強化された人工蜂群最適化を用いたプロトン交換膜燃料電池パラメータの推定

要旨 プロトン交換膜燃料電池（PEMFC）は、その効率と環境に優しい特性により、エネルギー移行において重要な役割を果たしています。しかし、正確なパラメータ推定は、PEMFCシステムの効果的なモデリングと制御において重要な役割を果たします。本研究では、モデルパラメータの正確な推定のために、強化された人工蜂群（E-ABC）アルゴリズムを提案します。ABCアルゴリズムのランダムスカウトフェーズは、開発されたアプローチでの解空間のより効率的かつバランスの取れた探索を実現するために、サインおよびコサイン関数を使用した誘導検索に置き換えられます。性能評価には、BCS 500 WおよびNedStack PS6の2つの商用PEMFCスタックが考慮されました。提案されたE-ABCアルゴリズムのPEMFCパラメータ推定における有効性は、いくつかのアルゴリズムとの比較を通じて分析されました。E-ABCは、BCS 500 WおよびNedStack PS6 PEMFCシステムのパラメータを、それぞれ0.01191および2.14895の二乗誤差の合計値で成功裏に推定しました。比較分析から得られた結果は、E-ABCアルゴリズムが他の手法に対して有意に低い推定誤差を達成しており、優れていることを明確に示しています。中央値および標準偏差の値の減少は、より高い性能の安定性と一貫性の証拠として機能します。また、非パラメトリック統計分析は、提案されたE-ABCアルゴリズムの優位性の統計的有意性をさらに確認します。