دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 55043
ترجمه فارسی عنوان مقاله

مدل سازی و عملیات بهینه سازی یک سیستم سلول سوختی غشایی تبادل پروتون برای حداکثر کارایی

عنوان انگلیسی
Modeling and operation optimization of a proton exchange membrane fuel cell system for maximum efficiency
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
55043 2016 14 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Energy Conversion and Management, Volume 113, 1 April 2016, Pages 52–65

ترجمه کلمات کلیدی
سلول سوختی غشای تبادل پروتون، مدل سازی، شبیه سازی، بهینه سازی عملیات، شبکه های عصبی مصنوعی
کلمات کلیدی انگلیسی
Proton exchange membrane fuel cell; Modeling; Simulation; Operation optimization; Artificial neural network
ترجمه چکیده
این مقاله روش بهینه سازی عملیات را ارائه می دهد و کاربرد آن را به یک سیستم سلول سوختی غشایی تبادل پروتون می دهد. یک مشکل بهینه سازی محدود شده برای به حداکثر رساندن کارایی یک سیستم سلول سوختی با استفاده از مدل های عملیاتی حاصل از عملیات واقعی سیستم طراحی شده است. مدل های تجربی و نیمه تجربی برای اکثر مولفه های سیستم بر اساس شبکه های عصبی مصنوعی و معادلات نیمه تجربی توسعه داده شد. قبل از بهینه سازی سیستم، مدل های توسعه یافته با مقایسه نتایج شبیه سازی با اندازه گیری ها مورد تایید قرار گرفتند. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل حساسیت به منظور توضیح اثرات متغیرهای اصلی عامل بر کارایی سیستم تحت محدودیت های عملی عملی انجام شد. سپس شرایط کارآیی مطلوب در بارهای مختلف سیستم مورد بررسی قرار گرفت. نتایج بهینه سازی نشان داد که شکاف کارآیی بین بهترین و بهترین شرایط عملیاتی سیستم می تواند به 5/1٪ ± 5/5٪ بسته به محدوده خروجی قدرت برسد. برای بررسی نتایج بهینه سازی، شرایط عملیاتی بهینه برای سیستم سلول سوختی اعمال شد و نتایج اندازه گیری با مقادیر بهینه مورد نظر مقایسه شد. اختلاف بین مقادیر اندازه گیری شده و انتظار می رود بی اهمیت است، که نشان می دهد که روش بهینه سازی عملیات پیشنهادی برای افزایش قابل توجهی در کارایی سیستم سلول سوختی کاملا موفق بود.

چکیده انگلیسی

This paper presents an operation optimization method and demonstrates its application to a proton exchange membrane fuel cell system. A constrained optimization problem was formulated to maximize the efficiency of a fuel cell system by incorporating practical models derived from actual operations of the system. Empirical and semi-empirical models for most of the system components were developed based on artificial neural networks and semi-empirical equations. Prior to system optimizations, the developed models were validated by comparing simulation results with the measured ones. Moreover, sensitivity analyses were performed to elucidate the effects of major operating variables on the system efficiency under practical operating constraints. Then, the optimal operating conditions were sought at various system power loads. The optimization results revealed that the efficiency gaps between the worst and best operation conditions of the system could reach 1.2–5.5% depending on the power output range. To verify the optimization results, the optimal operating conditions were applied to the fuel cell system, and the measured results were compared with the expected optimal values. The discrepancies between the measured and expected values were found to be trivial, indicating that the proposed operation optimization method was quite successful for a substantial increase in the efficiency of the fuel cell system.