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申请/专利权人：西南交通大学

摘要：本发明公开了一种基于PSO优化的光伏制氢系统能量管理方法，具体为：制定模糊逻辑控制与低通滤波器结合的控制方法，FLC的一个输入是光伏发电功率与电解槽额定功率的差值，另一个是电池的SOC，FLC的输出是电池的充放电功率；以最大化系统制氢量和最小化电解槽功率波动性指标作为优化目标，建立优化目标模型利用优化粒子群优化算法将模糊逻辑控制器中包括规则和隶属度函数在内的参数作为决策变量进行寻优，求解优化目标模型。低通滤波器环节，将传递给碱性电解槽的功率进行高低频分量的分离，将低频的功率用于电解槽实际运行制氢，高频分量传递给电池。本发明减少了光伏制氢系统的波动性，提高了制氢的稳定性和最终的制氢量。

主权项：1.一种基于PSO优化的光伏制氢系统能量管理方法，其特征在于，光伏制氢系统包括光伏发电组件、电池组件以及碱性电解槽组件；能量管理具体为：步骤1：制定模糊逻辑控制FLC与低通滤波器结合的控制方法，FLC的一个输入是光伏发电功率与电解槽额定功率的差值，另一个是电池的SOC，FLC的输出是电池的充放电功率；低通滤波器环节，将传递给碱性电解槽的功率进行高低频分量的分离，将低频的功率用于电解槽实际运行制氢，高频分量传递给电池；步骤2：以最大化系统制氢量和最小化电解槽功率波动性指标作为优化目标，建立优化目标模型；1制氢量的计算公式表示为： 式中，是制氢量，N是采样点总数，是氢气的密度，Δ是采样间隔，并且第k个采样点满足tk＝tk-1+Δ；为电解槽制氢量，通过以下方式计算： 式中，Pae是电解槽的功率，ηae是碱性电解槽的制氢效率，是氢气的热值；2电解槽功率波动性指标表示为： 式中，Wvi电解槽功率波动性指标，N是总的采样点个数，Paek是电解槽实时的功率，Pave是电解槽的动态平均功率，被表示为： 式中，Paek-1，Paek-2和Paek-3分别代表了前三个时刻电解槽的运行功率；3系统的优化目标表示为： 步骤3：考虑电池荷电状态的约束函数；光伏面板的输出功率是太阳辐射和温度的函数，表示为： 式中，k表示离散时间轴，Sri表示太阳辐射强度，Tpv表示光伏组件温度，Sri,stc是标准测试条件下的太阳辐射强度，Tamb,stc是标准测试条件的环境温度，Kt是温度系数，Ppv,rated是标准测试条件下光伏组件的额定输出功率；其中，Tpv的计算公式为： 式中，Tamb是环境温度，此外，Tamb,noc和Sri,noc分别为额定运行条件的环境温度和太阳辐射强度，Tpv,noc是标称状态下的电池温度；电池的功率满足等式：Pbat＝Ppv-Pae式中，Pae是电解槽的运行功率；电池容量的计算方式为：Ebatk＝Ebat,0+Pbat·Δ式中，Ebat,0是电池初始时刻的能量，Δ是采样间隔；最终得电池荷电状态公式为： 式中，Ebatk表示当前时刻电池的容量，定义充电状态下Pbat为正，放电为负；考虑到电池的充放电效率不同，电池的充放电功率进一步定义为： 式中，ηchar是电池充电效率，ηdischar是电池放电效率；为了保证电池的使用寿命，避免过度充电与过度放电，应该控制电池的SOC在合适的区间，即约束函数表示为：SOCmin＜SOC＜SOCmax式中，电池的最大荷电状态SOCmax等于标称容量SOCnominal；SOCmin是电池允许的最小荷电状态，表示为：SOCmin＝ηDODSOCnominal式中，ηDOD是电池的放电深度；步骤4：利用优化粒子群优化算法将模糊逻辑控制器中包括规则和隶属度函数在内的参数作为决策变量进行寻优，求解优化目标模型；首先定义PSO的参数，包括最大迭代次数、粒子数以及迭代终止条件，其次初始化粒子种群，包括FLC隶属度函数与规则在内的27个决策变量，将这些参数代入FLC中，导入太阳辐照度数据，进行PSO算法的计算和迭代，直到满足终止条件，分别得到典型工况下对应的FLC策略的参数。

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百度查询： 西南交通大学 一种基于PSO优化的光伏制氢系统能量管理方法