基于改进的蜂蜜子算法实现对质子交换膜燃料电池和光伏电池准确的参数识别

科学领域:

• 生物启发的计算是生物启发的
• 优化可再生能源系统的优化.
• 群体情报算法 群体情报算法

背景情况:

• 加快全球能源转型需要高效的绿色能源系统.
• 准确预测质子交换膜燃料电池 (PEMFC) 和光伏 (PV) 电池的系统效率至关重要.
• 现有的群集智能算法,如蜂蜜算法 (HBA),在搜索稳定性方面存在局限性.

研究的目的:

• 优化PEMFC和光伏电池的参数,以提高效率预测.
• 增强蜂大算法 (HBA) 以提高全球搜索能力和稳定性.
• 开发一种快速而准确的方法,用于预测绿色能源系统中的最大功率点.

主要方法:

• 使用螺旋搜索和一个sigmoid函数增强蜂蜜算法 (HBA).
• 优化质子交换膜燃料电池 (PEMFC) 和光伏 (PV) 电池的参数.
• 使用CEC'17基准函数和真实世界的PEMFC和PV电池数据进行验证.

主要成果:

• 增强的HBA在解决能力和速度方面表现出与原始HBA相比的卓越性能.
• 改进的算法有效地扩大了复杂的多维解决方案空间的搜索范围.
• 该方法在优化PEMFC和PV电池的参数方面被证明是稳健的.

结论:

• 增强的HBA为能源应用的生物启发计算提供了重大进展.
• 这项研究提供了一个快速,准确和智能化的解决方案,用于预测绿色能源系统的最大功率点.
• 这些发现有助于通过更高效和可预测的可再生能源技术加速全球能源转型.