输出功率更平稳,有利于发电系统的长期稳定运行,延长电堆的使用寿命。且所提方法仅根据PEMFC输入输出数据在线对控制器进行调整,对PEMFC参数不敏感,可应用于类似空冷型PEMFC发电系统。     

基于自适应聚焦粒子群算法的质子交换膜燃料电池机理建模

自适应聚焦粒子群算法(adaptive focusing particle swarm optimization,AFPSO)是根据粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法的全局搜索与局部搜索平衡特性,改进得到的一种具有较好全局搜索能力和寻优速度的自适应群体智能优化算法。根据质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)模型的建模原理,利用AFPSO算法进行参数估计,得到一组机理模型的最优参数。通过仿真结果与实验结果的对比分析,证明AFPSO算法能够使仿真结果和实验测试数据之间达到很高的拟合精度,对于模型参数估计具有明显的优越性。因此,AFPSO算法对于改善PEMFC机理模型的输出性能将起到重要的作用,并有望成为模型参数优化领域的一种新的有效工具。     

改进二进制粒子群算法在配电网重构中的应用

将混合蛙跳思想引入粒子群算法,并结合遗传算法中的选择交叉操作,提出一种改进二进制粒子群算法,来解决配电网重构中的问题。并且动态调整粒子速度更新公式中的惯性系数,使粒子能够随更新次数的变化动态改变全局和局部搜索能力,防止算法早熟,以找到全局最优解。文章最后对典型IEEE33节点算例进行仿真,并与遗传算法进行对比分析,结果表明该方法不仅能有效避免算法早熟、快速收敛,而且稳定性好。