综述：关于并网逆变器拓扑结构与控制策略的全面综述（2020–2025年）

《Next Energy》：A comprehensive review of grid-connected inverter topologies and control strategies (2020–2025)

质子交换膜燃料电池（PEMFC）系统采用双积分滑模控制（DISMC）与混合灰狼优化-白鹳搜索（GWO-BES）算法结合的MPPT控制策略，通过优化控制器参数实现快速响应（0.184秒）、极低稳态误差（5.2×10??A）及高效率（99.53%），显著优于传统滑模控制（SMC）和DISMC。

　　在当前全球能源结构转型和环境问题日益严峻的背景下，可再生能源的应用正变得越来越重要。其中，氢能源因其清洁、无污染和高能量密度的特性，成为推动绿色能源发展的关键方向之一。质子交换膜燃料电池（PEMFC）作为氢能源利用的重要技术，具有响应速度快、运行效率高以及易于集成等优点，被广泛应用于交通运输、工业制造等高能耗领域。然而，PEMFC系统在实际运行过程中，面临着诸多挑战，例如温度变化对电化学反应的影响、系统非线性特性以及负载变化带来的动态响应问题。因此，如何在复杂工况下实现PEMFC系统的最大功率点跟踪（MPPT）控制，成为提高其能源利用效率的关键研究课题。

为了应对这些挑战，研究人员提出了一种基于双积分滑模控制（DISMC）和混合灰狼优化-秃鹫搜索（GWO-BES）算法的优化控制策略。该方法结合了滑模控制的强鲁棒性和优化算法的智能搜索能力，通过调整控制器参数，有效解决了传统滑模控制中出现的“颤振”问题，并提升了系统在动态负载变化下的响应速度和稳定性。滑模控制因其对系统不确定性和外部扰动的不敏感性，被广泛应用于非线性系统控制。然而，其在实际应用中常常伴随着高频的控制信号切换，导致系统产生颤振现象，影响运行效率。为解决这一问题，DISMC通过引入双积分项，能够有效消除稳态误差，并且通过生成平滑的控制信号，降低颤振的幅度。同时，GWO-BES算法通过全局探索和局部优化的协同作用，能够在控制参数优化过程中避免陷入局部最优，从而提升控制系统的整体性能。

GWO-BES算法的引入，使得DISMC控制方案能够在不同工况下实现更精确的参数优化。该算法在优化过程中，首先利用灰狼优化（GWO）的全局搜索能力，找到可能的最优解空间，再通过秃鹫搜索（BES）的局部优化机制，对这些解进行精细化调整，从而达到最优控制效果。这种混合优化策略不仅提升了控制系统的动态响应速度，还增强了其在负载突变情况下的鲁棒性。在仿真测试中，该方法在响应时间、稳态误差、效率等方面均优于传统的滑模控制（SMC）和DISMC控制方案。例如，与SMC相比，GWO-BES-DISMC在稳态误差方面减少了97.4%，响应时间缩短了85.9%，系统效率达到了99.53%。这些结果表明，该控制策略在实际应用中具有显著优势，能够有效应对PEMFC系统运行中的不确定性与非线性问题。

此外，针对PEMFC系统的建模与仿真，研究者构建了一个包含质子交换膜燃料电池、DC-DC升压变换器和电阻负载的完整系统模型。通过分析系统的动态行为，研究人员能够验证不同控制策略在负载变化情况下的表现。在仿真过程中，系统经历了从轻载（20Ω）到重载（100Ω）再到过载（10Ω）的动态变化，以模拟实际运行中可能遇到的各种情况。仿真结果显示，GWO-BES-DISMC在这些动态负载变化条件下表现出更优的跟踪性能，能够快速适应负载变化并维持系统稳定运行。同时，其控制信号的平滑性显著优于传统的SMC方法，减少了不必要的能量损耗，提升了系统的整体效率。

从控制策略的实现角度来看，GWO-BES-DISMC结合了DISMC的稳态误差消除能力和GWO-BES的智能参数优化机制。DISMC通过双积分项的引入，不仅提高了系统的跟踪精度，还通过平滑控制信号降低了系统运行时的能耗和损耗。而GWO-BES算法则通过动态调整控制参数，使系统能够在不同工况下保持最优性能。这种结合方式使得控制器能够在运行过程中快速适应变化，并通过优化参数实现高效能量提取。

在实际应用中，PEMFC系统需要与电网进行有效的集成，因此其控制策略必须具备良好的适应性和鲁棒性。传统的控制方法在面对负载突变时，往往需要较长的响应时间，并且容易出现稳态误差和系统不稳定的问题。而GWO-BES-DISMC通过优化参数，使得系统能够在短时间内达到稳态，并且在动态变化过程中保持较高的控制精度。此外，该方法在系统运行过程中无需进行复杂的数学运算，因此具有较强的实时性和可实现性，特别适用于需要快速响应的工业应用场景。

研究还强调了系统稳定性的重要性。在PEMFC系统中，温度、湿度、反应气体压力等因素都会影响系统的输出特性。因此，为了确保系统的稳定运行，研究者采用了Lyapunov函数进行稳定性分析。通过构造一个正定的Lyapunov函数，并分析其时间导数，研究证明了GWO-BES-DISMC控制策略能够确保系统在有限时间内收敛至滑模面，并且在滑模面上保持稳态运行。这一分析为该控制策略的实际应用提供了理论依据，同时也验证了其在动态负载变化下的鲁棒性。

为了进一步评估该控制策略的性能，研究者对多个性能指标进行了详细分析，包括响应时间、稳态误差、系统效率、积分绝对误差（IAE）、积分时间加权绝对误差（ITAE）、积分平方误差（ISE）以及积分时间加权平方误差（ITSE）。这些指标能够全面反映控制系统的动态性能和稳态精度。结果显示，GWO-BES-DISMC在所有指标上均优于传统的SMC和DISMC控制策略。例如，在响应时间方面，GWO-BES-DISMC的响应时间为0.184秒，而SMC和DISMC分别为1.309秒和0.534秒。这表明该方法能够更快地调整系统参数，以适应负载变化，从而提升系统的整体效率。同时，该方法在稳态误差方面表现出显著的改进，将误差降低了97.4%，并且在系统运行过程中能够有效避免过冲现象，保持系统的稳定性。

在实际应用中，PEMFC系统的控制策略需要满足一定的工程要求，包括计算效率、控制精度以及对环境变化的适应能力。GWO-BES-DISMC方法在参数优化过程中采用了离线优化策略，即在系统设计阶段通过GWO-BES算法确定最优参数，随后在实际运行中只需执行简单的DISMC控制算法，避免了实时优化带来的计算负担。这种离线优化方式不仅提高了控制系统的效率，还降低了实时计算对硬件的要求，使其更适用于实际的工业控制系统。

综上所述，GWO-BES-DISMC控制策略为PEMFC系统的最大功率点跟踪提供了一种新的解决方案。该方法结合了滑模控制的强鲁棒性和优化算法的智能搜索能力，通过双积分项的引入有效消除了稳态误差，同时利用GWO-BES算法对控制器参数进行优化，提升了系统的动态响应速度和控制精度。仿真结果表明，该控制策略在响应时间、稳态误差、效率等关键指标上均优于传统方法，具有良好的应用前景。未来的研究可以进一步探索该方法在其他可再生能源系统中的应用，以及如何提升其在实际运行中的自适应能力，以应对更加复杂和不确定的工况。