Optimización de los parámetros de diseño de la pila de combustible de membrana de intercambio de protones mediante la...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería
• Ciencias de la Computación
• Sistemas de Energía

Sus antecedentes:

• La estimación precisa de parámetros es crucial para el modelado fiable y la evaluación del rendimiento de las pilas de combustible de membrana de intercambio de protones (PEMFC).
• Los algoritmos metaheurísticos existentes enfrentan desafíos para lograr alta precisión y estabilidad en la identificación de parámetros de PEMFC.
• El desarrollo de técnicas de optimización avanzadas es esencial para mejorar la eficiencia y fiabilidad de las PEMFC.

Objetivo del estudio:

• Introducir y evaluar la optimización de la carrera de caballos de Tianji (THRO) para una identificación precisa de parámetros en un modelo de PEMFC ampliamente utilizado.
• Evaluar el rendimiento del marco basado en THRO en diversas pilas de PEMFC comerciales.
• Comparar la THRO con otros algoritmos metaheurísticos recientes para la extracción de parámetros de PEMFC.

Principales métodos:

• Aplicación de la optimización de la carrera de caballos de Tianji (THRO), un novedoso algoritmo metaheurístico.
• Evaluación en seis pilas de PEMFC comerciales: NedStack PS6, Horizon 500W, BCS 500W, 250W, Avista SR-12 y Ballard Mark V.
• Análisis comparativo frente a cinco algoritmos metaheurísticos establecidos: Algoritmo de Inundación (FLA), Optimizador de Competición Educativa (ECO), Algoritmo de Optimización de Kepler (KOA), Algoritmo Fata Morgana (FATA) y Optimizador de Avispa Araña (SWO).

Principales resultados:

• La THRO demostró consistentemente una precisión, robustez y estabilidad de la solución superiores en la identificación de parámetros en todos los modelos de PEMFC probados.
• La THRO logró el menor error cuadrático total (SSE) para todas las pilas de PEMFC evaluadas.
• La THRO exhibió una desviación estándar extremadamente baja, lo que indica una sólida fiabilidad de convergencia y resistencia al estancamiento prematuro.

Conclusiones:

• El marco propuesto basado en THRO es muy eficaz y robusto para la extracción de parámetros de PEMFC.
• La THRO muestra una capacidad de generalización significativa, lo que destaca su potencial como herramienta de optimización fiable para PEMFC.
• La THRO ofrece un enfoque prometedor para avanzar en el modelado de PEMFC, la evaluación del rendimiento y aplicaciones más amplias de sistemas energéticos.