摘要：针对暖通空调(HVAC)系统难以控制的问题,提出一种基于m ax-product推理的M am dan i模糊模型预测控制策略.首先利用一步模糊预测模型的结构分析得到其解析表达式,获得系统在k+1时刻的线性化预测模型;然后基于模糊线性化模型进行模型预测控制器设计.对HVAC系统的仿真和实验结果表明,该算法是一种跟踪性能好且鲁棒性强的有效控制算法.

摘要：自适应聚焦粒子群算法是根据粒子群优化(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。为实现对质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)空气供应系统的控制,建立空气供应系统机理模型,并采用多目标自适应聚焦粒子群(adaptive focusing particle swarm optimization,AFPSO)算法提出H∞鲁棒控制方法。仿真结果证明该H∞鲁棒控制方法能够实现对PEMFC空气供应系统的控制,在模拟电动车行驶过程时可使系统稳定运行,并与其它控制方法比较,证明该H∞鲁棒控制方法具有明显的优越性和有效性,对PEMFC实时控制系统的研究有重要的指导作用。

摘要：交流阻抗谱法（electrochemical impedance spectroscopy，EIS）是分析质子交换膜燃料电池（proton exchange membrane fuel cell，PEMFC）内部复杂反应过程的有力工具。该文设计并搭建出了EIS综合抗干扰测试系统，对40片质子交换膜燃料电池堆阳极首片单池2.5~25 A不同负载电流下的EIS谱图进行了测试。观察到了高频45°直线分支畸变和用以描述阴极水淹程度的低频半圆弧等现象；提出了R（RQ）（RQ）（RQ）的等效电路模型及相关元件参数初值，得到总体误差较小的EIS拟合曲线，其在高频、中频和低频段，都与实测数据变化趋势具有理想的关联度；通过对拟合数据的统计和分析，从PEMFC内部电化学反应机理的角度讨论并解释了单池在整个电池堆中的运行性能随电流密度变化的响应规律及其原因。

摘要：现有质子交换膜燃料电池(PEMFC)模型难以用于控制系统的设计,为此,提出利用Matlab-Simulink仿真工具建立PEMFC系统动态模型,并在此基础上设计了模糊逻辑控制器(FLC).采用模糊控制和比例积分微分(PID)控制相结合的双模控制,实现了对PEMFC系统输出电压的控制.仿真结果表明,该模型能较好地反映PEMFC系统的动态特性,有助于改进PEMFC的设计,进一步提高其性能;双模控制能有效地抑制扰动,改善PEMFC系统的输出特性,保证系统的稳定运行,证明所建立的控制模型可用于实时控制系统的设计.

摘要：由于已提出的质子交换膜燃料电池(PEMFC)模型难于控制,提出利用MATLAB/SIMULINK仿真工具进行PEMFC系统动态建模,同时为实现对PEMFC系统输出电压的控制,采用了基于模糊规则切换的模糊逻辑控制器(FLC)和比例积分微分控制器(PID)相结合的双模控制方式.仿真结果证明该动态模型易于控制,能够反映出PEMFC系统的动态输出特性,而且验证了基于模糊规则切换的双模控制能够有效抑制扰动,改善PEMFC系统的动态输出特性,保证系统的稳定运行,有助于对PEMFC系统的输出性能分析以及实时控制系统的设计.

摘要：为研究质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆的输出响应,利用Matlab-Simulink仿真工具对PEMFC进行系统动态模型建立。通过使用燃料电池测试系统,在不同的运行条件下对PEMFC的暂态电响应进行测量和分析。实验数据与仿真结果吻合较好,表明该模型是有效和可操作的,有助于改善PEMFC的设计,提高其性能。

摘要：为研究质子交换膜燃料电池(PEMFC)的输出特性,在目前已提出的动态模型基础上进行了改进,并加入气体流量模型和热力学模型,利用Matlab-Simulink仿真工具,建立了一种新颖的PEMFC系统动态模型。仿真结果表明该模型较好地反映出PEMFC系统的动态特性,有助于进一步完善PEMFC系统模型,为改进PEMFC输出性能和设计实时控制系统,提供了可靠依据。

摘要：采用质子交换膜燃料电池(PEM FC)与人力相结合的动力系统,设计出一种仅由PEM FC供电的电动车。该系统针对PEM FC在电动车启动、爬坡时输出功率不能很好满足车辆要求的特性,采用人力补偿及合理的控制策略使PEM FC在高效率下运行,克服PEM FC作为独立电源供电的不足。理论分析和实物运行结果表明,该系统具有较高的能量效率和良好的运行稳定性。

摘要：电动汽车充电需求预测是研究电动汽车与电网和交通网互动的重要前提,由于现有工作大都没有采用真实的交通数据来分析电动汽车充电需求。为此,该文提出一种基于数据驱动方式的电动汽车充电需求预测模型。首先利用"滴滴"网约车出行原始轨迹数据进行数据挖掘与融合建模,数据分析过程包括区域范围选定、空间网格建模、轨迹数据映射、POI检索数据识别、城市功能区聚类以及交通路网建模。通过建模处理得到了功能区域划分、出行规律分布以及实际行驶路径等再生特征数据。其次考虑电动汽车的移动负荷特性,建立包含行驶特征参数和充电特征参数的单体电动汽车模型。然后将建模分析得到的再生数据以及单体电动汽车模型作为充电需求预测架构的数据来源和模型支撑。最后以南京市某区域为例,设计路径规划实验和不同场景充电需求负荷实验。结果表明所提模型可以有效预测不同日期类型和不同功能区域充电需求负荷的时空分布特性,也为后续电动汽车充电控制和充电引导的研究奠定理论基础。

摘要：随着电力电子器件和装置在电力系统中广泛应用,电网中的非线性负荷不断增加,进而导致谐波畸变大量产生,电能质量问题日益严重。为了改善电网电能质量,提出了基于模型预测控制理论以及卡尔曼滤波方法的统一电能质量调节器的设计。首先介绍了统一电能质量调节器的基本结构和基本原理,并进行建模得到其状态空间模型,然后在此模型基础上,采用卡尔曼滤波方法对系统内部状态进行估计,将模型预测控制策略应用于统一电能质量调节器的控制器设计,最后通过仿真实验检验基于模型预测控制的统一电能质量调节器改善电网电能质量的性能。仿真实验结果表明,基于模型预测控制的统一电能质量调节器,能够补偿谐波、抑制干扰,有效地改善电网电能质量。