文档名：储能用质子交换膜燃料电池长期老化预测
摘要：质子交换膜燃料电池(PEMFC)的长期老化预测有助于缩短耐久性测试时间,降低成本,为维护策略提供依据.针对超参数问题,提出一种将优化算法和储备池计算相结合的数据驱动预测方法.基于耐久性测试数据集,以电堆输出电压为老化指标,利用麻雀搜索算法(SSA)优化回声状态网络(ESN)的储备池尺寸、泄漏率和正则化系数,以构建预测模型.分别利用原始数据的前30％、40％、50％和60％作为训练集训练模型,验证模型在各训练集比例下的长期老化预测性能.训练集比例为30％时,所提方法在静态工况下的长期预测均方根误差(RMSE)达到0.0083,准动态工况下可达到0.0359.
Abstract：Long-termdegradationpredictionforprotonexchangemembranefuelcell(PEMFC)contributestothereductionofdurabilitytesttimeorcostandprovidesabasisformaintenancestrategy.Aimingatthesuper-parameterissue,adata-drivenmethodcombiningoptimizationalgorithmandreservoircomputingisproposed.Usingavailabledurabilitytestdatasets,withstackvoltageasthedegradationindicator,thesparrowsearchalgorithm(SSA)isemployedtooptimizethereservoirsize,leakagerateandregularizationcoefficientoftheechostatenetwork(ESN)toconstructthepredictionmodel.Trainingsetscomprising30％,40％,50％and60％oforiginaldataareusedtotrainthemodel,thelong-termdegradationpredictionperformanceofthemodelisvalidatedunderdifferenttrainingsetproportions.Whenthetrainingsetproportionis30％,thelong-termpredictionrootmeansquarederror(RMSE)oftheproposedmethodcanreach0.0083underthestaticconditionand0.0359underthequasi-dynamiccondition.
作者：柏帆 王路达 左红群 谢长君 Author：BOFan WANGLuda ZUOHongqun XIEChangjun
作者单位：宁海县雁苍山电力建设有限公司,浙江宁波315600武汉理工大学自动化学院,湖北武汉430070
刊名：电池 ISTICPKU
Journal：BatteryBimonthly
年，卷(期)：2024, 54(2)
分类号：TM912.9
关键词：质子交换膜燃料电池(PEMFC) 回声状态网络(ESN) 麻雀搜索算法(SSA) 性能退化 长期预测
Keywords：protonexchangemembranefuelcell(PEMFC) echostatenetwork(ESN) sparrowsearchalgorithm(SSA) performancedegradation long-termprediction
机标分类号：TP391TP183TM911.4
在线出版日期：2024年5月27日
基金项目：国家自然科学基金，宁波永耀电力投资集团有限公司科技项目储能用质子交换膜燃料电池长期老化预测[
期刊论文] 电池--2024, 54(2)柏帆 王路达 左红群 谢长君质子交换膜燃料电池(PEMFC)的长期老化预测有助于缩短耐久性测试时间,降低成本,为维护策略提供依据.针对超参数问题,提出一种将优化算法和储备池计算相结合的数据驱动预测方法.基于耐久性测试数据集,以电堆输出电压为老...参考文献和引证文献
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引证文献
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