公开(公告)号：CN115600495A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211253043.1

申请日：2022-10-13

Applicant: 华中科技大学(CN)

Inventor： 李曦 ,  盛闯 ,  俎焱敏 ,  傅俊 ,  曾令鸿 ,  邓忠华

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/16 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种固体氧化物燃料电池性能退化的混合预测方法及系统。该方法包括：采用基于灰色预测模型的第一预测方法捕捉预设预测时间段内的燃料电池电压的退化趋势，得到目标时刻的第一预测结果；利用基于数据驱动的自适应神经模糊系统的第二预测方法，获取燃料电池电压的退化过程中的局部非线性特征，得到目标时刻的第二预测结果；通过滑动窗口和数据融合方法将目标时刻的第一预测结果和第二预测结果进行数据融合，得到目标时刻对应的目标电压的混合预测结果。解决了现有燃料电池的性能预测方法具有局限性，预测精度较差的问题，实现了能够捕捉长期燃料电池电压退化趋势，同时保持短期非线性退化特性的细节，具有更高的预测精度的有益效果。