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J-GLOBAL ID:202202212296863871   整理番号:22A0684009

遺伝的アルゴリズムを用いた高分子電解質膜燃料電池/電池ハイブリッド発電システムのための最適化ルールベースエネルギー管理【JST・京大機械翻訳】

Optimized rule-based energy management for a polymer electrolyte membrane fuel cell/battery hybrid power system using a genetic algorithm
著者 (4件):
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巻: 47  号: 12  ページ: 7932-7948  発行年: 2022年 
JST資料番号: B0192B  ISSN: 0360-3199  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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電池と結合した高分子電解質膜燃料電池(PEMFC)は,将来のエネルギー供給用途のための有望なハイブリッド電力システムである。燃料電池耐久性,電池充電持続性,および燃料消費は,エネルギー管理戦略(EMS)に強く依存している。本論文は,燃料電池と電池システムの間の電力を最適に割り当てるために,遺伝的アルゴリズム(GA)を使用する最適化規則ベースのEMSを提唱する。リアルタイム規則ベースのEMSにおける制御変数を,燃料電池耐久性と効率を考慮して,電池充電持続の単一目的によって最適に調整した。提案した最適化ルールベースのEMSを,それぞれMATLAB/SimulinkとLabVIEWベースの実験装置によってシミュレートし,実験的に検証した。従来のルールベースのEMS,ファジー論理EMS,および動的計画法(DP)EMSも比較のために検討した。比較結果は,最適化ルールベースEMSが,従来のルールベースおよびファジー論理EMSに対して大きな性能改善を実現することを明らかにした。燃料経済,電池充電持続性,燃料電池効率,およびシステム耐久性に関して,DP EMSと比較して,最適に近い性能を検証した。規則ベースのEMSとGA最適化アルゴリズムの組合せは,エキスパート経験とグローバル最適化特性を持っている利点を持ち,低い計算負荷でリアルタイムアプリケーションで最適電力配分を実現し,それは,有効性の損失なしで他のEMSシステムに容易に適用することができる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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電気自動車  ,  燃料電池 

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