本發明提供了基于大數據的電堆能耗分析預測系統,其從海量數據中提取出車內狀態信息以及車外環境信息感知等與氫能源能耗相關的多種因素,基于一種強化學習的特征選擇方法對這些相關因素進一步篩選,從而挖掘出影響氫燃料電堆能耗的重要特征,并結合基于GRU模型的循環神經網絡實現對氫燃料電池的能耗動態分析,預測電堆的能耗趨勢,為后續進行加氫需求測算、生態軌跡規劃和電池能量管理等奠定基礎,對推廣和普及氫燃料車輛具有重要意義。
聲明:
“基于大數據的電堆能耗分析” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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