ANN–supported control strategy for a solid oxide fuel cell working on demand for a public utility building
PBN-AR
Instytucja
Wydział Mechaniczny Energetyki i Lotnictwa (Politechnika Warszawska)
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
en
Czasopismo
International Journal of Hydrogen Energy (35pkt w roku publikacji)
ISSN
0360-3199
EISSN
Wydawca
DOI
URL
Rok publikacji
2018
Numer zeszytu
6
Strony od-do
3555-3565
Numer tomu
43
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
0.5
Autorzy
Pozostali autorzy
+ 1
Słowa kluczowe
en
Solid oxide fuel cellSOFCArtificial neural networkDistributed generation
Streszczenia
Język
en
Treść
The idea of control strategy of SOFC operating to meet demand of a public utility building was presented. The strategy was formulated with the support of Artificial Neural Network. The network was used to predict the demand for electricity. The calculations were carried out on the example of a building of the Institute of Heat Engineering Warsaw University of Technology. The control strategy is influenced by various factors depending on changes in market conditions and operating characteristics of the cell. We can define different objective functions eg: working for own needs, for maximum profit and maximum service life. The article presents a simulation of SOFC operation for demand profile of the IHE building from the selected time period.
Inne
System-identifier
WUTfe69ba357cd44d81b6fc349b834f419d
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych