基于改进Pelican优化算法的质子交换膜燃料电池参数识别  

作　　者：沈海林 崔勇 操良玉 喻锐 付波[3] SHEN Hailin;CUI Yong;CAO Liangyu;YU Rui FU Bo

机构地区：[1]武汉中极氢能产业创新中心有限公司,湖北武汉430000 [2]武汉船用电力推进装置研究所,湖北武汉430000 [3]湖北工业大学,湖北武汉430068

出　　处：《信息技术与信息化》2024年第10期111-114,共4页Information Technology and Informatization

基　　金：150kW级燃料电池电堆测试设备研发(2023BAB209)。

摘　　要：针对传统智能算法在求解质子交换膜燃料电池(PEMFC)参数识别问题时识别精度低、收敛速度慢、易受局部最优影响等问题,提出一种基于改进Pelican优化算法(IPOA)的PEMFC参数识别方法。在算法的初始化阶段,使用改进的混沌逆学习策略来初始化POA算法的搜索代理,确保搜索代理在解空间中的分布更加均匀。在优化阶段,引入自适应调整因子来动态调整算法的步长,平衡算法的开发和探索能力,从而提高优化效率,使其能够更有效地确定最优解。接着,设计了一种多策略变异机制来进一步更新优化结果,增强了算法的全局最优搜索能力。最后,将所提出的算法应用于250 W PEMFC模型的参数识别。结果表明,其具有更高的参数识别精度。

关 键 词：质子交换膜燃料电池 参数识别 启发式算法 最优搜索能力 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TM911.4[自动化与计算机技术—控制科学与工程]