A Tribe Particle Swarm Optimization for Parameter Identification of Proton Exchange Membrane Fuel Cell

Message:
Abstract:
In recent years, identification of proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) parameters has drawn attention of many researchers. Polarization curve has a key role in proton exchange membrane fuel cell. However, the main problem associated with accurate modeling is lack of information on precise parameters of the model. In this regard, the most common method for actual parametric identification of PEMFC is use of optimization techniques. In this paper, we have employed a Tribe-PSO algorithm, multi-layered and multi-phased hybrid particle swarm optimization model to identify parameters of PEMFC model. In addition, the results of Tribe-PSO are compared to Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, Genetic Algorithm, and Artificial Immune System (AIS). The results of computer simulations show that the Tribe-PSO algorithm has an appropriate convergence feature and acceptable computation capability, and it is an efficient method in deriving parameters of the PEMFC stack model.
Language:
English
Published:
International Journal of Engineering, Volume:28 Issue: 1, Jan 2015
Pages:
16 to 24
magiran.com/p1350452  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!