CN119151075B 一种混合驱动的sofc热电联供系统寿命预测方法 （中国石油大学(华东)）_第1页
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一种混合驱动的SOFC热电联供系统寿命预及一种混合驱动的SOFC热电联供系统寿命预测SOFC热电联供系统的动态衰减和进行机器学习可以清楚的分析BOP部件对系统整个寿命的影响2cell；ohmcon03ref_banT_hotgas)；ex；inS3：基于衰减模型利用MATLAB软件搭建系统的动态4)利用收集的数据集对神经网络进行训练和验证，误差满足1其中，SOFC系统寿命预测模型的建立过程中，利用SOFC动态衰不同区间上分别对神经网络模型进行训练、验证和测试，各模型的评4得到寿命预测模型后，对寿命预测模型的输出与实际SOFC系统的数据2.根据权利要求1所述的一种混合驱动的SOFC热电联供系统寿命预测方法，其特征在3.根据权利要求2所述的一种混合驱动的SOFC热电联供系统寿命预测方法，其特征在4.根据权利要求1所述的一种混合驱动的SOFC热电联供系统寿命预测方法，其特征在5考虑积碳影响设置重整速率随时间逐渐降低，其中MD为甲烷裂解反应HBRCOBRMD为吸附系数；6[0002]氢能作为一种可再生的二次能源载体，被视为21世纪最具有发展潜力的清洁能[0003]目前对SOFC寿命的预测研究往往集中于电堆自身的电化学衰减，未考虑到BOP部此采用数据驱动+模型驱动的数据处理方法进行机器学习，基于此对SOFC系统进行寿命预[0004]本发明所要解决的技术问题就是提供一种混合驱动的SOFC热电联供系统寿命预测方法，通过模拟SOFC热电联供系统的动态衰减和进行机器学习来进行系统的寿命预测，[0012]混合驱动的SOFC系统寿命预测模型主要是基于SOFC动态衰减模型模拟的大量不7;8;pV；hex为初始对流换热系数。9;m3r[0063]混合驱动的SOFC系统寿命预测模型主要是基于SOFC动态衰减模型的模拟的大量;con0p；hex为初始换热系数。。m3r[0140]结合电堆和各个部件的SIMULINK模型将互相影响的变量进行连接形成系统的动[0143]如图3所示，混合驱动的SOFC系统寿命预测模型主要是基于SOFC动态衰减模型的从而选出典型的几个变量来研究SOFC系统和建立寿命预;[0153]基于SOFC系统运行数据的多维特性和长时间特性，主体选用LSTM（Long_shortMin标准化对原始数据进行标准化处理，为了使对系统寿命影响较大的因素提到更大的作区间之间比较的各模型训练开始前都进行随用常用的平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)、均方误差(MeanSquareError,PercentageError,MAPE)以及决定系数(R_Square,R2)，以多个角度综合评判模型的预测

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