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作者：阮计连;房康宁;徐魁;
单位：徐州徐工矿业机械有限公司;哈尔滨工程大学动力与能源工程学院;
摘要：[目的]为优化船用燃料电池混合动力系统的效能，保证其动力源的耐久性和燃料经济性，[方法]提出一种基于工况预测和局部均值分解（LMD）的燃料电池动力船舶双层能量管理策略（TLEMS）。在上层根据历史工况建立卷积神经网络-长短期记忆神经网络（CNN-LSTM）预测模型，对船舶工况进行预测；在下层的能量管理策略（EMS）中考虑等效氢耗，引入基于LMD的逻辑门限值控制策略；将提出的TLEMS与传统的比例积分（PI）控制器、等效能耗最小化策略（ECMS）和外部能量最大化策略（EEMS）进行对比。[结果]结果表明：当工况结束时，提出的TLEMS能显著提升燃料电池功率分配的平滑性、锂电池荷电状态（SOC）的稳定性和系统燃料的经济性。与PI控制器、ECMS和EEMS相比，提出的TLEMS的燃料经济性分别提升47.77%、10.92%和0.84%，证明该策略能在保证燃料经济性的前提下实现对功率输出与SOC波动的双重调节，并延长系统的使用寿命。[结论]研究成果可供基于燃料电池的混合动力系统EMS设计参考。
关键词：燃料电池;;工况预测;;局部均值分解;;能量管理
基金资助：远洋运输船舶混合动力系统研制(CB03N20)
