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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种PEM‑ORC柔性结合智能发电系统及方法，该系统由质子交换膜燃料电池和有机朗肯循环系统相结合，使用质子交换膜燃料电池，利用氢气和氧气产生电能，将质子交换膜燃料电池的电能输入到ORC循环系统的发电机。燃料电池产电过程中的废热，可以通过ORC循环系统进行余热回收，从而提高整个系统的发电效率。通过SGD‑WOA的梯度下降的鲸鱼智能优化算法和线性回归模型通过对电池环境参数的预测和调整，从而保证燃料电池的工作环境保持最佳，从而进一步使最终的发电量达到最大。
主权项：1.一种PEM-ORC柔性结合智能发电系统，其特征在于，包括：质子交换膜燃料电池，利用氢气和氧气发电，并为ORC系统供电；ORC系统，利用低品位废热发电，所述低品位废热包括质子交换膜燃料电池发电过程中产生的热废水和热水蒸气，通过ORC系统中的热交换器实现余热回收；参数反馈装置，用于采集质子交换膜燃料电池的内部环境数据，并发送至中央控制器；中央控制器，根据质子交换膜燃料电池的内部环境数据，通过系统发电效率预测模型计算预期的系统发电效率，再以达到预期的系统发电效率为目标计算质子交换膜燃料电池的工作参数最优值，将工作参数最优值发送至环境控制器；环境控制器，根据工作参数最优值来控制加热器和加湿器动作，实现工作环境温度和阴极湿度的调节；所述系统发电效率预测模型，是采用线性回归模型，根据历史的内部环境数据和系统发电效率进行建模，包括以下步骤：步骤1，获取质子交换膜燃料电池的内部环境历史数据，以及对应的系统发电效率数据；步骤2，数据预处理；步骤3，选择与系统发电效率相关的特征变量作为模型的自变量；步骤4，建立线性回归模型，公式为：y＝a+b1x1+b2x2+bnxn其中y代表系统发电效率，x1,x2,...xn代表选取的各特征变量，a和bii＝1,2,...,n代表线性回归模型中的系数；步骤5，根据内部环境历史数据，以及对应的系统发电效率数据，通过拟合求解线性回归模型中的系数，得到系统发电效率预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种PEM-ORC柔性结合智能发电系统及方法
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