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Parameter optimization of solid oxide fuel cell parameters using quasi-affine transformation evolution with evolution matrix and selection operation algorithm
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AI
DOI：10.1007/s11581-025-06767-3.png)
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摘要
En 中文
固体氧化物燃料电池（SOFCs）参数的精确估计对于提高其效率和性能至关重要。现有的优化技术在高维、非线性参数空间中往往难以应对，导致结果次优。本文提出了一种准仿射变换进化算法，结合进化矩阵和选择操作（QUATRE-EMS），作为QUATRE算法的改进版本，通过整合进化矩阵和一种新颖的选择策略来应对这一挑战。QUATRE-EMS算法在固体氧化物燃料电池参数优化的背景下，与另外九种元启发式算法进行了比较测试，使用动态管状SOFC模型在变化的热（1073至1273 K）和压力（1至9 atm）条件下进行。结果表明，在均方误差（MSE）、计算时间和多次运行的稳定性方面，QUATRE-EMS始终优于其他算法。QUATRE-EMS性能的提升可归因于其增强的搜索能力和对SOFC建模中固有非线性问题的有效处理。这些发现对SOFC系统在实际应用中的优化具有重要意义，为参数估计提供了一种更可靠且计算效率更高的解决方案。性能的提升归因于算法强大的搜索能力和对复杂非线性问题的有效处理。这些发现表明，QUATRE-EMS为SOFC参数估计提供了一种更可靠且高效的解决方案，对能源系统的优化具有重大意义。进一步探索有必要将算法应用于动态系统建模和实时应用。
Keyword:
Solid oxide fuel cells (SOFC)
Parameter estimation
Metaheuristic algorithms
Fuel cell modeling
Energy systems
期刊
IF:
2.6
论文数:
3.4K
被引数:
1.3W
机构
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