本發(fā)明涉及燃料電池堆的技術(shù)特征，尤其是涉及一種燃料電池堆衰減過程片間相互影響的評估方法。

背景技術(shù)：

1、氫能轉(zhuǎn)換裝置中，質(zhì)子交換膜燃料電池(pemfc)因其高能效、低污染、低噪音等優(yōu)點，被廣泛認為是一種有前途的電源技術(shù)，適用于移動、固定和便攜式電源領(lǐng)域。盡管燃料電池技術(shù)已基本滿足商業(yè)應(yīng)用需求，但其使用壽命的局限性仍是主要挑戰(zhàn)之一。

2、在實際應(yīng)用中，商業(yè)燃料電池堆通常由多個單電池串聯(lián)組成，以提升總輸出功率。然而，單電池間的相互作用可能導(dǎo)致輸出電壓不均勻，影響整個電池堆的性能和壽命。目前，燃料電池堆片間影響的研究主要通過人為施加故障至模型或?qū)嶋H電堆的單電池，并觀察相鄰電池的輸出及內(nèi)部參數(shù)的變化來進行。這些研究為理解片間相互作用提供了洞見，但分析方法未能全面捕捉單電池間內(nèi)部參數(shù)的影響，且容易對電池造成傷害。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的就是為了全面分析燃料電池堆衰減過程片間相互影響的同時減少對電池的傷害而提供的一種燃料電池堆衰減過程片間相互影響的評估方法。

2、本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：

3、一種燃料電池堆衰減過程片間相互影響的評估方法，方法包括以下步驟：

4、s1、獲取實際電壓數(shù)據(jù)和實際參數(shù)數(shù)據(jù)，所述電壓數(shù)據(jù)為多個時刻的多個單電池的單電池電壓，所述參數(shù)數(shù)據(jù)為同一時刻的各個參數(shù)值；

5、s2、將電壓數(shù)據(jù)輸入第一時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到第一電壓預(yù)測值；

6、s3、將參數(shù)數(shù)據(jù)輸入第二時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到第二電壓預(yù)測值；

7、s4、采用shap分析法，基于所述第一電壓預(yù)測值和第二電壓預(yù)測值得到兩個電壓預(yù)測值分別對應(yīng)的多個樣本的局部shapley值，基于多個樣本的局部shapley值計算兩個電壓預(yù)測值分別對應(yīng)的全局shapley值，得到單電池電壓和各個參數(shù)分別與各單電池輸出電壓之間的時空關(guān)聯(lián)。

8、進一步地，所述第一時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和第二時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為t-gcn網(wǎng)絡(luò)。

9、進一步地，所述t-gcn網(wǎng)絡(luò)由圖卷積網(wǎng)絡(luò)和一個門控循環(huán)單元兩部分組成。

10、進一步地，第一時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程為：

11、獲取用于訓(xùn)練的多個時刻的多個單電池的單電池電壓和對應(yīng)的圖，將多個時刻的多個單電池的單電池電壓和對應(yīng)的圖輸入第一時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，第一時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出預(yù)測的單電池電壓，計算損失函數(shù)訓(xùn)練第一時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到第一時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

12、進一步地，第二時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程為：

13、獲取用于訓(xùn)練的同一時刻的各個參數(shù)值和對應(yīng)的圖，將同一時刻的各個參數(shù)值和對應(yīng)的圖輸入第二時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，第二時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出預(yù)測的單電池電壓，計算損失函數(shù)訓(xùn)練第二時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到第二時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

14、進一步地，所述對應(yīng)的圖為各單電池為節(jié)點，單電池之間的連接關(guān)系為邊組成的圖，所述節(jié)點依次首尾連接。

15、進一步地，所述一個樣本的局部shapley值為：

16、

17、其中，f表示時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，f為所有輸入特征的集合，∣f∣為f的大??；{x′1,…,x′n}是需要解釋的變量；s指的是時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，表示f不包含特征i的子集；f(s)指的是輸入s時模型的電壓預(yù)測值；

18、其中，當s為去除一個單電池的電壓數(shù)據(jù)時，得到與該電壓數(shù)據(jù)對應(yīng)的局部shapley值；此時f(su{x′i})為第一電壓預(yù)測值；

19、當s為去除一個參數(shù)的參數(shù)數(shù)據(jù)時，得到與該參數(shù)數(shù)據(jù)對應(yīng)的局部shapley值；此時f(s∪{x′i})為第二電壓預(yù)測值。

20、進一步地，所述全局shapley值為：

21、

22、其中，是樣本j中特征i的局部shapley值，n是所有樣本數(shù)量。

23、進一步地，所述實際參數(shù)數(shù)據(jù)基于耐久性測試過程中的實際各單電池極化曲線測量結(jié)果以及單電池電壓模型進行參數(shù)估計得到。

24、進一步地，所述參數(shù)數(shù)據(jù)為電流密度、開路電壓、歐姆電阻、電子傳遞系數(shù)有關(guān)的常數(shù)項、交換電流密度和極限電流密度。

25、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：

26、本發(fā)明通過時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立衰減過程中片間輸出性能和片間內(nèi)部參數(shù)與輸出性能間的關(guān)系，結(jié)合可解釋人工智能解讀機器學(xué)習(xí)所建立的關(guān)系，全面分析燃料電池堆衰減過程片間相互影響，進而能夠找到對單片輸出性能影響較大的單電池和內(nèi)部參數(shù)，有助于改進燃料電池的結(jié)構(gòu)設(shè)計和控制策略，使其能夠更好地運行在適宜的工作區(qū)間內(nèi)，從而提升燃料電池的性能和耐久性，且本發(fā)明采用的參數(shù)為衰減數(shù)據(jù)集，不影響燃料電池堆正常運行。

技術(shù)特征：

1.一種燃料電池堆衰減過程片間相互影響的評估方法，其特征在于，方法包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種燃料電池堆衰減過程片間相互影響的評估方法，其特征在于，所述第一時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和第二時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為t-gcn網(wǎng)絡(luò)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種燃料電池堆衰減過程片間相互影響的評估方法，其特征在于，所述t-gcn網(wǎng)絡(luò)由圖卷積網(wǎng)絡(luò)和一個門控循環(huán)單元兩部分組成。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種燃料電池堆衰減過程片間相互影響的評估方法，其特征在于，第一時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程為：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種燃料電池堆衰減過程片間相互影響的評估方法，其特征在于，第二時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程為：

6.根據(jù)權(quán)利要求4或5所述的一種燃料電池堆衰減過程片間相互影響的評估方法，其特征在于，所述對應(yīng)的圖為各單電池為節(jié)點，單電池之間的連接關(guān)系為邊組成的圖，所述節(jié)點依次首尾連接。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種燃料電池堆衰減過程片間相互影響的評估方法，其特征在于，所述一個樣本的局部shapley值為：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種燃料電池堆衰減過程片間相互影響的評估方法，其特征在于，所述全局shapley值為：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種燃料電池堆衰減過程片間相互影響的評估方法，其特征在于，所述實際參數(shù)數(shù)據(jù)基于耐久性測試過程中的實際各單電池極化曲線測量結(jié)果以及單電池電壓模型進行參數(shù)估計得到。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種燃料電池堆衰減過程片間相互影響的評估方法，其特征在于，所述參數(shù)數(shù)據(jù)為電流密度、開路電壓、歐姆電阻、電子傳遞系數(shù)有關(guān)的常數(shù)項、交換電流密度和極限電流密度。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種燃料電池堆衰減過程片間相互影響的評估方法，方法包括以下步驟：S1、獲取實際電壓數(shù)據(jù)和實際參數(shù)數(shù)據(jù)；S2、將電壓數(shù)據(jù)輸入第一時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到第一電壓預(yù)測值；S3、將參數(shù)數(shù)據(jù)輸入第二時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到第二電壓預(yù)測值；S4、采用SHAP分析法，基于所述第一電壓預(yù)測值和第二電壓預(yù)測值得到多個樣本的局部Shapley值，基于多個樣本的局部Shapley值計算全局Shapley值，得到單電池電壓和各個參數(shù)分別與各單電池輸出電壓之間的時空關(guān)聯(lián)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有全面分析燃料電池堆衰減過程片間相互影響的同時減少對電池的傷害等優(yōu)點。

技術(shù)研發(fā)人員：陳會翠,戴隸辰
受保護的技術(shù)使用者：同濟大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30