CN114063451A - 优化燃料电池过氧量的数据驱动控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种优化燃料电池过氧量的数据驱动控制方法，涉及新能源自动控制技术领域，解决了随着负荷变化、模型失配带来的过量氧气系数调节的干扰强及鲁棒性差的技术问题，其技术方案要点是基于目标加权的优化数据驱动控制器能够完成抗扰和优化两大任务，同时降低了控制器实现的难度，通过扩张观测器的设计能够快速消除扰动，实现***的高效、稳定的运行。同时采用的目标加权的粒子群优化算法，同时均衡了积分绝对误差和控制量变化两个性能指标，在保证快速跟踪设定值的同时，也保障了空压机的使用寿命。

Description

优化燃料电池过氧量的数据驱动控制方法
技术领域
本申请涉及新能源自动控制技术领域，尤其涉及一种优化燃料电池过氧量的数据驱动控制方法。
背景技术
质子交换膜燃料电池的过量氧气系数(过氧量)是其在运行过程中效率评价的重要指标。而外部负荷的变化会造成其内部反应加剧，严重时会造成反应气体不足的现象发生，但是过多的氧气量又会造成空压机能耗的浪费。因此，对燃料电池过量氧气系数的控制显得尤为重要，能否快速调节空压机的功率，直接决定了燃料电池***的运行效率。
由于燃料电池***存在鲁棒性差，干扰多，以及***模型失配等问题，传统的控制方法已经不能满足控制要求，特别是面对大范围的负荷变动的情况下。因此，许多先进的控制算法被使用，如自适应PID控制器，模型预测控制，神经网络控制等，尽管仿真效果良好，但是由于计算的复杂度，这些方法都很难运用于实际工程中。
而数据驱动控制作为一种计算快速，稳定性好的控制算法则脱颖而出，但是由于控制效果受到控制器参数的影响，如何选择合适的控制器参数变得尤为重要，是亟需解决的问题。
发明内容
本申请提供了一种优化燃料电池过氧量的数据驱动控制方法，其技术目的是根据目标优化寻找到最优的数据驱动控制器参数并设置，从而能够快速地处理***多干扰、变工况等问题，具有良好的稳定性和鲁棒性。
为实现上述发明目的，本发明采用的技术方案为所述的数据驱动控制器分别以空气压缩机电压和燃料电池内部过量氧气系数为输入和输出，采用目标加权的粒子群优化算法在优化区域内优化寻找并调整数据驱动控制器的参数，实现快速稳定的控制效果。
本申请的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
通过实验获得在不同负荷下燃料电池功率减去空气压缩机功率的净功率最优解，与之对应的过量氧气系数即为最优过量氧气系数。
所述燃料电池的输出功率为：
Pst＝vfcIst
其中：vfc是燃料电池输出电压，Ist是外界负荷。
所述空气压缩机功率为：
Figure BDA0003300661860000011
其中：Tcp是空气压缩机的温度，
Figure BDA0003300661860000021
是空气压缩机的输出压力，Wcp是空气压缩机的输出质量流量，ηcp是空气压缩机的效率。
所述燃料电池净功率为：
Pnet＝Pst-Pcp
所述过量氧气系数为：
Figure BDA0003300661860000022
其中：n为燃料电池堆电池数，F为法拉利常数。
在不同负荷下，通过改变空气压缩机功率获得燃料电池***净功率曲线。
根据在不同负荷下的最优过量氧气系数的离散解集，根据多项式拟合这些离散解集获得工况内任意负荷下的最优过量氧气系数。
所求解的多项式如下所示：
OER(I,A)＝a0+a1I+a2I2+...+aM'IM'
其中，I为外部负荷，OER为最优过量氧气系数，M'为多项式的阶数，a0,a1,..aM’为多项式的系数。
根据不同外部负荷对应到拟合的多项式曲线上获得的最优过量氧气系数作为数据驱动控制器的设定值。
通过空气压缩机阶跃响应仿真获得空气压缩机电压对燃料电池***过量氧气系数的传递函数G(p)。
依据上述的传递函数G(p)，设计数据驱动控制器参数的初始值，参数主要包括误差放大增益kp，模型预设参数b0，扩张观测器可调频率w0，设置参数的初始值为个体最优解
Figure BDA0003300661860000023
和全局最优解
Figure BDA0003300661860000024
每个最优解都包括三个参数。
进一步地，设置粒子群优化算法的性能指标为Min J(x)，目标加权的优化算法考虑如下的目标加权的优化问题：
Figure BDA0003300661860000025
其中：
Figure BDA0003300661860000026
表示在优化区域中的矢量；w1和w2分别表示J1和J2的权重；r表示t时刻过量氧气系数的设定值；y表示t时刻过量氧气系数的输出值；u(t)表示t时刻空气压缩机的电压；u(t-1)表示t-1时刻空气压缩机的电压。
进一步地，所述目标加权的粒子群优化算法在寻找数据驱动控制器的最优参数的步骤如下：
(1)将初始的数据驱动控制器的参数设置为个体最优解
Figure BDA0003300661860000031
和全局最优解
Figure BDA0003300661860000032
设置优化区域内粒子数目为N，最大迭代次数为M；
(2)设计优化的性能指标
Figure BDA0003300661860000033
(3)将粒子群带入模型仿真计算，然后根据性能指标
Figure BDA0003300661860000034
其中，由于
Figure BDA0003300661860000035
数量级差别很大，归一化处理后再进行优化计算；将所有粒子群的解根据性能指标区分为主导解和非主导解。
(4)主导解与个体的历史解通过性能指标的判定后更新第k+1次迭代的个体最优解
Figure BDA0003300661860000036
随后评估后再与全局最优解进行对比更新得到全局最优解
Figure BDA0003300661860000037
(5)根据如下公式更新第i+1次迭代的粒子群；
Figure BDA0003300661860000038
Figure BDA0003300661860000039
其中，j表示第j个粒子，j∈[1,N]；
Figure BDA00033006618600000310
表示速度矢量；x表示粒子当前位置；ωmax、ωmin分别表示运动的最大惯量和最小惯量；c1和c2分别表示个体分量权重和群体记忆权重；
(6)如果i<M，则重复执行步骤(4)-(5)，直至得到的误差放大增益kp、模型预设参数b0和扩张观测器可调频率ω0使性能指标最优时为止。
本申请的有益效果在于：本申请解决了随着负荷变化，模型失配带来的过量氧气系数调节的干扰强，鲁棒性差等问题，并且在运行过程中兼顾了控制***的快速性和稳定性，该方案要优于现存的比例-积分-微分(PID)控制的空气压缩机控制***，并且可以实际工程运用。
本申请中的基于目标加权的优化数据驱动控制器能够完成抗扰和优化两大任务，同时降低了控制器实现的难度，通过扩张观测器的设计能够快速消除扰动，实现***的高效、稳定的运行。
本申请采用的目标加权的粒子群优化算法，同时均衡了积分绝对误差和控制量变化两个性能指标，在保证快速跟踪设定值的同时，也保障了空压机的使用寿命。
附图说明
图1为本申请所述的数据驱动控制方法的控制框图；
图2为本申请在不同负荷下过量氧气系数和***净功率的仿真实验图；
图3为本申请拟合的负荷对过量氧气系数的多项式；
图4为本申请采用目标加权的粒子群优化数据驱动控制方法的流程图；
图5为本申请采用的控制方法和传统控制方法的被控对象对比图；
图6为本申请采用的控制方法和传统控制方法的控制量对比图。
具体实施方式
下面将结合附图对本申请技术方案进行详细说明。应理解这些实施例仅用于说明本申请而不用于限制本申请的范围，在阅读了本申请之后，本领域技术人员对本申请的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
如图1所示，为本申请所述的数据驱动控制方法的控制框图，其中数据驱动控制器采用主动扰动抑制控制器，它能够通过扩张状态观测器观测扰动状态，从而达到快速消除扰动，保证***高效稳定的运行。同时，利用目标加权的粒子群算法，均衡稳定性和控制器变化频率两个指标，达到最优控制效果和延长空压机寿命的作用。其中，设定值即为燃料电池的过量氧气系数的设定值，控制量u表示空气压缩机电压，被控量为数据驱动控制器输出的过量氧气系数，Gp为空气压缩机电压到过量氧气系数的传递函数。
在仿真实验时，在不同的燃料电池负荷下，通过空气压缩机电压变化获得燃料电池***净功率的过量氧气系数，如图2所示。
由多项式拟合燃料电池最优净功率和过量氧气系数的解集为：
OER＝-1.7e-05×I2-0.0027×I+2.754
根据不同负荷下的最优净功率点的线性变换对应到拟合的多项式曲线上获得最优的过量氧气系数作为控制器的设定值，如图3所示。
目标加权的优化寻优的解有误差放大增益kp，模型预设参数b0，扩张状态观测器可调频率w0。
所述目标加权的粒子群寻优方法如图4所示，其步骤如下：
步骤1，设置粒子数目为80、最大迭代次数为30，当前迭代次数k＝1；
步骤2，初始化粒子群，选择误差放大增益kp为2.27，模型预设参数b0为25.04，扩张状态观测器频率为880.2，同时设置该点处的个体最优解和全局最优解为相应最优解的初始解。
步骤3，设计性能指标包含两个因素：
Figure BDA0003300661860000041
即：稳态误差指标:
Figure BDA0003300661860000042
控制量变化指标：
Figure BDA0003300661860000043
其中，w1和w2分别设置为0.5，设置
Figure BDA0003300661860000044
的归一化指标为0.1，设置
Figure BDA0003300661860000045
的归一化指标为600。
步骤4，将粒子群带入模型进行仿真计算，并根据性能指标计算区分主导解和非主导解。
步骤5，主导解和历史解(历史个体最优解)通过性能指标对比更新第k+1次迭代的个体最优解
Figure BDA0003300661860000051
随后与历史全局最优解对比更新全局最优解
Figure BDA0003300661860000052
步骤6，根据如下公式更新第i+1次迭代的粒子群：
Figure BDA0003300661860000053
Figure BDA0003300661860000054
其中，j表示第j个粒子，j∈[1,N]；
Figure BDA0003300661860000055
表示速度矢量；x表示粒子当前位置；ωmax、ωmin分别代表运动的最大惯量0.6、最小惯量0.3，c1和c2分别表示个体分量权重0.3和群体记忆权重0.2。
步骤7，如果i<M，则重复执行步骤(4)-(6)，直至得到的误差放大增益kp、模型预设参数b0和扩张观测器可调频率ω0使性能指标最优时为止。
图5，图6的仿真分别在0.5s，2.5s，4.5s做了设定值跟踪(根据外部负荷求解得到的当前负荷下最优过量氧气系数)的动态仿真，而在1.5s，3.5s分别做了负荷扰动下的动态仿真。
图5为本申请的过量氧气系数控制效果图，可以看出数据驱动控制器的控制效果明显要优于现存的比例积分控制器，而所采用的粒子群通过优化数据驱动控制器参数的方式，使得积分绝对误差减少，从而在跟踪目标设定值和稳定性上都具有更好的效果。
图6为本申请的空气压缩机电压变化图，可以看出在控制变量的变化上，数据驱动控制器调整的频率明显要优于现存的比例积分控制器，使得空压机不用频繁或者过度地调整就能达到较好的控制效果，延长了设备的寿命，而所采用的粒子群优化数据驱动控制器参数的方式，在优化算法的性能指标中有控制变量的调整指标，从而在控制量的变化上会以更小的变化频率和幅度实现较好的控制效果。
综上所述，不论在被控对象还是在控制量的控制过程中，目标加权的优化燃料电池过氧量数据驱动控制方式具有比传统PID控制器和随机调参的数据驱动控制器更好的性能和效果。
上述实施案例仅用于说明本申请，而非用于限定本申请。

Claims (2)

1.一种优化燃料电池过氧量的数据驱动控制方法，其特征在于，该数据驱动控制方法通过采用目标加权优化的数据驱动控制器实现，该数据驱动控制方法包括：
S1：将经数据驱动控制器作用后的空气压缩机电压作为输入代入到燃料电池***模型中，得到燃料电池内部的过量氧气系数作为输出；
S2：将过量氧气系数的设定值和数据驱动控制器输出的过量氧气系数的差值输入到数据驱动控制器，再通过目标加权的粒子群优化算法在优化区域内寻找数据驱动控制器的最优参数,实现数据驱动控制；
其中，通过目标加权的粒子群优化算法在优化区域内寻找数据驱动控制器的最优参数，包括：
S21：对数据驱动控制器的参数进行初始值设置，数据驱动控制器的参数包括误差放大增益kp、模型预设参数b0和扩张观测器可调频率ω0，并设置所述初始值为个体最优解
Figure FDA0003300661850000011
和全局最优解
Figure FDA0003300661850000012
设置优化区域内的粒子数目为N，最大迭代次数为M；
S22：设置粒子群优化算法的性能指标为
Figure FDA0003300661850000013
则有
Figure FDA0003300661850000014
其中，
Figure FDA0003300661850000015
Figure FDA0003300661850000016
表示在优化区域中的矢量；w1和w2分别表示J1和J2的权重；r表示t时刻过量氧气系数的设定值；y表示t时刻过量氧气系数的输出值；u(t)表示t时刻空气压缩机的电压；u(t-1)表示t-1时刻空气压缩机的电压；
S23：将粒子群代入模型进行仿真计算，根据所述性能指标评价寻找得到数据驱动控制器的参数的个体最优解
Figure FDA0003300661850000017
全局最优解
Figure FDA0003300661850000018
其中，i＝1,2,...,M，i表示第i次迭代；
S24：若性能指标得到优化，则更新当前的个体最优解和全局最优解，并更新第i+1次迭代的粒子群为：
Figure FDA0003300661850000019
Figure FDA00033006618500000110
其中，j表示第j个粒子，j∈[1,N]；
Figure FDA00033006618500000111
表示速度矢量；x表示粒子当前位置；ωmax、ωmin分别表示运动的最大惯量和最小惯量；c1和c2分别表示个体分量权重和群体记忆权重；
S25：若i＜M，则重复执行步骤S23至步骤S24，直至得到的误差放大增益kp、模型预设参数b0和扩张观测器可调频率ω0使性能指标最优时为止。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述过量氧气系数的设定值的获取过程包括：
根据仿真实验获得在不同负荷下燃料电池功率减去空气压缩机功率的最优净功率和相应的过量氧气系数，得到在不同负荷下的最优过量氧气系数的离散解集；
根据多项式拟合所述离散解集获得工况内任意负荷下的最优过量氧气系数，则所述最优过量氧气系数为数据驱动控制器的设定值。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104993161A (zh) * 2015-06-30 2015-10-21 同济大学 一种车用质子交换膜燃料电池的空气供应***实验装置
US20170365868A1 (en) * 2016-06-17 2017-12-21 Hyundai Motor Company Fuel cell system and method of controlling the same
CN108490790A (zh) * 2018-05-09 2018-09-04 东南大学 一种基于多目标优化的过热汽温自抗扰串级控制方法
CN111261909A (zh) * 2020-01-15 2020-06-09 武汉理工大学 燃料电池***最大净功率追踪控制装置及方法
AU2020103709A4 (en) * 2020-11-26 2021-02-11 Daqing Oilfield Design Institute Co., Ltd A modified particle swarm intelligent optimization method for solving high-dimensional optimization problems of large oil and gas production systems

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104993161A (zh) * 2015-06-30 2015-10-21 同济大学 一种车用质子交换膜燃料电池的空气供应***实验装置
US20170365868A1 (en) * 2016-06-17 2017-12-21 Hyundai Motor Company Fuel cell system and method of controlling the same
CN108490790A (zh) * 2018-05-09 2018-09-04 东南大学 一种基于多目标优化的过热汽温自抗扰串级控制方法
CN111261909A (zh) * 2020-01-15 2020-06-09 武汉理工大学 燃料电池***最大净功率追踪控制装置及方法
AU2020103709A4 (en) * 2020-11-26 2021-02-11 Daqing Oilfield Design Institute Co., Ltd A modified particle swarm intelligent optimization method for solving high-dimensional optimization problems of large oil and gas production systems

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
FAN ZHANG 等: "Disturbance Rejection Model Predictive Control of Ultra-Supercritical Once-Through Boiler-Turbine Unit", 《PROCEEDINGS OF THE 37TH CHINESE CONTROL CONFERENCE》 *

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