燃料电池参数估计基于改进的大猩猩部队技术
Abdullah Shaheen1, Ragab El-Sehiemy2, Attia El-Fergany3
1Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Suez University, Suez, 43533, Egypt.
Scientific reports
|May 29, 2023
概括
一种改进的大猩猩部队技术 (IGTT) 准确估计了质子交换膜燃料电池 (PEMFC) 的参数. 这种先进的方法提高了性能,并减少了用于高效PEMFC建模的错误.
科学领域:
- 能源系统工程 能源系统工程
- 计算智能是一种计算智能.
- 电化学工程 电化学工程
背景情况:
- 对质子交换膜燃料电池 (PEMFCs) 的准确参数提取对于可靠的电流/电压 (I/V) 曲线预测至关重要.
- 现有的优化技术可以在PEMFC建模中与局部最小值和低效的搜索空间探索作斗争.
研究的目的:
- 提出和验证改进的大猩猩部队技术 (IGTT) 的高级版本,以精确估计PEMFC参数.
- 为了增强利用阶段,并防止局部最小值陷入PEMFC模型的优化算法.
主要方法:
- 开发了一种改进的大猩猩部队技术 (IGTT),结合了触点飞行策略 (TFS) 来进行参数提取.
- 在不同的温度和压力条件下,在BCS 500W和模块化SR-12 PEMFC堆上应用和评估IGTT.
- 与供需优化 (SDO),飞狐优化器 (FFO),红狐优化器 (RFO),原始GTT,灰狼算法 (GWA) 和基准函数和PEMFC模型上的粒子群优化 (PSO) 的IGTT性能进行比较.
主要成果:
- 拟议的IGTT在2017年CEC基准函数上显著超过了原来的GTT,GWA和PSO.
- IGTT实现了极具竞争力的最小平方误差总和 (SSE) 值,BCS 500W为0.0117,SR-12 PEMFC为0.000142.
- 在实现PEMFC参数识别的最低SSE和标准偏差 (STD) 方面,IGTT表现优于GTT,SDO,FFO和RFO.
结论:
- IGTT是一个强大的和有效的元启发算法,用于准确的PEMFC参数提取.
- 与现有方法相比,IGTT的增强优化策略提供了更高的趋同性和准确性.
- 这项工作为推进PEMFC建模和性能分析提供了可行的和高度竞争力的框架.
