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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利一种基于神经网络的燃料电池热管理方法、装置及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116435557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310576482.4，技术领域涉及：H01M8/04992；该发明授权一种基于神经网络的燃料电池热管理方法、装置及系统是由甘振宁;杜进桥;田杰设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的燃料电池热管理方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络的燃料电池热管理方法，其包括步骤：在测试台上运行测试用燃料电池堆，按时序获得初始数据集，并形成训练数据集和测试数据集；建立回声状态神经网络回归模型，并采用训练数据集进行训练，获得回声状态神经网络预测模型；采用测试数据集下进行测试，以检验模型预测精度，获得训练好的神经网络预测模型；实时采集处于运行状态的燃料电池堆的数据，利用所述训练好的神经网络预测模型获得预测信号，根据预测信号控制冷却水泵和散热器的运行状态。本发明还公开了相应的装置和系统。实施本发明，可以提高燃料电池热管理的精度和效率。

本发明授权一种基于神经网络的燃料电池热管理方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的燃料电池热管理方法，其特征在于，至少包括如下步骤： 步骤S10，在测试台上运行测试用燃料电池堆，按时序获得初始数据集，并形成训练数据集和测试数据集； 步骤S11，建立回声状态神经网络回归模型； 步骤S12，根据所述训练数据集对所建立的回声状态神经网络回归模型进行训练，获得回声状态神经网络预测模型； 步骤S13，将训练后的回声状态神经网络预测模型在测试数据集下进行测试，以检验模型预测精度，获得训练好的神经网络预测模型； 步骤S14，实时采集处于运行状态的燃料电池堆的数据，利用所述训练好的神经网络预测模型获得预测信号，根据所述预测信号控制冷却水泵和散热器的运行状态，对燃料电池堆温度进行控制； 其中，所述步骤S10进一步包括： 在测试台上运行测试用燃料电池堆，并通过多个传感器，获得每一时序下的燃料电池目标温度、反应气体温度、反应气体湿度、反应气体压力、反应气体流动速率、燃料电池电流、冷却水流量和冷却风量数据，形成初始数据集； 所述步骤S12进一步包括： 选取训练数据集的数据，按照时间序列，以燃料电池目标温度、反应气体温度、反应气体湿度、反应气体压力、反应气体流动速率、燃料电池电流为输入，冷却水流量和冷却风量为输出，对所述回声状态神经网络回归模型进行训练。

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