PEM燃料电池建模与老化优化算法：提升发电效率的关键

本文主要探讨了在质子交换膜燃料电池(PEM fuel cell)的建模与优化过程中，一种结合老化机制和具有挑战性的P系统优化算法的应用。 PEM燃料电池因其高效能和环保特性，在电力生成领域备受关注。准确的模型对于理解和控制其性能至关重要。 作者们提出了一种新颖的半经验模型，该模型旨在提高对PEM燃料电池堆电压输出的预测精度。传统的Amphlett模型在考虑浓度过电压(V con)时，通常会忽略老化这一关键因素。为此，他们创新性地将阴极入口压力引入模型中，作为修正浓度过电压表达式的关键附加因子，以更精确地反映实际运行中的动态变化。 AC-POA（Aging and Challenging P Systems Based Optimization Algorithm）是一种新的参数估计方法，它巧妙地融合了老化机制的启发式更新规则到传统的P系统优化框架内。P系统是一种并行计算模型，以其并行处理能力和简洁的描述方式在模型优化中表现出优势。通过AC-POA，模型参数的优化过程变得更加智能化和自适应，能够更好地捕捉到电池随时间老化带来的影响。 实验部分验证了AC-POA的有效性和模型的拟合性能。研究者们通过对比实验数据，证实了新模型在预测实际样本数据时展现出优于传统模型的性能。结果表明，该模型在考虑老化因素的同时，提供了更为精准的发电行为预测，这对于燃料电池堆的设计、管理和维护具有重要的实际应用价值。 这篇论文不仅贡献了一个改进的PEM燃料电池模型，而且还引入了一种创新的优化算法，这对提高燃料电池的效率和可靠性具有显著意义。对于PEM燃料电池领域的研究人员和工程师来说，这项工作提供了一个强大的工具，帮助他们更好地理解和优化这种清洁能源设备。