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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明一种改进遗传模拟退火算法的燃料电池船舶实时功率分配优化方法，包括以下步骤：基于船舶负载功率，对非线性自回归神经网络模型进行训练，得到训练好的非线性自回归神经网络模型，采用训练好的线性自回归神经网络模型，预测船舶下一时刻的负载功率；基于船舶下一时刻的负载功率、历史负载功率及实时负载功率，通过遗传模拟退火算法，以等效氢耗与燃料电池退化速率最小为目标函数，对等效氢耗策略中的调整系数与燃料电池的输出功率进行计算，从而实时分配船舶燃料电池混合动力系统中的燃料电池系统与储能系统的输出功率；将燃料电池的实时负载功率波动导致的燃料电池性能退化加入目标函数，实现燃料电池退化速率和燃料电池功率波动的减少。
主权项：1.一种改进遗传模拟退火算法的燃料电池船舶实时功率分配优化方法，其特征在于：包括以下步骤：搭建燃料电池、锂电池和变换器模型；搭建非线性自回归神经网络模型；基于船舶负载功率，对非线性自回归神经网络模型进行训练，得到训练好的非线性自回归神经网络模型；基于船舶历史的负载功率，采用训练好的线性自回归神经网络模型，预测船舶下一时刻的负载功率；基于船舶下一时刻的负载功率、历史负载功率及实时负载功率，通过遗传模拟退火算法，对初始种群以及初始种群交叉、变异后的种群以目标函数进行适应度计算，再由模拟退火算法中的选择概率进行迭代选择，其中以等效氢耗与燃料电池退化速率最小为目标函数，对等效氢耗策略中的调整系数与燃料电池的输出功率进行计算，从而实时分配船舶燃料电池混合动力系统中的燃料电池系统与储能系统的输出功率；将燃料电池的实时负载功率波动导致的燃料电池性能退化加入目标函数，实现燃料电池退化速率和燃料电池功率波动的减少。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种改进遗传模拟退火算法的燃料电池船舶实时功率分配优化方法
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