[发明专利]一种燃料电池性能退化预测方法有效
| 申请号： | 202310054785.X | 申请日： | 2023-02-03 |
| 公开（公告）号： | CN116306226B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 陶孜菡;张楚;张越;熊金琳;彭甜;王业琴;李正波;索雷明;黄凤芝;胡浩文 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;H01M8/04298;G06N3/006 |
| 代理公司： | 淮安市科文知识产权事务所 32223 | 代理人： | 吴晶晶 |
| 地址： | 223005 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种燃料电池性能退化预测方法，采集燃料电池电压退化数据，采用SG滤波器对原始数据进行平滑处理，运用灰色关联度分析对数据进行辅助变量的选取，建立基于Bagging集成学习和时间卷积网络性能退化预测模型；采用半数均匀初始化对蝠鲼觅食优化算法的种群进行初始化操作，在链式觅食的位置更新中引入自适应权重和适应度‑距离平衡策略，得到IMRFO；运用Bagging集成学习对多个弱学习器进行融合预测，并利用第一层的预测结果对TCN模型进行训练，同时使用IMRFO对TCN进行参数优化，获得最佳参数，并将最优参数和测试数据样本输入到TCN预测模型中得到最终预测结果。与现有技术相比，本发明能够有效地预测燃料电池电压退化趋势，提高性能退化预测模型精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 燃料电池 性能 退化 预测 方法 | ||
【主权项】：
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