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基于粒子群算法的微生物燃料电池最大功率跟踪

Maximum Power Tracking of Microbial Fuel Cell Based on Particle Swarm Optimization
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摘要 微生物燃料电池能够在实现污水发电,实现清洁能源的同时,对污水中的微生物进行分解和净化,有较大的发展空间。但微生物燃料电池的输出电压和输出功率,受负载波动的影响都较大,为了充分利用电池系统的产电效能,将电池控制在最大功率输出状态具有实际意义。文章对微生物燃料电池的电化学模型进行了系统的阐述,并将粒子群算法应用于电池最大功率跟踪,在负载变化的情况下,始终实现最大功率输出。 Microbial fuel cell can realize sewage power generation and clean energy.Moreover,decomposition and purification of microorganisms in sewage can be realized.There is a lot of room for its development,but the output voltage and output power of microbial fuel cell are both greatly affected by the fluctuation of load.In order to make full use of the power generation efficiency of the battery system,it has practical significance to control the battery in the maximum power output state.In this paper,the electrochemical model of microbial fuel cell is systematically described.The particle swarm optimization algorithm is applied to battery maximum power tracking,so that the maximum power output is always achieved in the case of a change in load.
作者 史晓琳 颜闽秀 赵文刚 SHI Xiaolin;YAN Minxiu;ZHAO Wengang
出处 《科技创新与应用》 2019年第33期15-17,共3页 Technology Innovation and Application
基金 辽宁省教育厅重点实验室项目(编号:LZ201606)
关键词 微生物燃料电池 粒子群算法 最大功率跟踪 microbial fuel cell particle swarm optimization algorithm maximum power tracking
  • 相关文献

参考文献5

  • 1徐腊梅著..质子交换膜燃料电池模拟与优化[M].北京:国防工业出版社,2012:189.
  • 2汪小姗..PEMFC最大功率跟踪研究[D].西南交通大学,2012:
  • 3李鸿鹏..质子交换膜燃料电池系统建模及控制方法的研究与实现[D].天津理工大学,2017:
  • 4温正编著..精通MATLAB智能算法[M].北京:清华大学出版社,2015:452.
  • 5纪震著..粒子群算法及应用[M].北京:科学出版社,2009:249.

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