Whale算法优化了喷射器循环模式下燃料电池系统的阳极压力控制器

《Energy and AI》：Whale algorithm optimized anode pressure controller for fuel cell systems in ejector recirculation mode

氢燃料电池阳极压力控制优化研究摘要： 质子交换膜燃料电池（PEMFC）氢气供应系统的稳定运行直接影响其性能与寿命。本文提出基于模糊逻辑PI控制器与喂鲸优化算法（WOA）的复合控制策略，通过自适应参数优化解决传统PID控制响应滞后、模糊控制规则依赖经验等难题。研究显示，优化后的WFLPIF控制器在阶跃负载变化和吹除扰动下，将均方根误差降低14.3%（0.636 vs 0.742）和平均绝对百分比误差降低28.8%（0.037 vs 0.052），同时显著缩短动态响应时间并减少压力波动幅度。

　　在当前能源危机和环境污染日益严峻的背景下，氢燃料电池（Proton Exchange Membrane Fuel Cells, PEMFCs）因其清洁、高效的特点，成为各国研究的热点。氢燃料电池能够直接将氢气和氧气的化学能转化为电能，具有高能量转换效率、低运行温度和零污染物排放等优势。然而，其运行过程中涉及复杂的物理和化学反应，对系统稳定性和控制精度提出了更高的要求。特别是在氢气供应系统中，阳极压力的控制对于维持系统运行的稳定性至关重要。阳极压力的波动可能影响燃料电池的输出性能，甚至造成氢气供应不足或不稳定的问题。此外，当系统经历负载变化或清除操作时，压力响应的滞后和波动会进一步加剧，影响燃料电池的寿命和安全性。

为了解决上述问题，研究者们探索了多种控制策略。其中，模糊控制因其对非线性和复杂系统的适应能力，被广泛应用于阳极压力控制研究中。然而，传统模糊控制方法在参数调整过程中往往依赖专家经验，导致控制精度受到限制。为此，本研究提出了一种基于鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）的模糊参数优化方法，以提高阳极压力控制的精度和系统稳定性。

首先，研究构建了一个控制导向的氢气供应系统模型，该模型能够有效描述系统在非线性、耦合和不确定性方面的复杂特性。接着，研究将前馈补偿与模糊控制相结合，引入到传统的比例-积分（Proportional-Integral, PI）控制器中，以提高系统的抗干扰能力和控制精度。在该模型基础上，研究进一步提出了一个创新的模糊PI控制器，该控制器通过鲸鱼优化算法自动优化模糊参数的选择，从而实现更精确的阳极压力控制。

实验结果表明，与传统PI控制器相比，基于鲸鱼优化算法的模糊PI控制器（WFLPIF）在均方根误差（RMSE）方面减少了14.3%，在平均绝对百分比误差（MAPE）方面减少了28.8%。此外，与前馈补偿的模糊PI控制器（FLPIF）相比，WFLPIF在RMSE和MAPE方面分别提高了9.5%和17.8%。这些结果验证了鲸鱼优化算法在解决燃料电池氢气供应系统阳极压力稳定性控制问题方面的有效性。

燃料电池的氢气供应系统通常由多个子系统组成，包括反应气体流动、水分管理、热管理和功率管理。其中，氢气供应子系统在确保系统高效运行和延长使用寿命方面起着关键作用。该子系统包括氢气循环泵、喷射器、比例阀和清除阀等组件，它们共同作用以维持氢气的稳定供应。喷射器和氢气循环泵的并联结构在高功率运行时，喷射器负责主要的气体流动，而在低功率运行时，氢气循环泵则承担主要的调节任务。这种结构设计使得系统在不同工况下都能保持较高的效率。

氢气供应系统的复杂性在于其内部的非线性和耦合特性。这些特性使得传统控制方法难以有效应对系统在负载变化或清除操作时的动态响应问题。为此，研究采用了一种结合模糊控制和前馈补偿的控制策略，以提升系统的动态响应速度和控制精度。模糊控制能够根据系统的实时状态进行自适应调整，而前馈补偿则能够提前预测和抵消负载变化和清除操作带来的干扰，从而减少压力波动。

在模糊控制策略中，输入和输出的量化因子是影响控制性能的关键参数。这些量化因子的合理选择能够显著提升控制精度和系统稳定性。然而，传统方法依赖于专家经验，容易受到参数选择的主观性影响。为此，本研究引入了鲸鱼优化算法，以自动化的方式优化模糊控制参数的选择。鲸鱼优化算法通过模拟鲸鱼的捕食行为，能够高效地搜索最优解，同时具备参数少、计算成本低等优点。实验结果表明，使用鲸鱼优化算法优化的模糊PI控制器（WFLPIF）在控制精度和动态响应方面均优于传统的模糊PI控制器（FLPIF）和PI控制器。

在实验中，系统模型基于MATLAB/Simulink构建，通过模拟不同的负载变化和清除操作，评估了不同控制策略的性能。结果表明，WFLPIF控制器在应对负载变化和清除操作时表现出更强的鲁棒性和动态响应能力。与传统PI控制器相比，WFLPIF能够更快速地响应系统变化，减少压力波动，并在更广泛的负载范围内保持良好的控制效果。此外，WFLPIF在压力恢复时间方面也优于FLPIF控制器，进一步提升了系统的稳定性和效率。

通过本研究，不仅验证了模糊控制在氢气供应系统中的有效性，还展示了鲸鱼优化算法在优化模糊参数方面的优势。该方法能够显著提高系统的控制精度和动态响应速度，为燃料电池的阳极压力控制提供了一种新的解决方案。未来的研究可以进一步探索自适应参数调整机制，以加快鲸鱼优化算法的收敛速度，并在更广泛的工况下验证其工业应用的可行性。这将有助于推动氢燃料电池技术在电动汽车、能源存储和智能电网等领域的广泛应用，实现更高效、更稳定的能源供应。