基于PCC-ISSA-BP燃料电池剩余寿命预测

来源：电子测量技术杂志2023年第24期北京时间：

作者：方娜，肖威，邓心

单位：湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室 武汉 430068

摘要：在质子交换膜燃料电池（PEMFC）寿命预测中，针对燃料电池中的特征对其寿命的影响程度未知问题，使预测燃料电池的剩余寿命问题变得相对复杂，为了更加准确的预测燃料电池的剩余使用寿命。本文首先通过小波分析对原始堆栈电压进行去噪处理，滤除噪声数据，利用皮尔逊相关系数（PCC）对影响因素进行降维，提取关键影响因素，简化模型结构；然后利用改进的麻雀优化算法（ISSA）优化BP神经网络，找到网络最优的权值和阈值，并建立ISSA-BP模型；最后将处理好的数据输入ISSA-BP模型，实现PEMFC的剩余寿命预测。实验结果表明，PCC-ISSA-BP的平均绝对误差百分比、平均绝对误差、均方根误差分别为0.125%、0.003 97、0.005 68，优于其它模型，能够更有效地预测燃料电池的剩余寿命。

关键词：燃料电池;小波分析;皮尔逊相关系数;BP神经网络;改进麻雀优化算法

基金资助：国家自然科学基金青年科学基金（51809097）、湖北省重点研发计划（2021BAA193）项目资助