Mathematical Modeling and Genetic Algorithm-Based Energy Management in Hydrogen PEM Fuel Cell Electric Vehicles

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a detailed PEM FCEV model and GA-based EMS that yields 9-12% hydrogen consumption improvement, useful for further optimization studies.

🏢実務担当者:Offers a validated EMS strategy that can be adapted for commercial FCEV control systems to enhance fuel economy.

水素燃料電池電気自動車（FCEV）は、電気化学変換システム内における二原子水素の本質的に高いエネルギー密度を活用し、車両の脱炭素化における重要な軌道を表している。再生可能経路を通じて供給される場合、そのような水素は、ゼロテールパイプ排出、向上したエネルギー効率、および拡張された運転航続距離プロファイルを特徴とする推進アーキテクチャを促進する。ピーク時のシステム効率を実現するには、高忠実度の燃料電池スタック設計、堅牢な圧縮ガス貯蔵モード、および微妙なエネルギー管理プロトコルの相乗的な調整が必要である。過渡的なストレッサーを低減し、長期的な電気化学的安定性を保証するために、確率的な運転条件スペクトルを扱う際には、制約を考慮したアーキテクチャ合成と組み合わせたマルチスケールモデリングおよび予測シミュレーションの採用が重要である。本研究は、水素プロトン交換膜（PEM）燃料電池車両の高忠実度数学的プラントモデルを開発し、高度なエネルギー管理戦略（EMS）を実装する。FCEVプラントモデルは、動力源の出力制限を考慮したフォワードアプローチ法を用いて開発される。PEM燃料電池システムは、電圧損失メカニズムを表す、正確かつ詳細にモデル化される。数学モデルの性能は、8〜10%の誤差範囲で実験結果と較正された。一方、永久磁石同期モータは、正確なトルク調整を保証するためのフィールド指向制御（FoC）とともに数学的にモデル化される。エネルギー管理戦略（EMS）は、車両の性能と効率を高めるために燃料電池とバッテリーの調整を最適化する。オンラインEMSはリアルタイムデータを用いて制御を適応させる一方、オフラインEMSは過去の運転パターンに機械学習を適用して予測的なエネルギー配分を行う。本研究では、オフラインEMSの一種である遺伝的アルゴリズム（GA）ベースのEMSを実装し、燃料経済性、動的性能、およびコンポーネントレベルのエネルギー使用量を向上させる。非最適化運転と比較して、GAアプローチは改善された出力分割効率、水素消費量の9〜12%の改善を提供し、その結果、より低いエネルギー消費と向上した全体的な車両性能をもたらす。この研究は、より良い設計、シミュレーション、および最適化方法を通じてPEM FCEV技術を改善し、持続可能で効率的な輸送における将来の進歩のための強固な基盤を築くものである。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Hydrogen Fuel Cell Electric Vehicles (FCEVs) represent a significant trajectory in vehicular decarbonization, harnessing the inherently high energy density of diatomic hydrogen within electrochemical conversion systems. When sourced via renewable pathways, such hydrogen facilitates propulsion architectures characterized by zero tailpipe emissions, enhanced energy efficiency, and extended operational range profiles. Realizing peak systemic efficacy necessitates the synergistic orchestration of high-fidelity fuel cell stack design, resilient compressed gas storage modalities, and nuanced energy governance protocols. To reduce transient stressors and guarantee long-term electrochemical stability, employing multi-scale modeling and predictive simulation, combined with constraint-aware architectural synthesis, is crucial in handling stochastic driving conditions spectra.This study develops a high-fidelity mathematical plant model of a hydrogen Proton Exchange Membrane (PEM) fuel cell vehicle and implements advanced Energy Management Strategies (EMS). The FCEV plant model is developed with the forward approach method, taking into account the power limitations of the power plant. A PEM fuel cell system is accurately and in detail modeled, representing voltage loss mechanisms. The performance of the mathematical model was calibrated with the experimental results with an error margin of 8-10%. Whereas, a permanent magnet synchronous motor is modeled mathematically along with a Field-Oriented Controller (FoC) for ensuring precise torque regulation.Energy Management Strategies (EMS) optimize fuel cell and battery coordination to boost vehicle performance and efficiency. Online EMS adapts control using real-time data, while offline EMS applies machine learning to past driving patterns for predictive energy allocation. In this study, a Genetic Algorithm (GA)-based EMS, which is one of the types of offline EMS, is implemented to enhance fuel economy, dynamic performance, and component-level energy usage. Compared to non-optimized operation, the GA approach offers improved power split efficiency, 9-12% improvement in hydrogen consumption, resulting in lower energy consumption and enhanced overall vehicle performance.This work improves PEM FCEV technology through better design, simulation, and optimization methods, laying a solid foundation for future advancements in sustainable and efficient transportation.

• semanticscholar https://doi.org/10.4271/2026-26-0257first seen 2026-05-15 19:58:24 · last seen 2026-08-11 05:03:03