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J-GLOBAL ID：202102256664775368   整理番号：21A0163494

開発されたコヨーテ最適化アルゴリズムとPEMFCモデルの最適パラメータ推定への応用【JST・京大機械翻訳】

Developed Coyote Optimization Algorithm and its application to optimal parameters estimation of PEMFC model

著者 (4件)： Yuan Zhi (Engineering Research Center of Renewable Energy Power Generation and Grid-connected Control, Ministry of Education, Xinjiang University, Urumqi, Xinjiang, 830047, China) ,  Wang Weiqing (Engineering Research Center of Renewable Energy Power Generation and Grid-connected Control, Ministry of Education, Xinjiang University, Urumqi, Xinjiang, 830047, China) ,  Wang Haiyun (Engineering Research Center of Renewable Energy Power Generation and Grid-connected Control, Ministry of Education, Xinjiang University, Urumqi, Xinjiang, 830047, China) ,  Yildizbasi Abdullah (Department of Industrial Engineering, Ankara Yildirim Beyazit University (AYBU), 06010, Ankara, Turkey)
資料名： Energy Reports  (Energy Reports)
巻： 6  ページ： 1106-1117  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3058A  ISSN： 2352-4847  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,プロトン交換膜燃料電池(PEMFC)モデルの最適パラメータ推定のために新しいアプローチを導入した。主な目的は,モデルの最適パラメータ選択によって,経験的データと提案方法の間の全誤差を最小化することである。方法論は,モデルの未知パラメータ値を決定するために,Coyote最適化アルゴリズム(DCOA)の新しく導入した開発したバージョンを用いることに基づいている。2kW Nexa FCと6kW NedSスタックPS6 FCを含む2つの異なるPEMFCモデルを,検証のために採用し,結果を,従来のCOA,Seagull最適化アルゴリズム,および(N+λ)-ESアルゴリズムを含む経験的データおよびいくつかのよく知られた方法と比較し,文献方法に対する提案した方法の優位性を示した。最終結果は,提案したDCOAと経験的データの間の満足な一致を示した。また,結果は,他の比較方法に対して提示した方法の優秀性を示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *最適化手法 ,  *固体高分子形燃料電池
準シソーラス用語： *最適パラメータ ,  未知パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： プロトン交換膜燃料 ,  コヨーテ最適化アルゴリズム ,  開発 ,  モデルパラメータ推定 ,  電気回路等価

分類 (1件)： 燃料電池  (YB04040V)

タイトルに関連する用語 (8件)： 開発 ,  コヨーテ ,  最適化アルゴリズム ,  PEMFC ,  モデル ,  最適パラメータ ,  推定 ,  応用