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Remaining Useful Life Prediction for Fuel Cell Based on Support Vector Regression and Grey Wolf Optimizer Algorithm

支持向量机 超参数 平滑的 算法 质子交换膜燃料电池 回归 降级(电信) 计算机科学 回归分析 数学优化 工程类 人工智能 数学 机器学习 统计 燃料电池 电信 化学工程
作者
Kui Chen,Salah Laghrouche,Abdesslem Djerdir
出处
期刊:IEEE Transactions on Energy Conversion [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:37 (2): 778-787 被引量:48
标识
DOI:10.1109/tec.2021.3121650
摘要

Remaining useful life prediction is an important way to improve the durability and reduce the cost of the proton exchange membrane fuel cell. This paper presents a novel method to predict the remaining useful life of proton exchange membrane fuel cell under different load currents based on support vector regression and grey wolf optimizer algorithm. The proposed method considers the influence of 17 operating conditions and historical voltage. Firstly, the measured data are reconstructed through robust locally weighted smoothing method to reduce the calculation amount and filter disturbances. Then, support vector regression with fewer hyperparameters is used to establish the degradation model. Finally, the hyperparameters of support vector regression are optimized through grey wolf optimizer algorithm to improve the accuracy of degradation prediction. The proposed method is validated by two degradation experiments under different load currents. The test results show that grey wolf optimizer algorithm can effectively improve the accuracy of degradation prediction based on support vector regression. Compared with other methods, the proposed method has the highest accuracy. The proposed method can predict the fuel cell degradation with a mean absolute percentage error of less than 0.3%. The proposed method can predict the remaining useful life of 492 hours.
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