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Parameter Identification of PEMFC Model Using Improved Dung Beetle Optimization Algorithm
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AI
DOI：10.3390/electronics14010035.png)
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摘要
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质子交换膜燃料电池（PEMFC）是一个具有多输入多输出、非线性和强耦合特性的复杂系统，建立精确的模型是评估PEMFC性能和开发控制策略的基础。由于当前大多数智能算法在确定PEMFC模型参数时容易陷入局部最优，导致参数辨识精度低和模型泛化能力差，我们提出了一种改进的蜣螂优化（IDBO）算法以辨识PEMFC模型的最优参数。为评估IDBO算法的性能，我们以实验输出电压与模型输出电压的均方误差最小化为目标函数，辨识了两种典型商业堆栈BCS 500 W和NedStack PS6以及自研3 kW PEMFC系统的模型最优参数。验证结果表明，IDBO算法相较于DBO算法具有更好的收敛性能和更高的参数辨识精度，其鲁棒性和适用性在解决PEMFC模型参数辨识问题上得到了验证。
Keyword:
proton exchange membrane fuel cell
sum of squared errors
parameter identification
improved dung beetle optimization algorithm
期刊
IF:
2.6
论文数:
1.1W
被引数:
4.7W
机构
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