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摘要
为保证多堆燃料电池系统(multi-stack fuel cell system,MFCS)在负载不断变化条件下仍能稳定运行在最大效率点，该文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)在线辨识算法的MFCS最大效率点跟踪控制的方法。该方法利用EKF的实时在线拟合能力，快速实现对MFCS效率/功率曲线的辨识，做到实时估计系统最大效率点功率，并通过功率分配方法实现各个电堆间出力的合理分配，来达到维持系统在最大效率点处稳定运行的目的。最后，在搭建的RT-LAB半实物硬件在环测试平台上，与扰动观测(perturb and observe,P&O)算法进行了对比分析。实验结果证明，该文所提方法能够快速的实时估计MFCS最大效率点功率并且实现跟踪控制，减小燃料电池功率变化率等退化参数，提高燃料电池的耐久性。
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