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Mechanistic Model versus Artificial Neural Network Model of a Single-Cell PEMFC

Engineering（科研） 2014年第8期6卷 418-426页

作者： Brigitte Grondin-Perez Sébastien Roche carole lebreton Michel Benne Cédric Damour Jean-Jacques Amangoua Kadjo University of La Reunion Saint-Denis France

Model-based controllers can significantly improve the performance of Proton Exchange Membrane Fuel Cell (PEMFC) systems. However, the complexity of these strategies constraints large scale implementation. In this work, with a view to reduce complexity without affecting performance, two different modeling approaches of a single-cell PEMFC are investigated. A mechanistic model, describing all internal phenomena in a single-cell, and an artificial neural network (ANN) model are tested. To perform this work, databases are measured on a pilot plant. The identification of the two models involves the optimization of the operating conditions in order to build rich databases. The two different models benefits and drawbacks are pointed out using statistical error criteria. Regarding model-based control approach, the computational time of these models is compared during the validation step.

关键词： Mechanistic Model Artificial Neural Network Model Proton Exchange Membrane Fuel Cell Real-Time Experiment

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