| 基于卡尔曼滤波算法的固体氧化物燃料电池的状态预估研究 |
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| 引用本文： | 林厚飞,顾吉鹏,施亦治,冯昌森. 基于卡尔曼滤波算法的固体氧化物燃料电池的状态预估研究[J]. 热能动力工程, 2022, 37(7): 146-154 |
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| 作者姓名： | 林厚飞 顾吉鹏 施亦治 冯昌森 |
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| 作者单位： | 国网浙江省电力有限公司平阳县供电公司,浙江温州325000;浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(5177070985)~~; |
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| 摘 要： | 固体氧化物燃料电池（SOFC）是一种多输入多输出、强耦合和强非线性的新型发电装置,对其内部状态变量的预估将有助于了解实际SOFC的运行过程和实现高效控制器的设计。本文采用卡尔曼滤波算法对SOFC的状态进行预估。通过对SOFC发电原理的深入分析,建立其离散时间的状态空间模型;采用卡尔曼滤波算法对SOFC的各气体进气侧压力值进行预估,并将预估值带入输出电压方程,对SOFC下一时刻的电压进行预估。MATLAB/Simulink仿真结果表明,氢气、氧气和水蒸气压力的估计值与真实值的误差分别为0.425×105,0.141×105和0.364×105 Pa,远小于各气体压力测量值与真实值的误差1.479×105,1.165×105和1.155×105 Pa,同时SOFC输出电压的估计值较为符合真实值的变化,验证了卡尔曼滤波算法在SOFC状态预估中的有效性和实时性。
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| 关 键 词： | 固体氧化物燃料电池 卡尔曼滤波 状态预估 进气侧压力 |
Research on State Estimation of Solid Oxide Fuel Cell based on Kalman Filter Algorithm |
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| LIN Hou-fei,GU Ji-peng,SHI Yi-zhi,FENG Chang-sen. Research on State Estimation of Solid Oxide Fuel Cell based on Kalman Filter Algorithm[J]. Journal of Engineering for Thermal Energy and Power, 2022, 37(7): 146-154 |
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| Authors: | LIN Hou-fei GU Ji-peng SHI Yi-zhi FENG Chang-sen |
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| Affiliation: | Pingyang Power Supply Company of State Grid Zhejiang Power Co.,Ltd.,Wenzhou,China,Post Code:325000;College of Information Engineering,Zhejiang University of Technology,Hangzhou,China,Post Code:310000 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | solid oxide fuel cell Kalman filter state estimation inlet pressure |
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