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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明属于燃料电池健康状态估计技术领域，具体涉及一种基于补偿GPR模型的燃料电池健康状态估计方法和系统，包括获取燃料电池放电工况下的特征参数，采用自稀疏自编码器提取特征参数中目标特征；将目标特征作为预先构建的高斯过程回归GPR模型的输入，电池SOH作为GPR模型的输出，采用开普勒行星优化算法对GPR模型进行超参数优化，优化后GPR模型输出SOH第一预测值；设置补偿函数对SOH第一预测值进行补偿优化，得到SOH第二预测值；选择平均绝对百分比误差、均方误差以及最大误差作为评估指标对SOH第二预测值进行评估。本发明能够以较高的精度实现对不同放电电流下的燃料电池的SOH估计，且该方法能够适应不同放电电流下的燃料电池SOH估计，具有较好的鲁棒性。
主权项：1.一种基于补偿GPR模型的燃料电池健康状态估计方法，其特征在于，所述方法包括：获取燃料电池放电工况下的特征参数，采用自稀疏自编码器提取所述特征参数中与电池SOH相关的目标特征；将所述目标特征作为预先构建的高斯过程回归GPR模型的输入，电池SOH作为GPR模型的输出，采用开普勒行星优化算法对GPR模型进行超参数优化，得到完成训练的GPR模型；将待预测燃料电池的目标特征输入完成训练的GPR模型，输出SOH第一预测值，设置补偿函数对所述SOH第一预测值进行补偿优化，得到SOH第二预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种基于补偿GPR模型的燃料电池健康状态估计方法和系统
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