【摘 要】
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基于质子交换膜燃料电池（PEMFC）电堆的输出特性及相关电化学反应建立输出特性模型，提出改进混沌粒子群优化（CPSO）算法来优化PEMFC输出特性模型参数辨识问题。首先采用6种标准测试函数验证了CPSO算法的寻优性能，然后针对两种参数不同的电堆进行了输出特性模型参数辨识。结果表明，相较于遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）算法、受约束粒子群优化（B-PSO）算法、具有收缩系数的粒子群优化（PSO
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2020YFB1506802）； 广东省重点领域研发计划项目（2020B0909040004）；
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基于质子交换膜燃料电池（PEMFC）电堆的输出特性及相关电化学反应建立输出特性模型，提出改进混沌粒子群优化（CPSO）算法来优化PEMFC输出特性模型参数辨识问题。首先采用6种标准测试函数验证了CPSO算法的寻优性能，然后针对两种参数不同的电堆进行了输出特性模型参数辨识。结果表明，相较于遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）算法、受约束粒子群优化（B-PSO）算法、具有收缩系数的粒子群优化（PSO-χ）算法、引力粒子群优化（GSAPSO）算法以及差分进化算法（DE）,CPSO算法辨识精度最高且收敛速度最快。静态工况下电堆1的均方根误差为0.213,平均相对误差为2.339%;电堆2的均方根误差为0.481,平均相对误差为1.243%,充分说明CPSO算法在PEMFC输出特性模型参数辨识方面的优越性。
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