浙江大学王雷获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于非线性模型预测控制的燃料电池温度控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116387564B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310277504.7，技术领域涉及：H01M8/04298；该发明授权一种基于非线性模型预测控制的燃料电池温度控制方法是由王雷;徐海松设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于非线性模型预测控制的燃料电池温度控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于非线性模型预测控制的燃料电池温度控制方法。首先采集燃料电池实际运行数据，通过BP神经网络构建燃料电池输出温度的NARMAX非线性预测模型，随后基于非线性模型预测控制完成对电池热量管理系统的预测和控制，其中控制输入为制冷剂流量和制冷风扇控制PWM波，输出为输出温度。在NMPC的滚动优化问题求解上，采用粒子群算法进行在线寻优，同时改进粒子群算法的迭代参数提高算法搜索能力，避免陷入局部最优解。本发明相比于传统控制方法提高了控制精度，一定程度上解决了质子交换膜燃料电池非线性强、耦合性强、控制难度大的问题。
本发明授权一种基于非线性模型预测控制的燃料电池温度控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非线性模型预测控制的燃料电池温度控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于燃料电池热量控制系统构建NARMAX模型，NARMAX模型的输入为控制量散热风扇PWM波和制冷剂流量，输出为电堆温度；根据燃料电池的历史运行数据，利用BP算法求解NARMAX模型，获得温度预测模型； 步骤2：温度预测模型根据当前历史运行数据进行温度预测输出，对温度预测输出进行实时采样，获得当前采样周期的预测采样值，将当前采样周期的预测采样值与参考轨迹对应的采样值进行做差后，获得当前采样周期的预测误差值； 步骤3：根据当前历史运行数据以及当前采样周期的预测误差值，对电池控制量进行滚动优化求解，获得当前采样周期的最优控制序列，将最优控制序列的第一个控制量作用于燃料电池热量控制系统； 步骤4：重复步骤2-步骤3，不断进行燃料电池下一采样周期的温度预测与控制。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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