质子交换膜燃料电池冷启动堆栈温度预测模型OA北大核心CSTPCD
为了快速准确地预测出质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)在冷启动过程中的启动时长及启动方法的应用效果,提出了以堆栈温度和温度增量分别作为BP(back propagation)神经网络预测目标的堆栈温度实时预测模型,分别为模型T和模型K,并采用四个不同的预测精度评估标准来评估预测结果的准确性。基于文献中三种冷启动工况实验数据对预测模型进行验证,结果表明,模型K的平均相对误差在三种工…查看全部>>
张慧颖;蔡伟华;高明;王宇航;何锁盈
山东大学能源与动力工程学院,高效节能及储能技术与装备山东省工程实验室,山东济南250061东北电力大学能源与动力工程学院,吉林省吉林市132012山东大学能源与动力工程学院,高效节能及储能技术与装备山东省工程实验室,山东济南250061山东大学能源与动力工程学院,高效节能及储能技术与装备山东省工程实验室,山东济南250061山东大学能源与动力工程学院,高效节能及储能技术与装备山东省工程实验室,山东济南250061
信息技术与安全科学
燃料电池预测神经网络冷启动堆栈温度
《化工学报》 2022 (11)
P.5056-5064,9
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