无机化工论文_质子交换膜燃料电池冷启动

文章摘要:为了快速准确的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况下均低于模型T，分别为0.4553、0.9537和1.0844。模型T在早期预测阶段缺乏训练样本，预测结果的堆栈温度变化趋势为零，因而模型K在早期预测阶段具有更大优势。堆栈温度变化趋势预测方法能够为用户当前的PEMFC冷启动实现效果提供参考。

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论文分类号:TM911.4

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