Proton Değişim Membranlı Yakıt Hücreleri için ANN Modelleri

Yakıt hücresi, kimyasal enerjiyi doğrudan elektrik ve ısıl enerjiye dönüştürür.

Proton değişim membranı (PEM) yakıt hücreleri, özellikle elektrikli araçlar ve istasyonel güç jeneratörleri için ön plana çıkmaktadır.

Bu çalışmanın amacı, PEM yakıt hücreleri için etkili bir sinir ağı modeli geliştirmektir.

ANN, çok boyutlu bağlantılar gerçekleştirebilen güçlü bir veri modelleme aracıdır.

Geri yayılım ve radial temel fonksiyon ağları (RBF) gibi çeşitli ANN yaklaşımları test edilmiştir.

ANN, çok çeşitli bilimsel ve teknik alanlarda uygulanabilmektedir.

Açık literatürden üç veri seti toplanmış ve Connecticut Global Yakıt Hücresi Merkezi'nden deneysel verilere erişilmiştir.

Deneysel veriler, metanol ve hidrojen beslemeli PEM yakıt hücreleri üzerinde gerçekleştirilmiştir.

Hücre performans verileri, farklı metanol solüsyonu konsantrasyonlarıyla elde edilmiştir.

ANN modeli, hücre voltajı tahmininde tatmin edici bir performans sergilemiştir.

Model, Pt yüklemesinin hücre voltajı üzerindeki etkilerini başarılı bir şekilde simüle etmiştir.

Hibrit modeller, fiziksel modellerle karşılaştırıldığında daha iyi sonuçlar göstermektedir.

ANN yaklaşımı, PEM yakıt hücrelerinin modeli için iyi bir performans göstermektedir.

ANN eğitimi, fiziksel modelin kurulma süresinden farklı değildir, ancak hesaplama açısından daha hızlıdır.

Kullanım kolaylığı, çok boyutlu eşleştirme uygulamaları için ANN modelini uygun hale getirmektedir.