Xi Chen · Wentao Feng · Yukang Hu · Shuhuai You 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.326

摘要 作为一种绿色能量转换装置，质子交换膜燃料电池（PEMFC）堆的功率性能由实际运行参数决定。根据目标需求对PEMFC的功率密度及其相应操作参数进行优化至关重要。本文提出了一种结合随机森林算法（RF）与改进的光谱优化算法（ILSO）的PEMFC堆功率密度全局优化策略。基于PEMFC数学模型的仿真结果构建数据集，并用于训练一种数据驱动的代理模型。代理模型的输入变量包括工作温度、阳极压力、阴极/阳极相对湿度和电流密度，输出为功率密度。预测性能结果显示，训练集中平均绝对误差（MAE）、均方误差（MS...

解读: 该PEMFC功率密度优化技术对阳光电源氢能储能系统具有重要借鉴价值。文中数据驱动建模与智能优化算法结合的思路,可应用于ST系列PCS多参数协同优化,提升能量转换效率。随机森林代理模型将优化时间缩短44.8%,与iSolarCloud平台预测性维护理念高度契合。温度、压力、湿度等多维参数寻优方法,可迁...