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PEMFC parameter identification using a Reverse-Search Chaos Differential-Evolution Whale Optimization Algorithm
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.ijhydene.2025.03.033.png)
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摘要
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本研究提出了一种元启发式方法，即反向搜索混沌差分进化鲸鱼优化算法（RSCDWOA），用于精确估计质子交换膜燃料电池（PEMFCs）半经验模型中的未知参数。精确建模和参数识别对于优化PEMFC性能至关重要，而RSCDWOA算法旨在解决PEMFC电压-电流特性曲线的非线性、多变量特性带来的挑战，相比传统优化方法，能够缓解局部最优收敛风险并减少计算时间。本研究引入了一种新算法，用于高效识别PEMFC模型未知参数，采用三阶段过程：差分进化、探索1和探索2。这些阶段协同工作以最小化测量数据与估计数据之间的差异，从而获得最优解。通过从12个商业PEMFC系统中提取7个未知参数并与其他成熟优化方法进行对比分析，验证了该算法的性能，结果表明其具有更优的收敛速度、稳定性和准确性。此外，动态运行条件下的仿真结果进一步证实了该算法在参数识别方面的鲁棒性和高计算效率。RSCDWOA的运行时间最短，为0.198984s，分别占RIME（4.40233s）、GNDO（4.213444s）、GBO（8.186774s）、GBO（8.186774s）、AO（4.937394s）、EDO（9.469845s）、GMO（5.347436s）、PSO（5.469166s）、GA（6.174074s）和WOA（9.537138s）运行时间的42%、72%、86%、80%、70%、60%、70%、59%、67%和39%。这表明RSCDWOA在运行时间方面显著优于本研究中的其他算法。
Keyword:
Hydrogen
Fuel cell
Optimization
Parameter extraction
Non-parametric test
RSCDWOA
期刊
IF:
8.3
论文数:
5.5W
被引数:
23.1W
机构
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