基于非线性瞪羚优化算法的质子交换膜燃料电池参数智能估计新方法

推荐：针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)非线性建模难题，研究人员提出新型非线性瞪羚优化算法(NGOA)，通过引入自适应步长控制和非线性平衡参数，显著提升经典GOA算法的勘探与开发能力。实验表明，NGOA在Ballard Mark V(5 kW)和BCS 500W两种PEMFC模型参数估计中分别达到0.83786419和0.01168725的SSE精度，标准差低至10-15量级，为氢能系统优化提供高效AI工具。

　　

在全球能源转型背景下，质子交换膜燃料电池(PEMFC)因其高效率、零排放等优势成为清洁能源研究热点。然而，PEMFC复杂的电化学特性导致其数学模型存在多个难以直接测量的关键参数(如β_1-4、λ_m、R_c等)，传统参数估计方法易陷入局部最优，严重影响系统仿真精度和控制效果。针对这一挑战，研究人员创新性地开发了非线性瞪羚优化算法(Nonlinear Gazelle Optimization Algorithm, NGOA)，通过改进经典GOA算法的探索机制，实现了PEMFC参数的高精度辨识。

研究团队首先构建了包含活化损耗(U_act)、欧姆损耗(R_in)和浓度损耗(U_con)的PEMFC半经验模型，以最小化实验与模型电压的平方误差和(SSE)为目标函数。NGOA算法通过两个核心创新提升性能：1) 采用新型自适应参数CF_new=abs(2(1-t/T_max)-1)控制瞪羚移动步长；2) 引入非线性权重系数w=2exp(-(6t/T_max)²)平衡算法勘探与开发阶段。在CEC-2017测试函数验证中，NGOA在Sphere、Rosenbrock等函数上实现10^-16量级的超低标准差，收敛速度较原始GOA提升50%以上。

关键技术方法包括：1) 基于Amphlet模型构建PEMFC电压方程；2) 设计非线性控制参数w和CF_new；3) 采用Lévy飞行与布朗运动混合搜索策略；4) 对Ballard Mark V(35cell, 50.6cm²)和BCS 500W(32cell)开展参数辨识；5) 通过Wilcoxon检验验证算法显著性差异。

研究结果显示：

1. 基准测试验证：在8个标准测试函数中，NGOA在f₁-f₅函数均达到理论最优解，其中f₄(Ackley函数)的收敛精度达8.88×10^-16，较GOA提升6个数量级。

2. Ballard Mark V参数估计：NGOA获得最优SSE=0.83786419，关键参数β₃=3.837868×10^-5、λ_m=22.999992，标准差仅1.228×10^-15。极化曲线拟合显示，在70°C、1atm条件下最大功率点误差<0.5%。

3. BCS 500W参数估计：SSE降至0.01168725，较ABCED算法提升0.16%，运行时间(14.64s)比GOA减少30%。绝对误差分析表明，95%工作点的电压预测偏差控制在20mV以内。

4. 算法对比：与EDO、MRFO等7种算法相比，NGOA在收敛速度和解质量上均具优势，其中对Ballard Mark V的优化仅需34次迭代，较EJAYA(75次)提速55%。

该研究通过仿生智能算法创新，解决了PEMFC模型参数辨识的精度-效率矛盾。NGOA算法展现的1.643×10^-16超低标准差，使其特别适合燃料电池系统的实时优化控制。未来可进一步探索：1) 多物理场耦合模型参数协同估计；2) 基于NGOA的PEMFC寿命预测；3) 算法在SOFC等其他电化学系统的适用性。研究成果为氢能装备数字化提供了可靠的计算工具，对推动交通运输、分布式能源等领域的氢能应用具有重要实践价值。