武汉理工大学:基于混合门控单元的质子交换膜燃料电池在多工况下的退化预测
论论资讯 ｜ 2024-04-29 ｜
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International Journal of Hydrogen Energy
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Degradation prediction of proton exchange membrane fuel cell based on mixed gated units under multiple operating conditions
Yang Y.; Yang Y.; Zhou S.; Li H.; Zhu W.; Liu Y.; Xie C.; Zhang R.
Published：2024-05-20
DOI：10.1016/j.ijhydene.2024.04.186
研究背景
当今社会，氢燃料电池作为一种清洁能源技术备受关注。然而，随着时间推移，质子交换膜燃料电池（PEMFC）的老化过程受到不同操作因素的影响，而实际应用场景涉及多种运行条件。如何准确预测和控制电池的老化过程成为当前研究领域的一个重要问题。
研究内容
一项发表在《国际氢能期刊》上的最新研究提出了一种基于混合门控单元的质子交换膜燃料电池老化预测方法。该研究采用了门控循环神经网络（RNN）模型，结合门控循环单元（GRU）和最小门控单元（MGU），动态调整GRU和MGU的混合权重，以获得最佳的预测网络结构。此外，还引入了注意力机制，形成混合门控单元（MIXGU）模型。
研究通过静态条件、准动态条件和动态负载循环条件的实验数据进行评估。在不同操作条件下，比较了MGU、GRU、MIXGU以及带有注意力机制的MIXGU模型（AT-MIXGU）的预测性能。验证结果表明，MIXGU模型在预测性能上优于单一门控单元，而注意力机制提高了预测精度。AT-MIXGU模型表现出很强的泛化能力，非常适合准确预测在多样化操作条件下的PEMFC老化情况。
研究意义
这项研究的创新之处在于提出了一种结合不同门控单元的混合模型，并成功应用于质子交换膜燃料电池的老化预测中。通过此研究，我们可以更好地理解和控制PEMFC的老化过程，为清洁能源技术的发展提供重要参考。
希望这篇简要的文章可以帮助你更好地了解这项新颖的研究成果！
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