基于神经网络的燃料电池系统输出性能预测方法及装置
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基于神经网络的燃料电池系统输出性能预测方法及装置
来源:北方有色网
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简介: 本发明涉及一种基于神经网络的燃料电池系统输出性能预测方法及装置,属于新能源汽车燃料电池客车领域,选取影响燃料电池输出性能的特征参数;通过改变特征参数对应的值,进行测试,得到燃料电池系统功率/电流输出,从输出结果中选取最大功率/电流输出,获取训练样本;将特征参数对应的值作为神经网络输入,将最大功率输出作为神经网络的输出,构建输出性能预测模型,利用训练样本对所述输出性能预测模型进行训练;将当前获取的燃料电池系统的特征参数值代入训练后的输出性能预测模型,得到当前最大功率输出的预测,解决由于不能实时判断燃料电池系统的最大允许的输出功率导致的系统运行效率低、输出性能差的问题。
本发明涉及一种基于神经网络的燃料电池系统输出性能预测方法及装置,属于新能源汽车燃料电池客车领域,选取影响燃料电池输出性能的特征参数;通过改变特征参数对应的值,进行测试,得到燃料电池系统功率/电流输出,从输出结果中选取最大功率/电流输出,获取训练样本;将特征参数对应的值作为神经网络输入,将最大功率输出作为神经网络的输出,构建输出性能预测模型,利用训练样本对所述输出性能预测模型进行训练;将当前获取的燃料电池系统的特征参数值代入训练后的输出性能预测模型,得到当前最大功率输出的预测,解决由于不能实时判断燃料电池系统的最大允许的输出功率导致的系统运行效率低、输出性能差的问题。
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