摘要
本发明公开了一种一种固体氧化物燃料电池电压预测方法,包括:S1,从历史实验数据中获取固体氧化物燃料电池的短期、中长期和长期电压数据;S2,对获取的电压数据中的异常值进行处理,并划分训练集和验证集;S3,构建长短期记忆与卷积神经网络模型,配置网络所需运行环境;S4,将行归一化后训练集数据输入模型中进行训练直至获得理想的训练权重和预测电压数据;S5,采集固体氧化物燃料电池的实时电压数据并进行归一化处理,将S4训练得到的权重导入模型中并输入归一化后的实时电压数据,对测试结果进行逆归一化后获得所述固体氧化物燃料电池的实时预测电压。该方法预测准确、可靠,模型的泛化能力高。