基于搜寻者优化算法的质子交换膜燃料电池模型优化

• 作者: 戴朝华 李奇 贾俊波 陈维荣 韩明
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 搜寻者优化算法 质子交换膜燃料电池 极化曲线模型 参数优化
• 年，卷（期）: 2008,（17）
• 所属期刊栏目: 核能与可再生能源发电
• 页码范围: 119-124
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4743字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2008.17.021

摘要

搜寻者优化算法(seeker optimization algorithm, SOA)是模拟人的随机搜索行为的一种应用于连续空间的群体智能优化算法.根据质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)极化曲线模型的建模原理,采用SOA算法对该模型的参数进行优化,用以得到一组模型的最优参数.通过仿真结果与实验结果的对比分析,证明SOA算法能够使仿真结果和实验测试数据之问达到很高的拟合精度,对于优化PEMFC的极化曲线模型参数具有明显的优越性.因此,SOA算法对于改善PEMFC极化曲线模型的性能将起到重要的作用,并有望成为模型优化领域的一种新的有效工具.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈维荣	西南交通大学电气工程学院	246	3368	29.0	47.0
2	李奇	西南交通大学电气工程学院	96	827	16.0	25.0
3	戴朝华	西南交通大学电气工程学院	86	1082	20.0	30.0
4	贾俊波	南洋理工大学电力电子工程学院	9	208	9.0	9.0
5	韩明	淡马锡理工学院工程学院	30	291	11.0	16.0