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Seven-parameter PEMFC model optimization using an battlefield optimization algorithm
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OA
AI
DOI：10.1016/j.elecom.2025.108033.png)
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摘要
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• PEMFCs中的应用：将BfOA算法应用于优化六种PEMFC堆的设计变量，包括BCS 500 W [41] [42]、SR-12500 W [41,42]、STD 250 W [41] [42]、Nedstack 600 W PS6 [43]、Horizon H-12 [44]和Ballard Mark V [44]。
• 对比分析：将BfOA的性能与九种当前先进算法进行基准对比，包括Thermal Exchange Optimization (TEO) [45]、Grey Wolf optimization (GWO) [46]、Rime Optimization (RIME) [47]、Equilibrium Optimizer (EO) [48]、Marine Predators Algorithm (MPA) [49]、Komodo Mlipir Algorithm (KMA) [50]、Self-Adaptive Differential Evolution (SaDE) [51]、White Shark Optimizer (WSO) [52]和Genetic Algorithm (GA) [53]，涵盖多种优化场景。
• 环境影响评估：评估不同温度和压力条件对PEMFC性能的影响，展示优化模型的适应性和可靠性。
• 实验数据验证：将模拟结果与各PEMFC堆的实验数据进行对比验证，确认BfOA优化模型的鲁棒性和准确性。
Keyword:
Machine learning
Optimization
Fuel cell
Parameter estimation
Run time
Friedman ranking test
AI总结
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期刊
IF:
4.2
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被引数:
1.6W
机构
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