利用遗传优化和贝叶斯优化算法优化长短期记忆网络，以实现精准预测

《Next Energy》：Optimizing long short-term memory network with genetic and Bayesian optimization algorithms for accurate forecasting

质子交换膜燃料电池（PEMFC）系统采用双积分滑模控制（DISMC）结合混合灰狼优化与秃鹰搜索（GWO-BES）算法，提出GWO-BES-DISMC控制器，通过优化滑模参数消除稳态误差和切换噪声，提升动态响应和系统鲁棒性。仿真显示其响应时间较传统滑模控制（SMC）缩短85.9%，稳态误差降低97.4%，效率达99.53%。

　　在当前全球向低碳经济转型的背景下，可再生能源成为推动可持续发展的重要途径之一。氢能源作为一种丰富的、清洁的、非污染的二次能源，具有广泛的应用前景，成为地球上分布最广的能量来源之一。随着氢能在交通和制造等行业的应用日益广泛，其在这些难以直接通过可再生能源进行电气化的领域中扮演着关键角色。氢气的生产可以通过生物质气化、天然气蒸汽重整和水电解等多种工艺实现，而全球变暖的影响仅限于为电解过程提供能源的可再生能源，如太阳能板或风力涡轮机。氢燃料电池的广泛应用可能成为可持续能源未来的决定性因素。

然而，氢燃料电池在实际应用中也面临诸多挑战。例如，由于氢燃料电池的电化学特性，它们对温度变化较为敏感，这使得在操作过程中温度可能显著波动，从而需要辅助冷却系统来有效散热。此外，氢燃料电池的输出性能高度非线性，其电流密度受到多种因素的影响，包括单元温度、膜湿度以及反应物的分压。为了最大化氢燃料电池的效率，必须解决其低耐久性和高生产成本等问题。当前的研究与开发工作正致力于生产更耐用的材料、改进制造工艺以及寻找替代催化剂，以提高燃料电池的性能和经济性。

在氢燃料电池系统中，实现最大功率点跟踪（MPPT）是提升系统效率的关键。传统的MPPT方法，如扰动观测法（P&O）和增量电导法（Incremental Conductance），虽然在某些应用场景中表现良好，但在面对外部负载变化时，可能无法提供足够的鲁棒性。近年来，滑模控制（SMC）因其对参数变化和外部干扰的不敏感性，被广泛应用于非线性系统的控制。然而，SMC在系统中可能会产生高频振荡，即所谓的“颤振”现象，这在实际应用中可能影响系统的稳定性和性能。为了解决这一问题，研究者提出了多种改进方案，例如高阶扭曲算法，以减少颤振并提高控制性能。

在本研究中，提出了一种结合双积分滑模控制（DISMC）与混合灰狼优化器与秃鹫搜索算法（GWO-BES）的优化控制方法，用于氢燃料电池系统的最大功率点跟踪。DISMC通过引入双积分项，能够有效消除稳态误差，并通过生成平滑的控制信号来减少颤振。GWO-BES算法则结合了灰狼优化器（GWO）的全局搜索能力和秃鹫搜索算法（BES）的局部优化能力，能够优化DISMC的参数，提高控制系统的鲁棒性和响应速度。这种混合优化算法的引入，为氢燃料电池系统提供了一种全新的控制策略，不仅解决了传统控制方法中存在的颤振问题，还优化了控制参数，提高了系统整体效率。

研究中通过Lyapunov函数对所提出的GWO-BES-DISMC控制器的稳定性进行了验证，确保了系统在各种操作条件下都能保持稳定运行。同时，通过MATLAB进行的仿真结果表明，所提出的控制方法在负载变化条件下，表现出显著优于传统SMC和DISMC控制器的性能。具体而言，GWO-BES-DISMC的响应时间比SMC快85.9%（0.184秒 vs 1.309秒），稳态误差减少了97.4%，效率达到了99.53%。此外，仿真结果还显示，GWO-BES-DISMC能够有效消除颤振，保持系统稳定运行，而传统SMC控制器则可能因颤振问题导致系统不稳定。

本研究还对GWO-BES算法的优化过程进行了详细分析，表明该算法能够通过迭代优化，找到最优的控制参数组合。在仿真过程中，GWO-BES算法对控制参数的优化，使得DISMC控制方案能够实现更快速、更精确的跟踪性能。这种优化方法不仅提升了系统的动态响应能力，还确保了系统在负载变化时的稳定性。通过分析不同性能指标，包括响应时间、稳态误差、颤振幅度、效率以及误差分析指标（如IAE、ITAE、ISE和ITSE），研究结果表明，GWO-BES-DISMC在所有指标上均优于传统控制方法，从而验证了其在氢燃料电池系统中的优越性。

此外，本研究还讨论了该控制方法在实际应用中的可行性。GWO-BES算法在控制器设计阶段进行离线优化，确保了控制参数的最优选择，而优化后的控制器仅需执行简单的DISMC控制逻辑，这使得其在实际应用中具有较高的可实现性。由于优化后的控制参数是固定的，控制器在运行过程中仅需进行基本的算术运算，这在嵌入式处理器的采样周期内是可以轻松实现的。因此，该方法不仅适用于实验室环境下的研究，也适用于工业领域的实际应用。

本研究的结论表明，所提出的GWO-BES-DISMC控制方法在氢燃料电池系统的最大功率点跟踪方面具有显著优势。该方法不仅提升了系统的动态响应能力和鲁棒性，还有效减少了颤振现象，提高了系统效率。尽管该方法仍存在一些局限性，例如对测量噪声的敏感性和对准确系统模型的依赖，但在常规操作条件下，其表现稳定且可靠。未来的研究方向可以包括开发计算需求更低的控制策略，探索实时自适应参数调整的可能性，以及将混合优化方法扩展到其他可再生能源系统中。

综上所述，本研究通过结合双积分滑模控制和混合优化算法，为氢燃料电池系统的最大功率点跟踪提供了一种新的解决方案。该方法在提升系统效率、稳定性和响应速度方面表现出色，能够有效应对外部负载变化带来的挑战。其提出的控制策略不仅具有理论上的创新性，也在实际应用中展现出良好的可行性，为氢燃料电池技术的进一步发展提供了有力支持。