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J-GLOBAL ID：202202233699576405   整理番号：22A1027614

固体酸化物燃料電池のパラメータ抽出のためのバッタ最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Grasshopper Optimization Algorithms for Parameter Extraction of Solid Oxide Fuel Cells

著者 (3件)： Ai Xueyi (1School of Management, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Yue Yi (1School of Management, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Xu Haoxuan (2School of Business Administration, Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan, China)
資料名： Frontiers in Energy Research (Web)  (Frontiers in Energy Research (Web))
巻： 10  ページ： 853991  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7069A  ISSN： 2296-598X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 固体酸化物燃料電池(SOFC)モデリングの精度と信頼性は,いくつかの未知パラメータの正確な抽出と最適化に主に依存する。しかし,SOFCモデルは,マルチピーク,非線形,多変数,および強結合システムである。以前の決定的最適化法では,満足なパラメータ抽出を達成することは困難である。したがって,この論文は超人間アルゴリズムに基づくSOFCパラメータ抽出法を提案し,SOFCモデルのいくつかの重要なパラメータを抽出する。さらに,典型的なSOFCモデルである電気化学モデル(ECM)も研究し,種々の作動条件下でのガラスジャンプ最適化アルゴリズム(GOA)の抽出性能を検証した。MATLABに基づくシミュレーション結果は,GOAが粒子スウォーム最適化(PSO)アルゴリズムによる包括的比較を通して,これらの未知パラメータを推論する精度,速度,および安定性を大いに改良することができることを示した。Copyright 2022 The Author(s) 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 ,  シミュレーション ,  信頼性 ,  *最適化手法 ,  *抽出 ,  モデリング ,  電気化学 ,  *バッタ類 ,  強結合 ,  *パラメータ ,  *固体酸化物燃料電池
準シソーラス用語： *パラメータ抽出 ,  多変量 ,  未知パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： パラメータ抽出 ,  最適化手法 ,  メタヒューリスティックアルゴリズム ,  固体酸化物燃料電池 ,  電気化学モード

分類 (1件)： 燃料電池  (YB04040V)

引用文献 (22件)：

• BuffoG., FerreroD., SantarelliM., LanziniA. (2020). Energy and Environmental Analysis of a Flexible Power-To-X Plant Based on Reversible Solid Oxide Cells (rSOCs) for an Urban District. J. Energ. Storage 29, 101314. doi: 10.1016/j.est.2020.101314
• DamoU. M., FerrariM. L., TuranA., MassardoA. F., MassardoA. F. (2019). Solid Oxide Fuel Cell Hybrid System: A Detailed Review of an Environmentally Clean and Efficient Source of Energy. Energy 168, 235-246. doi: 10.1016/j.energy.2018.11.091
• FathyA., ElazizM. A., AlharbiA. G. (2020). A Novel Approach Based on Hybrid Vortex Search Algorithm and Differential Evolution for Identifying the Optimal Parameters of PEM Fuel Cell. Renew. Energ. 146, 1833-1845. doi: 10.1016/j.renene.2019.08.046
• GongW., YanX., HuC., WangL., GaoL. (2018). Fast and Accurate Parameter Extraction for Different Types of Fuel Cells with Decomposition and Nature-Inspired Optimization Method. Energ. Convers. Manag. 174, 913-921. doi: 10.1016/j.enconman.2018.08.082
• IjaodolaO. S., El- HassanZ., OgungbemiE., KhatibF. N., WilberforceT., ThompsonJ., et al (2019). Energy Efficiency Improvements by Investigating the Water Flooding Management on Proton Exchange Membrane Fuel Cell (PEMFC). Energy 179, 246-267. doi: 10.1016/j.energy.2019.04.074

タイトルに関連する用語 (4件)： 固体酸化物燃料電池 ,  パラメータ抽出 ,  バッタ ,  最適化アルゴリズム