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龙图腾网获悉氢电出行(北京)能源科技有限公司申请的专利一种燃料电池系统的控制方法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：CN119965300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510040562.7，技术领域涉及：H01M8/04298；该发明授权一种燃料电池系统的控制方法是由胥京维;王银国设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种燃料电池系统的控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及燃料电池控制技术领域，公开一种燃料电池系统的控制方法，包括：步骤1、建立燃料电池系统的动态模型，定义系统的状态变量为氢气浓度、氧气浓度、膜水分含量和堆温度，控制输入为氢气供给速率、氧气供给速率和冷却水流速，通过状态变量与控制输入间的关系描述燃料电池系统的动态行为；步骤2、基于步骤1建立的动态模型定义燃料电池系统的性能目标。通过动态反馈增益矩阵的引入，在深度学习模型输出的基础上，根据状态变量与参考状态变量间的偏差动态修正控制输入，实现控制策略对燃料电池系统实时状态的自适应调节，得到提高动态负载条件下控制输入的实时性和精确性的效果。

本发明授权一种燃料电池系统的控制方法在权利要求书中公布了：1.一种燃料电池系统的控制方法，其特征在于，包括： 步骤1、建立燃料电池系统的动态模型，定义系统的状态变量为氢气浓度、氧气浓度、膜水分含量和堆温度，控制输入为氢气供给速率、氧气供给速率和冷却水流速，通过状态变量与控制输入间的关系描述燃料电池系统的动态行为； 所述燃料电池系统的动态模型包括以下关系式： 其中，x1t为氢气浓度，x2t为氧气浓度，x3t为膜水分含量，x4t为堆温度，u1、u2、u3依次为氢气供给速率、氧气供给速率和冷却水流速，k1、k2、k3、k4依次为氢气消耗常数、氧气消耗常数、水分损失速率和热损失速率， gx1，x2，u3表示水分生成函数，hx1，x2，x3表示热量生成函数； 步骤2、基于步骤1建立的动态模型定义燃料电池系统的性能目标，性能目标用于衡量控制输入与燃料电池系统输出功率间的关系，通过输出功率与参考功率间的差异进行定义，结合控制输入的资源消耗与分配对性能目标进行综合评估，参考功率依据负载需求确定，输出功率通过动态模型中的状态变量计算得到； 所述性能目标通过以下关系进行定义： 其中，J为性能目标，t0为燃料电池系统控制的初始时间，tf为燃料电池系统控制的结束时间，xt为燃料电池系统的状态变量向量，ut为燃料电池系统的控制输入向量 qxt，ut表示输出功率yt与参考功率yreft间的差异， rut表示控制输入的成本，R为对角权重矩阵； 所述性能目标中的输出功率通过以下公式计算得到： yt＝nx1t，x2t，x3t，x4t， 其中yt表示燃料电池系统的输出功率， nx1t，x2t，x3t，x4t为效率函数， x1t为氢气浓度，x2t为氧气浓度，x3t为膜水分含量，x4t为堆温度，表示燃料电池系统在不同状态变量下的输出功率效率； 所述效率函数nx1t，x2t，x3t，x4t通过以下公式表示： 其中，ke表示效率因子，ce为堆温度的补偿系数， x1·x2表示氢气和氧气浓度的耦合作用，反映燃料电池电化学反应强度对效率的影响， x4+ce表示堆温度对效率的综合影响，x1t为氢气浓度，x2t为氧气浓度，x3t为膜水分含量，x4t为堆温度； 步骤3、基于步骤2中定义的性能目标确定燃料电池系统的控制策略，控制策略根据性能目标中输出功率与参考功率的差异以及动态模型中状态变量的变化关系进行设计，结合氢气供给速率、氧气供给速率和冷却水流速对性能目标的影响，确定控制输入的分配方案； 步骤4、基于步骤3中确定的控制策略，通过深度学习模型对控制输入的分配方案进行求解，深度学习模型的输入为步骤1中定义的状态变量，输出为控制输入的具体分配结果，深度学习模型通过利用动态模型中的状态变化与性能目标间的关系进行训练； 步骤5、将步骤4中深度学习模型计算得到的控制输入分配结果传递至燃料电池系统的执行机构，根据分配结果调节步骤1中定义的氢气供给速率、氧气供给速率和冷却水流速，以实现燃料电池系统状态变量的动态变化，完成对燃料电池系统的控制。

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