【摘 要】
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固体氧化物燃料电（SOFC）作为一种新的能源形式，日益受到重视．针对SOFC系统过于复杂，现有的理论电压模型存在明显不足的特点，绕开了SOFC的内部复杂性，利用经过粒子群算法（PSO）优化的广
【机 构】
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南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41175033)
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固体氧化物燃料电（SOFC）作为一种新的能源形式，日益受到重视．针对SOFC系统过于复杂，现有的理论电压模型存在明显不足的特点，绕开了SOFC的内部复杂性，利用经过粒子群算法（PSO）优化的广义回归神经网络（GRNN）对SOFC系统进行辨识建模．以氢气流速为神经网络辨识模型的输入量，电流／电压为输出量，建立SOFC在不同氢气流速下的电池电流／电压动态响应模型．仿真结果表明所建模型能基本表示出SOFC系统的电流／电压的动态响应，说明利用GRNN建模的有效性，所建模型精度也较高．
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