质传过电压是指能量在转化过程中会不可避免地发生一些不可逆损失,该电压损失的作用是在化学反应中驱使电子到达或者离开电极的传递过程。
计算模型活化过电压在阴极和阳极的电极上都有发生。阴极发生的是氧气的还原反应,即氧气与从阳极传递过来的氢离子反应生成水,而阳极的反应速度控制步骤是氢气的吸附过程。总的活化过电压就等于阴极和阳极的活化之和。电池的活化就表示成了电池的温度、电流和物质浓度的函数。各个ξi的值可以根据测量的PEMFC曲线,通过拟合程序得到。
参数优化我们可以根据Ballard的MarkIVPEMFC的公开试验数据确定活化模型中的参数。根据上述电池试验得到的多组温度、氧气分压、氢气分压、电流和活化的数据,采用线性拟和技术得到活化模型参数。为了使所得到的模型能很好地预测活化过电压,应该对模型参数进行优化。
基于小生境技术的混合遗传算法小生境混合遗传算法(HGA)的目的是设计一个新的混合算法框架,将单纯形法和小生境技术有机地融入遗传算法,以增强局部搜索能力,并同时维护种群多样性,有效维持深度搜索和广度搜索的平衡,全面搜索复杂的可行域,快速、可靠地获得高精度的全局最优解。虚线框表示该部分按照一定概率发生,而虚线框中的小生境生成操作的目的是在单纯形搜索操作后刷新种群内的小生境集合。1
模型参数优化模型参数的确定是模型能否实现的关键一步。为了使利用试验数据确定的活化过电压的模型参数能够真实地反映实际PEMFC的性能,必须对模型参数进行优化。在该PEMFC活化过电压的模型中,尚未确定的参数有ξ1,ξ2,ξ3,ξ4,ξ5。在确立优化目标函数时,就必须包含这些参数,这些参数有的表达式非常复杂,有的是一些经验值,有的参数的数学物理表达式难以计算,因此只有结合试验数据,才能在实现模型优化的过程中确定这些参数,可采用计算模型电压输出和实际测量值之间的误差平方和作为目标函数。
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尹维龙 - 副教授 - 哈尔滨工业大学