【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电解水制氢，具体为基于大数据优化的电解水能耗降低方法以及系统。
技术介绍
1、电解水技术作为一种高效、环保的氢气生产方式，在能源转型和可持续发展中扮演着重要角色。其核心原理是通过电能驱动水分解反应生成氢气和氧气，广泛应用于清洁能源、工业生产和储能领域。然而，当前的电解水技术在能耗优化方面仍存在显著不足，尤其是在大规模应用中，高能耗问题成为制约其进一步推广的主要瓶颈。现有的电解水系统通常依赖于固定参数控制或简单的经验模型，缺乏对动态运行条件的适应能力，导致能量利用效率较低。此外，传统方法在数据采集与分析方面存在局限性，难以充分利用运行过程中产生的海量数据进行深度优化，从而无法实现能耗的精细化管理和持续改进。
2、为解决上述问题，亟需一种基于大数据分析和智能算法的优化方法，以全面提升电解水系统的能效水平。然而，现有技术在算法设计上也面临挑战，例如缺乏针对非线性动态特性的建模能力、实时优化能力不足以及对多目标优化问题的处理效率低下等。为此，本专利技术提出了一种基于大数据优化的电解水能耗降低方法及系统，并引入了三项创新...
【技术保护点】
1.一种基于大数据优化的电解水能耗降低方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据优化的电解水能耗降低方法，其特征在于，所述多种传感器包括安装在电极表面的电压传感器和电流传感器(1)、电解液管道上的温度传感器(2)、压力传感器(3)、流量计(4)以及溶液内部的电导率传感器(5)。
3.根据权利要求1所述的基于大数据优化的电解水能耗降低方法，其特征在于，所述基于强化学习的智能优化模型采用深度Q网络或近端策略优化算法。
4.根据权利要求1所述的基于大数据优化的电解水能耗降低方法，其特征在于，在故障预警与诊断模型训...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据优化的电解水能耗降低方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据优化的电解水能耗降低方法，其特征在于，所述多种传感器包括安装在电极表面的电压传感器和电流传感器(1)、电解液管道上的温度传感器(2)、压力传感器(3)、流量计(4)以及溶液内部的电导率传感器(5)。
3.根据权利要求1所述的基于大数据优化的电解水能耗降低方法，其特征在于，所述基于强化学习的智能优化模型采用深度q网络或近端策略优化算法。
4.根据权利要求1所述的基于大数据优化的电解水能耗降低方法，其特征在于，在故障预警与诊断模型训练过程中，引入迁移学习技术，利用其他类似设备的故障数据提升模型泛化能力。
5.根据权利要求1所述的基于大数据优化的电解水能耗降低方法，其特征在于，所述自适应动态控制策略中，当电解液温度波动时，根据波动幅度按照公式tadj＝tbase+k·δt调整电解液温度，其中tbase为基础温度，...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙飏，梅喻淇，
申请(专利权)人：火人京创北京医疗器材有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。