燃料电池的性能预测模型确定方法、性能预测方法及装置

摘要

本申请公开了一种燃料电池的性能预测模型确定方法、性能预测方法及装置，主要针对燃料电池的建模仿真与性能预测，该方法包括：基于燃料电池的半经验物理模型与计算流体力学模型，构建燃料电池的拟合系数训练数据库，基于拟合系数训练数据库中的数据进行神经网络模型的训练，得到燃料电池的目标神经网络模型，耦合神经网络模型和半经验物理模型，得到混合物理神经网络架构的性能预测模型，性能预测模型用于基于输入的运行参数输出半经验物理模型的拟合系数，将拟合系数作为半经验物理模型的输入，最终输出性能参数。如此，通过将机器学习方法与物理模型有效结合，可以形成极具高效计算特性与高详细程度的混合物理‑数据驱动型性能预测模型。

申请人共 2 家

• 1.香港科技大学（广州）
• 2.香港科技大学深港协同创新研究院（深圳福田）

IPC 分类号共 7 项