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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本申请涉及一种基于质子交换膜燃料电池退化趋势预测极化曲线的方法，包括：预先获取质子交换膜燃料电池在动态循环工况下运行的监测数据，并对数据进行预处理；筛选动态循环工况存在的电流，并建立不同电流对应的电压退化趋势；基于防脉冲干扰平均滤波法对电压趋势进行噪声尖峰滤除处理；通过修改灰狼个体的位置更新方式改进灰狼算法，并建立改进灰狼算法优化的纯全连接神经网络模型IGWO‑Nbeats；利用IGWO‑Nbeats模型预测各电压趋势，并采集预测得到的未来某时刻不同电流对应的电压值，从而绘制电流‑电压曲线图来得到未来某时刻电堆的极化曲线。本发明为质子交换膜燃料电池性能退化提供了更加精准的预测结果。
主权项：1.一种基于质子交换膜燃料电池退化趋势的极化曲线预测方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一：预先获取质子交换膜燃料电池在动态循环工况下运行的监测数据，并对该监测数据进行包括插值、采样的清洗预处理；步骤二：从步骤一得到的数据中筛选动态循环工况存在的电流，并建立不同电流对应的电压退化趋势；步骤三：基于防脉冲干扰平均滤波法对步骤二得到的电压退化趋势进行处理，并获取输入变量集，将输入变量集划分为训练集和测试集；步骤四：建立改进的灰狼算法优化的纯全连接神经网络模型IGWO-Nbeats，并分别将步骤三中获取的训练集输入IGWO-Nbeats模型中进行训练；步骤五：将步骤三中的测试集输入到步骤四中训练好的IGWO-Nbeats模型，预测得到不同电流对应的未来输出电压的退化趋势；步骤六：采集步骤五预测得到的未来某时刻不同电流对应的电压值，并绘制电流-电压曲线图来得到未来某时刻电堆的极化曲线。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 一种基于质子交换膜燃料电池退化趋势的极化曲线预测方法
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