神经网络非线性逆控制方法实现PEMFC分布式发电系统的负荷响应

质子交换膜燃料电池(PEMFC)分布式发电系统的负载典型特点是时时有瞬间的大的峰值功率。因此,系统必须找到实时的最佳工作点才能响应负载的功率需求。以往采用的优化搜索方法需要在负载连续变化和峰值现象之间权衡搜索步长,影响控制的速度和精度。分析PEMFC分布式发电系统的工作特点以及各工作参数与净输出功率之间的关系,提出利用BP神经网络实现PEMFC输出功率的复杂非线性逆模型。在此基础上,根据非线性逆控制的思想设计了系统实时功率响应的逆控制器。经分析和仿真验证,利用神经网络非线性逆控制方法,PEMFC系统在稳定运行过程中能够满足系统内部功率损耗的同时良好的响应系统负载的实时功率需求。与优化搜索方法比较,该实时控制设计在实现精度和速度上都有所改进。