质子交换膜燃料电池概率电压预测模型

电压预测误差降近三成

面向质子交换膜燃料电池的预测模型，用注意力特征提取加扩散过程输出多步电压概率分布，比现有模型更准。

Xie, Ning · 赵巍 · Li, Mengran · Wenbin, Xing

Renewable Energy 2026

参数信息

相对误差降低

29.13 %

相对误差降低

27.17 %

相对误差降低

19.51 %

相对误差降低

23.33 %

技术优势

给出预测区间

模型输出未来电压的概率分布而非单点估计，量化了预测不确定性，使维护决策能考虑风险范围。

误差降近三成

在 FC1 数据集上相对 D3VAE 的误差降低 29.13%，显著提升了电压预测精度，为性能评估提供更可靠依据。

应用场景

• 燃料电池性能评估：用概率电压预测替代单点估计，量化性能衰减的不确定性，支撑更准确的健康评估。
• 预测性维护：预测区间提前暴露潜在异常，运维团队可在故障前安排干预，避免意外停机。
• 可再生能源系统调度：将电压不确定性纳入调度模型，优化燃料电池在可再生能源系统中的出力计划。
• 电池健康管理：为类似电化学储能设备的电压预测提供可迁移的概率建模框架，辅助健康管理。