19、可再生能源燃料电池与土耳其电力市场的预测与定价研究

可再生能源燃料电池与土耳其电力市场的预测与定价研究

可再生能源燃料电池的预测方法

为避免燃料电池突然退化带来的经济损失和潜在安全隐患，预测与健康管理（PHM）受到广泛研究。其中，预测作为PHM的重要组成部分，能够提前判断燃料电池的老化行为，从而规避风险。

新型混合预测方法

提出了一种新型混合预测方法，该方法能够准确预测燃料电池的整体老化趋势和局部波动。它适用于任何类型的燃料电池老化数据，弥补了单一预测方法通用性差的不足。

滑动预测长度的预测方法

开发了一种具有滑动预测长度的预测方法。此方法可确保在预测过程中训练数据不断更新，从而保证状态空间模型的准确性，进一步提高预测精度。此外，该方法有利于合理分配不同预测方法的权重因子，提高混合方法的鲁棒性。

不同方法预测性能对比

从整个老化数据集范围和每个滑动预测长度范围对不同方法的预测性能进行了比较，验证了所提出方法的优越性。研究结果可为工程应用中燃料电池老化的多步预测提供思路。

以下是所提出方法与ARIMA算法的均方根误差（RMSE）对比表格：
| 方法 | 第3周 | 第4周 | 第5周 | 第6周 | 4周总计 |
| — | — | — | — | — | — |
| 状态空间模型方法 | 0.6184 | 0.6458 | 0.8026 | 0.8027 | 0.7198 |
| 数据驱动方法 | 0.5832 | 0.6377 | 0.8571 | 0.7523 | 0.7075 |
| 混合预测方法 | 0.4778 | 0.5145 | 0.6633 | 0.6265 | 0.5705