动态工况下基于WOA-BiGRU的PEMFC性能退化预测

《动态工况下基于WOA-BiGRU的PEMFC性能退化预测》是一篇关于质子交换膜燃料电池（PEMFC）性能退化预测的研究论文。该论文聚焦于在复杂和变化的运行条件下，如何准确评估和预测PEMFC的性能退化趋势，为燃料电池系统的维护与优化提供理论支持和技术依据。

质子交换膜燃料电池因其高能量密度、低污染排放和快速响应等优点，在新能源领域具有广泛的应用前景。然而，由于工作环境的复杂性和长期运行带来的材料老化、催化剂中毒等问题，PEMFC的性能会逐渐下降。因此，对PEMFC性能退化的准确预测具有重要的现实意义。

传统的性能退化预测方法通常依赖于物理模型或简单的统计方法，难以适应动态工况下的复杂变化。为此，本文提出了一种基于改进的BiGRU（双向门控循环单元）神经网络的深度学习模型，并结合鲸鱼优化算法（WOA）进行参数优化，以提高预测精度和模型泛化能力。

在模型构建过程中，首先通过实验采集了不同工况下的PEMFC运行数据，包括电压、电流、温度、湿度等关键参数。随后，利用这些数据训练BiGRU神经网络模型，以捕捉时间序列中的长期依赖关系。为了进一步提升模型的性能，引入了鲸鱼优化算法对BiGRU的超参数进行优化，从而获得更优的网络结构和参数配置。

实验结果表明，与传统方法相比，基于WOA-BiGRU的模型在多个评价指标上均表现出更高的预测精度。特别是在处理动态工况下的数据时，该模型能够更准确地捕捉到性能退化的趋势，显示出良好的适应性和鲁棒性。

此外，该研究还探讨了不同工况条件对PEMFC性能退化的影响，分析了温度、湿度、负载变化等因素对系统性能的影响机制。通过对比不同工况下的预测结果，进一步验证了模型的有效性和实用性。

本文的研究成果不仅为PEMFC的健康状态监测提供了新的思路，也为燃料电池系统的智能维护和寿命预测提供了技术支持。未来的研究可以进一步探索多源数据融合、迁移学习等技术，以提高模型在不同应用场景下的适用性。

总之，《动态工况下基于WOA-BiGRU的PEMFC性能退化预测》是一篇具有较高学术价值和工程应用潜力的论文，其提出的模型和方法为燃料电池领域的性能退化研究提供了新的视角和工具。