【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及燃料电池寿命预测，具体涉及一种燃料电池寿命预测方法及装置。
技术介绍
1、基于数据驱动的燃料电池寿命预测技术是一种利用数据分析和机器学习方法来预测燃料电池使用寿命的技术。随着可再生能源的快速发展和环境保护的日益重视，燃料电池作为一种高效、环保且可再生的能源转换技术，逐渐成为替代传统化石能源的重要选择。然而，燃料电池的寿命问题一直是其应用推广的一个重要挑战。燃料电池寿命是指燃料电池在实际运行过程中能够保持稳定的性能和输出功率的时间。燃料电池内部的材料和组件会随着时间的推移而发生退化和损耗，从而导致燃料电池的性能下降和寿命缩短，所以需要对燃料电池的寿命进行预测，但是，在现有技术中，燃料电池的数据难免受到电压受电流、质子交换膜湿度、电堆温度、氧气分压、氢气分压等因素的影响，在对燃料电池的寿命进行预测时，导致预测到的寿命不准确。因此，如何准确预测燃料电池的寿命对于优化燃料电池系统设计、延长寿命以及提高整体性能至关重要。
2、因此，急需提出一种燃料电池寿命预测方法及装置，解决现有技术中存在的因为燃料电池的数据受其他因素的...
【技术保护点】
1.一种燃料电池寿命预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的燃料电池寿命预测方法，其特征在于，所述获取燃料电池的预设个数样本数据；对所述预设个数样本数据进行过滤处理，得到预设个数过滤样本数据，包括：
3.根据权利要求1所述的燃料电池寿命预测方法，其特征在于，所述对所述预设个数过滤样本数据进行特征值分解和主成分贡献率计算，得到所有主成分的输入变量集，包括：
4.根据权利要求3所述的燃料电池寿命预测方法，其特征在于，所述对所述预设个数过滤样本数据的所有特征值进行主成分贡献率计算，得到所有主成分的输入变量集，包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种燃料电池寿命预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的燃料电池寿命预测方法，其特征在于，所述获取燃料电池的预设个数样本数据；对所述预设个数样本数据进行过滤处理，得到预设个数过滤样本数据，包括：
3.根据权利要求1所述的燃料电池寿命预测方法，其特征在于，所述对所述预设个数过滤样本数据进行特征值分解和主成分贡献率计算，得到所有主成分的输入变量集，包括：
4.根据权利要求3所述的燃料电池寿命预测方法，其特征在于，所述对所述预设个数过滤样本数据的所有特征值进行主成分贡献率计算，得到所有主成分的输入变量集，包括：
5.根据权利要求1所述的燃料电池寿命预测方法，其特征在于，所述根据所述训练集和所述测试集对预设数据驱动模型进行训练，得到模型输出数据集，包括：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦如意，马丽军，王谊，叶夏明，俞佳捷，杨跃平，徐科兵，郑瑞云，秦桑，杨扬，王辉华，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司宁波供电公司，
类型：发明
国别省市：
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