Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/244146 
Erscheinungsjahr: 
2020
Quellenangabe: 
[Journal:] Energy Reports [ISSN:] 2352-4847 [Volume:] 6 [Publisher:] Elsevier [Place:] Amsterdam [Year:] 2020 [Pages:] 1572-1580
Verlag: 
Elsevier, Amsterdam
Zusammenfassung: 
This paper proposes a new optimal method for the parameter identification of a proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) for increasing the model accuracy. In this research, a new improved version based on deer hunting optimization algorithm (DHOA) is applied to the Convolutional neural network for the PEMFC parameters identification purpose. Indeed, the method is implemented to develop the method performance for estimating the PEMFC model parameters. The method is then validated based on 4 operational conditions. Experimental results declared that utilizing the proposed method gives a prediction with higher accuracy for the parameters of the PEMFC model.
Schlagwörter: 
Convolutional neural network
Deer hunting optimization algorithm
Parameter identification
Proton exchange membrane fuel cell
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by Logo
Dokumentart: 
Article
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