质子交换膜燃料电池氢供应子系统的优化控制与吹扫策略研究：基于PSO-BP-PID算法与滑模观测器的性能提升

为提升质子交换膜燃料电池(PEMFC)氢供应子系统的性能，清华大学团队创新性地将粒子群优化(PSO)算法与BP神经网络PID控制相结合，开发出PSO-BP-PID控制策略，并设计滑模观测器实时监测阳极气体分压。该研究使系统升载时的超调量降低62.7%、稳态误差减少81.0%，降载时超调量降低99.6%、稳态误差减少97.7%，在吹扫阈值18%、吹扫时间0.75 s条件下实现99.7%的氢气利用率，为燃料电池系统性能优化提供了关键技术支撑。

　　

在全球能源转型的背景下，氢能因其清洁高效的特性成为未来能源体系的重要组成部分。质子交换膜燃料电池(PEMFC)凭借其能量转换效率高、零排放、响应速度快等优势，在交通、供电、航空航天等领域展现出巨大潜力。然而，燃料电池技术仍面临氢气利用率低、系统成本高、耐久性不足等挑战。其中，氢供应子系统作为燃料电池系统的核心组成部分，其性能直接影响整个系统的效率和稳定性。

在PEMFC运行过程中，阳极压力的精确控制尤为关键。为防止质子交换膜损坏，阴阳极压差必须控制在10-20 kPa范围内。传统控制策略存在响应速度慢、超调量大等问题，且常规吹扫策略难以准确控制氮气浓度。这些问题严重制约了燃料电池系统的性能提升和商业化应用。

针对这些挑战，清华大学的研究团队开展了一项创新性研究，成果发表在《International Journal of Hydrogen Energy》上。研究人员通过建立120 kW燃料电池系统实验平台，开发了基于粒子群优化(PSO)算法的BP神经网络PID(PSO-BP-PID)控制策略，并设计了滑模观测器实时监测阳极气体分压，优化了吹扫策略。这项研究为提升燃料电池系统性能提供了新的解决方案。

研究采用了三项关键技术方法：首先建立了120 kW PEMFC系统的数学模型并验证其准确性；其次开发了传统PID、模糊PID和BP-PID三种控制策略，并采用PSO算法进行优化；最后设计了滑模观测器监测阳极气体分压，基于观测数据实施吹扫策略。研究团队通过系统测试平台验证了这些方法的有效性。

在系统设计与建模部分，研究团队基于120 kW燃料电池系统测试平台建立了面向控制的燃料电池数学模型。该模型充分考虑了系统动态特性，并通过实验验证了模型的准确性，为后续控制策略开发奠定了基础。

在控制与吹扫策略设计部分，研究提出了创新性的解决方案。针对阳极压力波动问题，开发了传统PID、模糊PID和BP-PID三种控制策略，并采用PSO算法对BP-PID进行优化。同时，设计了滑模观测器实时监测阳极气体分压，基于观测数据实施吹扫策略。当氮气浓度超过设定阈值时，系统自动启动吹扫程序，有效控制氮气渗透。

在控制策略优化性能分析部分，研究结果显示PSO-BP-PID控制策略表现出色。在系统升载变化时，该策略使超调量降低约62.7%，稳态误差减少81.0%；在降载变化时，超调量降低99.6%，稳态误差减少97.7%。这些数据显著优于传统控制策略，证明了PSO-BP-PID的优越性。

在吹扫策略优化部分，研究发现当吹扫阈值设为18%、吹扫时间为0.75 s时，系统能够有效降低氮气浓度，同时将氢气利用率提高到99.7%。这一优化显著提升了系统经济性，同时保证了运行稳定性。

研究结论表明，通过整合PSO优化的BP-PID控制框架和基于滑模观测器的吹扫策略，可显著提升PEMFC氢供应子系统的稳定性、效率和整体性能。该研究不仅为燃料电池系统控制提供了新方法，其创新性的技术路线也为相关领域研究提供了重要参考。研究成果对推动燃料电池技术发展和商业化应用具有重要价值，特别是在提高氢气利用率、降低系统成本方面做出了实质性贡献。