一种质子交换膜燃料电池的老化预测方法、设备及介质

本申请公开了一种质子交换膜燃料电池的老化预测方法、设备及介质，涉及燃料电池领域，包括：获取质子交换膜燃料电池在不同历史采样时间点的电堆电压，获得按照时间历史采样时间段顺序排列的电堆电压序列；在电堆电压序列中截取训练样本，构建训练集；利用训练集采用蜜獾算法对门控循环单元神经网络模型进行训练，获得训练好的门控循环单元神经网络模型；并基于当前时刻及当前时刻之前的n‑1个的电堆电压，对当前时刻之后的N‑n个电堆电压进行预测，进而预测电池的老化趋势。本申请通过利用训练集采用蜜獾算法对门控循环单元神经网络模型进行训练，并基于训练好的模型进行电堆电压的预测，提高了质子交换膜燃料电池的老化预测精度。