基于混合建模方法的燃料电池电动汽车健康感知模型预测能量管理,Energy
燃料电池寿命受动态条件的强烈影响。现有的能源管理工作大多只从输出功率斜率的角度关注燃料电池的耐久性保护，而没有深入考虑电堆内部重要参数的影响。然而，考虑堆内部参数的变化（机理分析）对于燃料电池寿命评估更为重要。在本文中，提出了一种用于燃料电池电动汽车的健康感知模型预测控制 (HA-MPC) 能量管理策略。通过混合建模方法，从电堆氢过剩率（HER）、氧过剩率（OER）和湿度的角度建立燃料电池健康状态模型。通过灰盒模型估计方法和基于遗传算法的径向基函数（GA-RBF）神经网络建立燃料电池机理模型和低维数据驱动模型。然后开发了考虑总当量氢消耗和电堆HER、OER和湿度的不当参数变化的能量管理策略的目标函数。与基于典型功率成本函数的模型预测控制策略相比，HA-MPC可有效降低低功率区HER和OER的急剧下降3.58%和4.41%，从而保护燃料电池系统的寿命。然后开发了考虑总当量氢消耗和电堆HER、OER和湿度的不当参数变化的能量管理策略的目标函数。与基于典型功率成本函数的模型预测控制策略相比，HA-MPC可有效降低低功率区HER和OER的急剧下降3.58%和4.41%，从而保护燃料电池系统的寿命。然后开发了考虑总当量氢消耗和电堆HER、OER和湿度的不当参数变化的能量管理策略的目标函数。与基于典型功率成本函数的模型预测控制策略相比，HA-MPC可有效降低低功率区HER和OER的急剧下降3.58%和4.41%，从而保护燃料电池系统的寿命。
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