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动态工况下基于NRBO-BITCN的质子交换膜燃料电池老化预测
1
作者
谢长君
杨寒晨
李浩
《重庆理工大学学报(自然科学)》
北大核心
2025年第6期221-230,共10页
准确预测质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)未来老化状态有助于实际策略的部署。在动态工况下,传统的数据驱动方法未考虑PEMFC外部参数对性能老化的影响,为此提出一种动态工况下的PEMFC老化预测方法,以应...
准确预测质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)未来老化状态有助于实际策略的部署。在动态工况下,传统的数据驱动方法未考虑PEMFC外部参数对性能老化的影响,为此提出一种动态工况下的PEMFC老化预测方法,以应对动态工况下的老化预测问题。使用随机森林算法分析外部参数对电压的重要性,确定模型的输入参数;建立双向时间卷积神经网络模型(bi-directional tempol convolutional neural network,BiTCN),使用牛顿拉夫逊算法(Newton-Raphson-based optimizer,NRBO)进行参数优化,构建了NRBO-BiTCN算法。在PEMFC动态工况的全电流和单一电流数据集上的实验表明,考虑外部参数可有效捕获燃料电池老化信息,提升预测精度。对于全电流数据集,在训练集比例为50%时,考虑外部参数的NRBO-BiTCN比未考虑的算法平均绝对误差减少79.14%。
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关键词
质子交换膜燃料电池
老化预测
外部参数
双向机制
牛顿拉夫逊优化算法
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职称材料
题名
动态工况下基于NRBO-BITCN的质子交换膜燃料电池老化预测
1
作者
谢长君
杨寒晨
李浩
机构
武汉理工大学国家卓越工程师学院
武汉理工大学自动化学院
出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
北大核心
2025年第6期221-230,共10页
基金
国家重点研发计划课题(2020YFB1506802)。
文摘
准确预测质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)未来老化状态有助于实际策略的部署。在动态工况下,传统的数据驱动方法未考虑PEMFC外部参数对性能老化的影响,为此提出一种动态工况下的PEMFC老化预测方法,以应对动态工况下的老化预测问题。使用随机森林算法分析外部参数对电压的重要性,确定模型的输入参数;建立双向时间卷积神经网络模型(bi-directional tempol convolutional neural network,BiTCN),使用牛顿拉夫逊算法(Newton-Raphson-based optimizer,NRBO)进行参数优化,构建了NRBO-BiTCN算法。在PEMFC动态工况的全电流和单一电流数据集上的实验表明,考虑外部参数可有效捕获燃料电池老化信息,提升预测精度。对于全电流数据集,在训练集比例为50%时,考虑外部参数的NRBO-BiTCN比未考虑的算法平均绝对误差减少79.14%。
关键词
质子交换膜燃料电池
老化预测
外部参数
双向机制
牛顿拉夫逊优化算法
Keywords
PEMFC
degradation prediction
external parameters
bidirectional mechanism
NRBO
分类号
TM911.4 [电气工程—电力电子与电力传动]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
动态工况下基于NRBO-BITCN的质子交换膜燃料电池老化预测
谢长君
杨寒晨
李浩
《重庆理工大学学报(自然科学)》
北大核心
2025
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