Advanced performance optimization of PEMFC systems Using conventional,Intelligent,and Hybrid MPPT Control stratie

Abstract

The growing demand for clean and sustainable energy systems has increased the interest in Proton Exchange Membrane Fuel Cells (PEMFCs) due to their high efficiency, low operating temperature, and environmentally friendly operation. The performance of PEMFC systems, however, strongly depends on efficient power management and suitable control strategies capable of ensuring operation at the Maximum Power Point (MPP) under varying operating conditions. This work focuses on the modeling, simulation, and control of a PEMFC system associated with a hybrid Maximum Power Point Tracking (MPPT) strategy developed under the MATLAB/Simulink environment. The proposed system consists of a PEMFC stack, a DC-DC Boost converter, a PWM generation block, and an MPPT controller combining the conventional Perturb and Observe (P&O) algorithm with an Artificial Neural Network (ANN)-based intelligent approach. A mathematical formulation of the PEMFC was first developed using a hybrid model integrating both stationary and dynamic behaviors. Amphlett's semi-empirical model was adopted to accurately represent the voltage characteristics of the fuel cell while considering activation, ohmic, and concentration losses. Different MPPT techmques were then analyzed, including conventional and intelligent approaches such as P&O, ANN, and Fuzzy Logic methods. The proposed hybrid P&O-ANN controller was designed to improve tracking accuracy, reduce oscillations around the Maximun Power Point, and enhance the dynamic response of the system. Simulation results demonstrated that the hybrid approach provides better performance compared to the conventional MPPT method in terms of response speed, stability, and energy extraction efficiency. Furthermore, the integration of the Boost converter ensured efficient power transfer and stable output voltage characteristics. The obtained results confirm the effectiveness of the proposed hybrid MPPT strategy for improving the overall performance of PEMFC energy systems. This work also highlights the potential of artificial intelligence techniques in the development of advanced and efficient renewable energy control systems. الملخص: أدى الطلب المتزايد على أنظمة الطاقة النظيفة والمستدامة إلى زيادة الاهتمام بخلايا الوقود ذات غشاء تبادل ، وذلك بفضل كفاءتها العالية، وانخفاض درجة حرارة تشغيلها، وطبيعتها الصديقة (PEMFC) البروتونات يعتمد بشكل كبير على الإدارة الفعالة للطاقة واستراتيجيات PEMFC للبيئة. ومع ذلك، فإن أداء أنظمة في ظل ظروف تشغيل (MPP) التحكم المناسبة القادرة على ضمان التشغيل عند نقطة القدرة العظمي متغيرة مرتبط باستراتيجية هجينة لتتبع نقطة PEMFC يركز هذا العمل على نمذجة ومحاكاة والتحكم في نظام ، تم تطويرها ضمن بينة (Maximum Power Point Tracking - MPPT القدرة العظمي ، ومحول تيار مستمر إلى تيار PEMFC ويتكون النظام المقترح من مكدس MATLAB/Simulink MPPT ، ووحدة تحكم PWM ، وكتلة توليد (Boost DC-DC Boost Converter مستمر من نوع ونهج ذكي (0) - Perturb and Observe تجمع بين خوارزمية الاضطراب والملاحظة التقليدية .قائم على الشبكات العصبية الاصطناعية Artificial Neural Networks - ANN( باستخدام نموذج هجين يدمج بين السلوكيات الثابتة PEMFC تم أولاً تطوير صياغة رياضية لنظام لتمثيل خصائص الجهد الكهربائي لخلية Amphlett والديناميكية. وقد تم اعتماد النموذج شبه التجريبي لـ الوقود بدقة، مع الأخذ بعين الاعتبار خسائر التنشيط والخسائر الأومية وخسائر التركيز كما تم تحليل تقنيات P&O ، بما في ذلك الأساليب التقليدية والذكية مثل خوارزمية (MPPT) مختلفة لتتبع نقطة القدرة العظمي (Fuzzy Logic) ، والمنطق الضبابي (ANN) والشبكات العصبية الاصطناعية. بهدف تحسين دقة التتبع، وتقليل التذبذبات حول نقطة P&O ANN تم تصميم المتحكم الهجين المقترحالقدرة العظمى، وتعزيز الاستجابة الديناميكية للنظام. وأظهرت نتائج المحاكاة أن النهج الهجين يوفر أداة التقليدية من حيث سرعة الاستجابة، والاستقرار، وكفاءة استخراج الطاقة MPPT أفضل مقارنة بطريقة في ضمان نقل فعال للطاقة والحفاظ على خصائص مستقرة لجهد Boost علاوة على ذلك، ساهم دمج محول الخرج الهجينة المقترحة في تحسين الأداء العام الأنظمة MPPT تؤكد النتائج المتحصل عليها فعالية استراتيجية كما يبرز هذا العمل الإمكانات الواعدة لتقنيات الذكاء الاصطناعي في PEMFC الطاقة المعتمدة على تطوير أنظمة تحكم متقدمة وفعالة لمصادر الطاقة المتجددة.