综述：氢燃料电池系统的建模、优化与热管理策略

这篇综述系统梳理了质子交换膜燃料电池（PEMFC）在动态建模、多目标优化和智能热管理领域的最新进展，重点探讨了人工智能（AI）驱动算法（如PSO、LSTM、NSGA-II）如何提升系统效率（降低15%氢耗）和热均匀性（改善20-30%），并提出了融合物理模型与数据驱动的混合框架，为清洁能源转型提供关键技术支撑。

　　

氢燃料电池系统的技术演进与挑战

质子交换膜燃料电池（PEMFC）因其高能量密度和零排放特性，成为交通和固定式能源系统的关键选项。然而，其实际应用仍受制于动态负载下的效率波动、热管理复杂性和材料降解等问题。

建模方法的革新

传统CFD和有限元模型虽能精确描述电化学-热-流体耦合现象，但计算成本高昂。新兴的混合建模策略（如PINNs）将质量守恒方程和Butler-Volmer动力学嵌入神经网络损失函数，在保持物理一致性的同时，将仿真速度提升50-100倍。值得注意的是，LSTM网络对电压衰减曲线的预测误差低于2%，显著优于传统SVR模型。

优化算法的性能对比

针对PEMFC的多目标优化（如效率vs耐久性），不同算法展现出鲜明特性：

• NSGA-II：在静态系统设计中表现优异，可获得90%的帕累托前沿解
• 自适应PSO：实时控制场景下收敛速度最快（<100次迭代）
• 鲸鱼优化算法（WOA）：在噪声数据中保持稳定，氢耗预测误差仅0.053%

典型案例显示，结合ASA的混合算法使燃料电池堆的功率密度提升12%，同时将热梯度控制在5°C/m²以内。

热管理的前沿方案

相变材料（PCM）与微通道冷却的协同设计成为研究热点。实验数据表明，纳米流体冷却剂可将峰值温度降低8-12°C，而基于LSTM的预测控制器能动态调节冷却液流量，使膜电极含水量（λ）稳定在2.5±0.3的理想范围。

未来发展方向

数字孪生技术与量子计算的结合，有望实现原子级催化反应模拟。当前挑战在于建立标准化验证协议，以解决AI模型在极端工况下的泛化性问题。这项技术突破将为氢能经济的规模化铺平道路。