http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
유전자 알고리즘을 이용한 고분자 전해질 연료전지 최적화 설계
양우주(Woo-Joo Yang),왕홍양(Hong-Yang Wang),이대형(Dae-Hyung Lee),김영배(Young-Bae Kim) 대한기계학회 2014 大韓機械學會論文集B Vol.38 No.11
본 논문은 고분자 전해질 연료전지 해석 방법과 유전자 알고리즘을 결합하여 연료전지 유로 최적화를 이끌어 내는 방법을 연구한다. 종래의 해석 방법은 연료전지를 하나씩 설계하여 해석 결과를 비교하였다. 하지만, 경계조건과 물성치를 설정하는 부분, 메시 작성 작업 등 많은 시간이 소요되며, 정확성 또한 떨어져서 비효율적이다. 본 논문에서 제안하는 유전자 알고리즘을 사용하면 자동으로 채널 구조에 변화를 줄 수 있어서 다양한 크기의 연료지전 해석 결과를 얻을 수 있다. 이는 최적화 과정을 통해 최대 성능의 결과를 알 수 있게 되며, 해석 결과 값에 따라 최적의 채널 구조를 찾을 수 있다. This paper presents a method for finding an optimized result by using a genetic algorithm (GA) based on a PEMFC analysis result. The conventional analysis method designs fuel cells one-by-one, and each result is compared to obtain the best performance. Because the computational burden of the conventional analysis is enormous, the present optimization process provides an inefficient tool by automatically setting the boundary and material properties and mesh generation. As the change can be reflected automatically in the channel geometry with GA, the fuel cell analysis result with various sizes can be obtained easily. Therefore, the global maximum performance can be obtained through a GA optimization procedure.
양동욱(Donguk-Uk Yang),이주행(Ju-Haeng Lee),양우주(Woo-Joo Yang),김영주(Young-Joo Kim) 대한전기학회 2024 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2024 No.7
본 논문에서는 그린수소 충전소 시스템에 대한 전과정 평가가 분석되었다. 시스템 경계를 정의하고 수소 1kg 기준으로 3가지 국내 시나리오에 대한 전력량을 바탕으로 평가를 비교하였다. 특히, 종래의 선행연구와 다르게 에너지 생산에서 수소 연료 활용까지 시스템 경계를 확장하였으며, openLCA라는 무료툴을 활용하여 실용적인 방법에 있어 그 차별성이 있다. 시스템의 전 과정 목록 데이터를 수집하여 모델을 제안하였고, 각 항목별 지구온난화지수(GWP)를 분석하고 이를 시나리오별로 생키 다이어그램(Sankey Diagram)에 에너지 흐름을 시각화하여 결과를 도출하였다. 그 결과로 재생에너지 비율이 가장 높은 시나리오 3에서 지구온난화지수 11.31㎏ CO2 eq 결과를 도출하였다. 본 연구는 탄소 배출량 저감이라는 수소연료의 활용은 신재생에너지 비율에 매우 의존적 관계가 있음이 고찰되었다.