公开(公告)号：CN119493002A

公开(公告)日：2025-02-21

申请号：CN202411415969.5

申请日：2024-10-11

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 李洪伟 ,  潘凯歌 ,  杨悦 ,  孙岩

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G01R31/392 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本申请公开了一种燃料电池性能衰退预测方法、系统、设备及介质，涉及电池性能预测的技术领域，包括获取电池耐久性数据集，采用标准分数对数据集中数据进行缩放处理，以得到预处理数据；划分预处理数据为训练集数据和测试集数据；构建基于图神经网络的衰退预测模型，采用随机搜索算法优化衰退预测模型的超参数，并且结合训练集数据对衰退预测模型进行训练，以得到训练后预测模型；输入测试集数据至训练后预测模型，并输出预测结果。本申请将输出电压作为燃料电池性能衰退的健康指标，充分考虑了燃料电池运行参数的异质性和相关性，实现了质子交换膜燃料电池的高精度、可解释性性能衰退预测。