摘要
本发明公开了一种基于Transformer的燃料电池系统寿命优化方法,涉及燃料电池领域,包括以下步骤:S1、采集常规驾驶行为的多维数据;S2、构建预测燃料电池系统衰减状况,电堆剩余寿命的模型;S3、采集特定驾驶行为的多维数据,分析车辆的能量需求模式和能量消耗模式,训练模型;S4、实时采集运行数据,预测当前燃料电池系统衰减状况,以及电堆的剩余寿命;S5、生成优化控制策略,进行运行参数的实时优化调整;S6、持续采集运行数据,对模型进行更新训练。通过预测以及优化燃料电池系统控制与决策,提高了燃料电池系统的性能和寿命,数据驱动的优化策略,实现系统的动态优化和全局优化,从而提高系统的稳定性和可靠性、延长电堆使用寿命降低维护成本。
技术关键词
燃料电池系统寿命
优化控制策略
能量消耗
采集运行数据
多项式特征
延长电堆使用寿命
燃料电池系统控制
前馈神经网络
注意力机制
整车
加权特征
解码器
司机
皮尔逊相关系数
编码器
模式
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能量消耗
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数据
多项式特征
神经网络训练
动态加权方法