摘要
本发明公开了一种氢燃料电池寿命预测方法及系统,涉及新能源领域,该方法包括利用降维算法压缩特征维度,得到反映氢燃料电池退化状态的特征向量序列;构建反映氢燃料电池性能退化程度的健康状态指标,并结合时间序列构建健康状态曲线;基于健康状态曲线变化趋势,采用分段建模算法对氢燃料电池寿命过程划分为早期稳定阶段、中期缓慢退化阶段和后期快速退化阶段;基于健康状态指标与特征向量序列,构建时序预测模型,预测燃料氢燃料电池的剩余使用寿命;监测健康状态曲线的突变行为,识别非预期退化情况。本发明通过对氢燃料电池运行数据进行特征提取与降维处理,构建健康状态指标与曲线,显著提高剩余使用寿命的预测精度。
技术关键词
氢燃料电池
健康状态曲线
监测健康状态
时序预测模型
剩余使用寿命
阶段
降维算法
寿命预测方法
滑动时间窗口
建模算法
压缩特征向量
一致性检测
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高维特征向量
时间序列建模技术
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