17、可再生能源燃料电池的稳健预后指标解析

可再生能源燃料电池的稳健预后指标解析

1. 方法概述与结构安排

在可再生能源燃料电池的研究中，对其老化行为进行准确预测是至关重要的。实验结果验证了所提出方法在性能上的优越性。整个研究内容的结构安排如下：
- 对基于模型和数据驱动的预后方法进行详细的文献综述。
- 分别介绍状态空间模型预测方法和NARNN预测方法，接着开发滑动预测长度方法和权重因子分配方法。
- 进行全面的对比实验验证。
- 给出研究的最终结论。

2. 老化预测方法分类

老化预测方法主要分为基于模型的方法和数据驱动的方法，具体分类如下：

graph LR
    A[预测方法] --> B[基于模型的方法]
    A --> C[数据驱动的方法]
    B --> B1[物理模型方法]
    B --> B2[状态空间模型方法]
    C --> C1[机器学习方法]
    C --> C2[信号处理方法]
    C --> C3[统计方法]

3. 基于模型的方法

基于模型的方法通过构建物理和化学模型来预测燃料电池的老化行为，主要分为物理模型方法和状态空间模型方法。

3.1 物理模型方法

物理模型方法基于燃料电池的物理特性，建立复杂的物理关系耦合方程，从模型运行机制的角度预测老化。以下是几种具体的物理模型方法：
| 模型方法 | 优点 | 缺点 |
| — | — | — |
| Pt表面降解模型 |