一种基于人工智能的SOFC状态监测和健康诊断方法及系统

本发明提供了一种基于人工智能的SOFC状态监测和健康诊断方法及系统，涉及固体氧化物电池状态监测技术领域，本发明的方法包括：实时采集SOFC的运行参数；采用基于扩展卡尔曼滤波和信息熵优化数据的算法，对采集的运行参数进行加权处理；基于改进的混合神经网络模型和强化学习算法，实时监测电池状态、预测预期耐久周期并识别异常，并通过滑动窗口在线学习和自校正机制动态调整模型参数；结合监测结果、健康预测和异常预警信号，生成反馈控制信号，动态调整SOFC的运行参数。本发明具有高精度、强鲁棒性和自适应性，适用于SOFC在能源存储和高效发电中的智能化管理。