[发明专利]一种基于变异粒子群和差分进化混合算法的PEMFC系统温度建模方法有效

专利信息
申请号: 201611222635.1 申请日: 2016-12-27
公开(公告)号: CN106654319B 公开(公告)日: 2019-03-19
发明(设计)人: 赵立业;沈翔;李宏生;黄丽斌;刘锡祥;李坤宇 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: H01M8/04007 分类号: H01M8/04007;H01M8/04298;G06F17/50
代理公司: 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 代理人: 杨晓玲
地址: 211189 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 变异 粒子 进化 混合 算法 pemfc 系统 温度 建模 方法
【权利要求书】:

1.一种基于变异粒子群和差分进化混合算法的PEMFC系统温度建模方法,其特征在于:包括如下步骤:

(1)定义PEMFC系统各模块温度:燃料气体温度t1,氧化气体温度t2,冷却水温度t3,阳极温度t4,阴极温度t5,质子膜温度t6,阳极侧双极板温度t7,阴极侧双极板温度t8,定义温度向量p=(t1,t2,t3,t4,t5,t6,t7,t8);

(2)建立一个包含m个粒子的粒子群,设置种群规模m=8,n为粒子号,n∈[1~m],最大进化代数Amax;个体n温度向量tn=(tn1,tn2,…,tnD),d=1,2,…,D,tnd为个体n的第d维向量,D表示温度观察次数,d表示观察号;第n个粒子记为表示第n个粒子第a次迭代时的温度向量,初始时第n个粒子的温度增量记为表示第n个粒子第a次迭代时的温度增量,初始时

(3)计算第n个粒子自身最优解和全局最优解:

情况一:迭代次数a=0

第n个粒子在第0次迭代时的解记为第n个粒子在第0次迭代时的自身最优解记为其中,f(X)为适应值函数,

在第0次迭代时的全局最优解记为flocal=f(plocal),

情况二:迭代次数a≠0

第n个粒子在第a次迭代时的解记为若则更新第n个粒子在第a次迭代时的自身最优解否则,维持第n个粒子的自身最优解

若minfn(a)<fglobal,则更新第a次迭代时的全局最优解flocal=f(plocal),否则,维持全局最优解flocal=f(plocal);

(4)判断是否满足a≥Amax:若满足,则进入步骤(7);否则,进入步骤(5);

(5)更新个体n,具体包括如下步骤:

(51)判断rand≥α(a)是否成立:若成立,进入步骤(52);否则,进入步骤(53);其中:rand为区间[0,1]上均匀分布的随机数,为交替概率函数;

(52)采用变异粒子群算法对第n个粒子更新:

根据下式对第n个粒子的增量更新

根据下式对第n个粒子的值进行更新:

其中:w为惯性权重,c1和c2为非负加速因子,r1和r2为区间(0,1)上均匀分布的随机数;

(53)采用差分进化算法对第n个粒子进行更新:

①采用差分进化算法的变异操作,设个体n变异后的值为则:

其中:ra和rb为区间[1,d]上互不相同的随机整数,缩放因子F为区间[0,2]上的一个常数;

②对第n个粒子变异后的值采用差分进化算法的交叉操作

其中:CR为交叉概率,和为第n个粒子变异前、变异后和交叉后值的第d维分量,

③对第n个粒子变异前的值和交叉后的值采用差分进化算法的选择操作,选择适应值小的作为下一代:

(6)a=a+1,返回步骤(3);

(7)输出全局最优解pglobal

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