【技术实现步骤摘要】
本申请涉及燃料电池性能预测，特别是涉及一种燃料电池性能预测模型训练和应用方法、设备及介质。
技术介绍
1、质子交换膜燃料电池（proton exchange membrane fuel cell，pemfc）是一种高效、环保的能量转换装置，通过燃料（如氢气）与氧气之间的电化学反应生成电能和水，在pemfc中，质子交换膜起到关键作用，其作为质子传导介质将阳极产生的质子传递到阴极，同时阻隔电子和气体的直接通过。
2、pemfc的性能受到多种因素的影响，包括温度、湿度、压力、流体分布、电流密度等，评价pemfc的性能的关键指标包括输出电压、电流密度、功率密度、内阻以及效率等，通常选择极化曲线来表征pemfc的性能的优劣。但是传统的质子交换膜燃料电池性能预测方法多基于物理模型和经验模型，这些基于物理模型和经验模型的方法虽然能够描述部分关键物理过程，但其通常需要基于对关键物理过程的理解来人工确定性能影响参数，并通过实验来确定不同性能影响参数下的pemfc的性能，对pemfc的性能和性能影响参数之间的关联关系进行拟合，便于后续的性能预测...
【技术保护点】
1.一种燃料电池性能预测模型训练方法，其特征在于，所述燃料电池性能预测模型训练方法包括：
2.根据权利要求1所述的燃料电池性能预测模型训练方法，其特征在于，所述备选性能影响参数包括质子交换膜燃料电池的组件参数、催化剂浆料制备参数和测试条件参数；所述电流密度是在质子交换膜燃料电池对应的电流密度取值范围内进行均匀选取所得到的；所述电流是在质子交换膜燃料电池对应的电流取值范围内进行均匀选取所得到的。
3.根据权利要求1所述的燃料电池性能预测模型训练方法，其特征在于，基于多组所述性能测试数据对所有所述备选性能影响参数进行排序，并选取排序位于前N的备选性...
【技术特征摘要】
1.一种燃料电池性能预测模型训练方法，其特征在于，所述燃料电池性能预测模型训练方法包括：
2.根据权利要求1所述的燃料电池性能预测模型训练方法，其特征在于，所述备选性能影响参数包括质子交换膜燃料电池的组件参数、催化剂浆料制备参数和测试条件参数；所述电流密度是在质子交换膜燃料电池对应的电流密度取值范围内进行均匀选取所得到的；所述电流是在质子交换膜燃料电池对应的电流取值范围内进行均匀选取所得到的。
3.根据权利要求1所述的燃料电池性能预测模型训练方法，其特征在于，基于多组所述性能测试数据对所有所述备选性能影响参数进行排序，并选取排序位于前n的备选性能影响参数作为性能影响参数，具体包括：
4.根据权利要求1所述的燃料电池性能预测模型训练方法，其特征在于，所述初始性能预测模型采用xgboost模型，所述xgboost模型用于将输入的性能影响参数转换为隐变量，在所述隐变量中添加随机扰动，生成扰动后隐变量，基于所述扰动后隐变量，对质子交换膜燃料电池的性能信息进行预测，输出性能信息。
5.根据权利要求4所述的燃料电池性能预测模型训练方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：张立淼，肖思千，刘建国，赵鹏鹃，毛逸君，王鹏，龚正伟，李佳，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：
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