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申请/专利权人：闽江学院;久策气体(福清)有限公司

摘要：本发明涉及一种基于激励学习的水冷型燃料电池温度控制方法，本发明利用激励学习算法，通过智能体感知环境、选择动作和优化方法，实现温度控制的自主学习和优化。在该方法中，首先通过传感器实时采集水冷式燃料电池入口水温及出口水温数据。这些数据被用于构建状态空间，智能体根据当前状态选择合适的动作来调整温度控制方法。为了实现自主学习和优化，选择适合的激励学习算法，并设计奖励函数来评估智能体的行为和控制方法。智能体通过与环境的交互反馈，不断更新方法和参数，以提高温度控制的精确性、稳定性和效率。本发明能够适应不同工况和需求，具备精确和稳定的温度控制能力，提高了燃料电池系统工作效率和安全性。

主权项：1.一种基于激励学习的水冷型燃料电池温度控制方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：获取燃料电池入口水温Tin及出口水温Tout数据；步骤2：建立一个状态-动作-奖励模型，将获取的燃料电池入口水温及出口水温数据用于构建状态集，然后定义动作集，最后，定义奖励函数R，用于评估每个动作在特定状态下的优劣；步骤3：基于状态-动作-奖励模型训练激励学习算法控制器，使得控制器生成决策策略并逐步提升其性能，在训练过程中，控制器通过与环境的交互来学习不同状态下采取的最佳动作，通过奖励信号来评估每个动作的好坏，并根据奖励信号调整状态-动作值函数，随着不断的训练和优化，控制器逐渐学会在给定环境下做出最优的决策，以获得最大化的累积奖励；步骤4：在每个时间步骤，根据当前燃料电池的状态，利用已训练好的控制器选择燃料电池温度控制的最佳动作，控制器会根据状态-动作值函数，选择当前状态对应的最优动作，以此来获得最大的奖励值；步骤5：根据选择的最佳动作，执行相应的控制方法来调节燃料电池的温度；步骤6：在执行控制方法后，根据实际控制效果更新状态-动作-奖励模型，比较实际奖励和控制器中存储的预期奖励的差异，对模型进行反馈和调整，以不断优化控制方法的性能，使用激励学习算法来更新模型的参数，使其更好地适应实际情况。

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