安爱民，王静，张浩琛，杨国强，刘云利（兰州理工大学电信学院，甘肃 兰州 70050；国网甘肃省电力公司兰州供电公司，甘肃 兰州 70070；国网甘肃省电力公司经济技术研究院，甘肃 兰州 70050）



基于广义预测控制策略的微生物燃料电池控制

安爱民1，王静2，张浩琛1，杨国强3，刘云利1
（1兰州理工大学电信学院，甘肃 兰州 730050；2国网甘肃省电力公司兰州供电公司，甘肃 兰州 730070；3国网甘肃省电力公司经济技术研究院，甘肃 兰州 730050）

摘要：针对MFC系统启动阶段输出响应不稳定以及调节时间较长的问题，结合微生物燃料电池自身特性，提出了基于广义预测控制（generalized predictive control，GPC）的微生物燃料电池（microbial fuel cell，MFC）控制策略。与加入PID控制方法对比得知，加入GPC的MFC系统输出能够避免响应出现大幅度的抖动，且响应速度快，动态调节鲁棒性好，保证了动态输出曲线快速准确地跟踪系统设定值。在给定外电阻为恒值和醋酸盐浓度随时间阶梯变化时，通过带遗忘因子的最小二乘法进行模型辨识，将所得线性模型作为预测模型，采用GPC算法进行控制。仿真表明，GPC能在控制响应速度方面取得好的控制效果以及系统调节过程中的鲁棒性也有了较大的改善。有效地实现了对微生物燃料电池系统的动态性能以及鲁棒性能的优化，验证了所提出的算法有效可行。

关键词：微生物燃料电池；流入物流量；输出响应；广义预测控制

2015-12-21收到初稿，2016-01-05收到修改稿。

联系人及第一作者：安爱民（1972—），男，博士，教授。

Key words: microbial fuel cell; influent flow; output response; generalized predictive control

引 言

经济发展导致了环境、能源之间的矛盾越来越突出，绿色再生能源将备受关注。……