Developing the coyote optimization algorithm for extracting parameters of proton-exchange membrane fuel cell models

Die Entwicklung eines präzisen semiempirischen mathematischen Modells auf Grundlage multilinearer Gleichungen für die Protonenaustauschmembran-Brennstoffzelle (PEMFC), das eine geeignete und präzise Simulation der elektrischen Eigenschaften typischer PEMFC-Stacks unter verschiedenen Betriebsszenarien garantiert, ist das Hauptziel dieser Studie. Die unbekannten Parameter des PEMFC-Modells werden mithilfe eines neuartigen effizienten Optimierungsverfahrens namens Coyote-Optimierungsalgorithmus (COA) extrahiert. Zur Validierung der Wirksamkeit des vorgeschlagenen COA-basierten PEMFC-Modells werden zwei verschiedene Fälle von sieben und zehn unbekannten Parametern an einem kommerziellen PEMFC durchgeführt, das aus der Literatur entnommen wurde. Die Summe der quadratischen Fehler (SSE) zwischen den experimentell gemessenen und den entsprechenden berechneten Daten wird als objektive Funktion betrachtet. Außerdem wird die Wirksamkeit des entwickelten Algorithmus unter verschiedenen Betriebsbedingungen validiert. Darüber hinaus wurden die Ergebnisse, die durch die Anwendung des vorgeschlagenen COA erzielt wurden, mit anderen in der Literatur berichteten Optimierungsmethoden verglichen und sehr kompetitiven Ergebnissen des PEMFC-Modells präsentiert und die nichtstatistischen Parameter auf Grundlage der thermischen Leistungsfähigkeit des COFC ausgewertet.