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基于AEO-MRFO的固体氧化物燃料电池参数辨识

陈义军  杨博  郭正勋  束洪春  曹璞璘  
【摘要】:提出一种基于人工生态系统优化(artificial ecosystem-based optimization,AEO)算法与蝠鲼觅食优化(manta ray foraging optimization, MRFO)算法的协调优化算法,即AEO-MRFO协调优化器(AEO-MRFO coordinating optimizer,EMCO),用于各种固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)的参数辨识。为提高SOFC参数辨识的精确度与稳定性,EMCO舍弃MRFO气旋觅食算子中随机性过强的搜索操作,并随迭代过程动态协调AEO分解算子和经过改进的MRFO翻滚觅食算子,合理平衡局部探索(local exploitation)和全局搜索(global exploration)。通过4个算例对EMCO的SOFC参数辨识性能进行研究,即荷兰能源研究中心和波兰CEREL公司各自生产的2种SOFC单体电池测试数据和蒙大拿州立大学的5kW SOFC电池堆栈在2个不同运行条件下的实验数据。此外,还研究了SOFC堆栈温度及压强变化对参数辨识精度的影响。仿真结果表明,与蚁群优化(ant colony optimization,ALO)算法、均衡优化器(equilibrium optimizer,EO)、灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法、堆栅优化器(heap-based optimizer,HBO)、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、AEO算法和MRFO算法相比,EMCO均能快速、精确、稳定地实现SOFC参数辨识。

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