氢能源系统中质子交换膜燃料电池参数估计的混合元启发式优化研究

针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)非线性参数估计难题，研究人员提出新型混合元启发式算法HBASCSO，融合蜜獾算法(HBA)与沙猫群优化(SCSO)，在6种PEMFC堆栈中实现误差降低70%、收敛时间缩短90%，为氢能系统实时建模与数字孪生提供强鲁棒性解决方案。

　　

在全球能源结构向清洁化转型的背景下，质子交换膜燃料电池(PEMFC)因其高效率、零排放等优势成为氢能利用的核心技术。然而这种装置的电压-电流(V-I)特性呈现高度非线性，其性能参数如交换电流密度、欧姆电阻等难以直接测量，必须通过复杂建模反演获得。传统梯度下降法和最小二乘法面对这类多峰、高维参数空间时，常陷入局部最优或严重依赖初始猜测值，制约了燃料电池系统的精准控制和寿命预测。

为突破这一瓶颈，Imam Mohammad Ibn Saud Islamic University（沙特伊斯兰大学）的Wulfran Fendzi Mbasso团队创新性地将自然界两种生物行为策略相结合：借鉴蜜獾算法(HBA)的全局探索能力与沙猫群优化(SCSO)的局部精细搜索特性，构建出混合元启发式框架HBASCSO。该研究通过逻辑概率函数动态调控探索-开发平衡，在BCS 500W、Nedstack PS6等6种商用PEMFC堆栈上实现突破性进展，相关成果发表于《International Journal of Hydrogen Energy》。

关键技术方面，研究采用MATLAB平台构建模块化仿真环境，通过Friedman排序和Wilcoxon符号秩检验进行统计验证，结合多目标函数评估（包括均方根误差RMSE和收敛时间），对比测试了粒子群优化(PSO)、灰狼算法(GWO)等5种基准算法。实验数据涵盖250W-600W功率范围的燃料电池，特别考察了气体扩散层(GDL)微观结构变异对参数估计的影响。

【PEMFC建模与优化问题】
研究基于半经验电压模型建立7维参数空间，包含活化过电位、浓度极化等非线性项。通过引入动态搜索半径和自适应步长机制，HBASCSO成功将Ballard Mark V模型的欧姆电阻估计误差从传统算法的12.3%降至3.7%。

【HBASCSO算法开发】
创新点在于设计双阶段混合机制：初期采用HBA的"挖掘式"全局搜索，当适应度改善率低于阈值时，通过Logistic函数平滑切换至SCSO的"伏击式"局部优化。这种策略在SR-12W模型测试中使收敛代数减少92代。

【实验结果】
横向对比显示，HBASCSO在全部测试案例中保持Friedman排名第一（Rank=1.0），标准差较次优算法降低58%。特别在模拟GDL水分布动态变化时，其噪声鲁棒性使电压预测波动范围控制在±0.015V内。

该研究的意义在于：首次实现生物启发算法在PEMFC多场景建模中的普适性验证，为燃料电池数字孪生提供实时参数更新方案。通过开源MATLAB代码库，该方法可直接集成于车载BMS系统或电站健康管理平台。未来可扩展至固体氧化物燃料电池(SOFC)等多电化学体系，推动氢能装备的智能化进程。