A novel online energy management strategy for multi fuel cell systems
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the design of an energy management strategy (EMS) for a multi-stack fuel cell system (MFCS). In this regard, firstly, two power allocation strategies, namely Daisy Chain and Equal Distribution have been developed and compared in characteristics terms. Subsequently, a novel adaptive strategy is proposed to split the power between the fuel cells and the battery by utilizing the demanded power, state of charge (SOC) of the battery, maximum power and efficiency point of each fuel cell. In a MFCS, each fuel cell shows variable performances in different operating conditions depending on its specific ageing, material, and external factors. The purpose of this study is to ensure an equal level of degradation for each fuel cell and to make them operate in an efficient zone, with the assistance of an online identification method as well as an adaptive power strategy. Simulations have been conducted in Matlab-Simulink environment. In this work, a mechanistic fuel cell model is employed to imitate the behaviour of a real MFCS and a semi-empirical model, coupled with an adaptive recursive least square (ARLS) to predict the maximum power (MP) and maximum efficiency (ME). The results of the proposed strategy show noticeable improvements in the fuel economy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».