氢燃料电池车速预测MPC控制器

氧过量控制误差降13.8%

与不引入速度预测的控制算法相比，该控制器同步减小氧过量比与温度偏差，并提升系统效率。

孙振东 · 汪玉洁 · 陈宗海

eTransportation 2023

参数信息

氧过量比控制误差降低

13.8 %

温度控制误差降低

4.5 %

系统效率提升

1.15 %

技术优势

控制误差双降

通过协同优化全局目标函数，氧过量比与温度控制误差同时下降，避免各自调节时的相互干扰。

效率再高一点

引入最优控制参考后，系统效率提升1.15%，使运行点更接近最优效率曲线。

看得更远

利用长短期记忆网络预测未来车速，集成到扰动序列中，使控制器提前应对负载变化。

应用场景

• 车用燃料电池系统：整车厂可直接将该MPC控制器部署到现有FCU，抑制负载突变时的波动。
• 燃料电池电堆热管理：电堆温度与空气供应协同调节，减少热管理响应滞后对性能的影响。
• 智能能量管理：用LSTM预测车速作为前馈信息，使能量管理决策具备预见性。