通过焦距时间校准模型对汽车燃料电池进行短期多步温度预测

《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》：Short-term multi-step temperature prediction for automotive fuel cells via focus-time calibration model

燃料电池热管理中温度滞后问题通过融合自定义注意力机制与XGBoost的LSTM模型有效解决，风洞测试验证显示MAE降低5.2%，预测时间减少27.9%，R2达0.99487，实现短时多步温度预测精度提升。

　　燃料电池技术是新能源汽车领域的重要发展方向之一，其核心优势在于高能效和零碳排放。然而，燃料电池系统的可靠性和耐久性仍然是制约其广泛应用的关键因素，其中热管理问题尤为突出。特别是在实际运行中，温度测量和控制存在一定的滞后现象，这可能导致系统性能下降，影响整体运行效率和安全性。因此，如何提高燃料电池温度预测的准确性，缩短预测延迟，成为当前研究的重点。

本研究提出了一种名为Focus-Time Calibration（FTC）的模型，旨在解决燃料电池系统温度测量滞后的问题。该模型结合了自定义的注意力机制和XGBoost算法进行残差校正，从而增强长短期记忆（LSTM）模型在冷却液温度预测方面的表现。通过风洞实验数据对模型进行训练、测试和验证，结果显示，与传统的注意力机制相比，自定义注意力机制在均方误差（MAE）和推理时间方面分别降低了5.2%和27.9%。同时，FTC模型在极端工况下表现出优于LSTM模型的预测能力，其MAE和均方误差（MSE）分别比LSTM降低了81.3%和74.9%，达到了0.99487的决定系数（R2）。对于20步的冷却液温度预测，FTC模型保持MAE不超过0.34°C，RMSE不超过0.8°C，表明其在短时多步预测任务中具有较高的精度和稳定性。

此外，研究还发现，使用较小的历史窗口步长（HWS）可以提升模型的短期动态预测能力和泛化能力，但无法充分捕捉燃料电池在初始阶段的温度上升特征。这表明，在构建预测模型时，合理选择历史窗口步长对提高预测效果至关重要。FTC模型通过自定义注意力机制，能够聚焦于与温度变化强相关的参数，有效缓解了温度测量滞后问题，为燃料电池热管理系统优化和控制提供了理论和技术支持。

在实验部分，本研究的数据来源于燃料电池乘用车的驾驶循环测试。测试车辆配备了24 kW·h的电池、45 kW额定功率的燃料电池系统，其最大长脉冲放电功率为120 kW，最大瞬时功率为150 kW。这些参数为燃料电池系统在实际运行中的表现提供了基础数据。实验数据涵盖了不同工况下的运行情况，包括温度变化、电流输出、负载波动等，为模型的训练和验证提供了丰富的样本。

在方法部分，本研究提出了FTC模型，旨在解决冷却液温度对输入特征的长期依赖问题，同时提高在不同工况下温度动态特征预测的准确性。传统的LSTM模型在处理时间序列数据时，虽然具有一定的优势，但仍然存在预测误差积累的问题，特别是在多步预测任务中。为了解决这一问题，本研究引入了XGBoost算法对LSTM模型的残差进行校正，从而减少非线性因素对预测结果的影响，提高整体预测精度。同时，自定义的注意力机制通过自学习权重矩阵，能够更有效地捕捉燃料电池在瞬态条件下的温度变化特征，提高模型的动态响应能力。

在结果部分，本研究对比了不同算法在温度预测任务中的表现，同时分析了不同历史窗口步长（HWS）和预测窗口步长（PWS）对预测性能的影响。实验结果表明，FTC模型在均方误差（MAE）和均方根误差（RMSE）方面均优于传统LSTM和LSTM-Attention模型，显示出其在短时多步预测任务中的优越性。此外，研究还发现，合理选择历史窗口步长和预测窗口步长可以显著提高模型的预测精度和稳定性，为燃料电池系统的热管理优化提供了重要的参考依据。

在结论部分，本研究总结了FTC模型的主要贡献。首先，通过引入自定义注意力机制和XGBoost残差校正，FTC模型能够更准确地预测燃料电池系统的温度变化，有效缓解了现有系统中温度测量滞后的问题。其次，简化注意力机制提高了其计算效率，进一步缩短了FTC模型的训练周期，使得模型在实际应用中更具可行性。最后，FTC模型通过减少预测误差的积累，提升了燃料电池系统在动态工况下的预测精度和响应速度，为燃料电池系统的优化和控制提供了新的思路和技术手段。

本研究的意义在于，为燃料电池系统的热管理问题提供了一种新的解决方案。传统方法在处理燃料电池温度预测任务时，往往依赖于静态或准动态工况下的数据，而对动态工况下的预测能力有限。这可能导致在实际运行中，系统无法及时响应温度变化，影响整体性能。FTC模型通过引入注意力机制和XGBoost算法，能够更准确地捕捉燃料电池在动态工况下的温度变化特征，提高预测精度和响应速度。此外，研究还发现，合理选择历史窗口步长和预测窗口步长对提高模型的预测效果具有重要作用。这表明，在构建预测模型时，需要综合考虑多个因素，以实现最佳的预测性能。

在实际应用中，燃料电池系统的热管理问题不仅影响其性能，还关系到系统的安全性和使用寿命。因此，如何提高燃料电池系统的温度预测精度，缩短预测延迟，成为当前研究的重点。FTC模型的提出，为解决这一问题提供了新的思路和技术手段。通过结合注意力机制和XGBoost算法，该模型能够更有效地捕捉燃料电池在动态工况下的温度变化特征，提高预测精度和响应速度。同时，研究还发现，合理选择历史窗口步长和预测窗口步长对提高模型的预测效果具有重要作用。这表明，在构建预测模型时，需要综合考虑多个因素，以实现最佳的预测性能。

此外，本研究还发现，现有的研究在燃料电池电压预测和寿命估计方面取得了显著进展，但在基于深度学习方法的短时堆温度预测方面仍存在研究空白。这表明，未来的研究需要更加关注燃料电池系统的短时温度预测问题，以满足实际应用的需求。同时，研究还发现，现有的预测方法在处理燃料电池系统的动态工况时，存在一定的局限性。这表明，未来的研究需要探索更先进的预测方法，以提高燃料电池系统在动态工况下的预测精度和响应速度。

本研究通过引入FTC模型，为解决燃料电池系统的短时温度预测问题提供了新的思路和技术手段。该模型结合了注意力机制和XGBoost算法，能够更准确地捕捉燃料电池在动态工况下的温度变化特征，提高预测精度和响应速度。同时，研究还发现，合理选择历史窗口步长和预测窗口步长对提高模型的预测效果具有重要作用。这表明，在构建预测模型时，需要综合考虑多个因素，以实现最佳的预测性能。此外，研究还发现，现有的预测方法在处理燃料电池系统的动态工况时，存在一定的局限性。这表明，未来的研究需要探索更先进的预测方法，以提高燃料电池系统在动态工况下的预测精度和响应速度。

在实际应用中，燃料电池系统的热管理问题不仅影响其性能，还关系到系统的安全性和使用寿命。因此，如何提高燃料电池系统的温度预测精度，缩短预测延迟，成为当前研究的重点。FTC模型的提出，为解决这一问题提供了新的思路和技术手段。该模型结合了注意力机制和XGBoost算法，能够更准确地捕捉燃料电池在动态工况下的温度变化特征，提高预测精度和响应速度。同时，研究还发现，合理选择历史窗口步长和预测窗口步长对提高模型的预测效果具有重要作用。这表明，在构建预测模型时，需要综合考虑多个因素，以实现最佳的预测性能。此外，研究还发现，现有的预测方法在处理燃料电池系统的动态工况时，存在一定的局限性。这表明，未来的研究需要探索更先进的预测方法，以提高燃料电池系统在动态工况下的预测精度和响应速度。

综上所述，本研究通过引入FTC模型，为解决燃料电池系统的短时温度预测问题提供了新的思路和技术手段。该模型结合了注意力机制和XGBoost算法，能够更准确地捕捉燃料电池在动态工况下的温度变化特征，提高预测精度和响应速度。同时，研究还发现，合理选择历史窗口步长和预测窗口步长对提高模型的预测效果具有重要作用。这表明，在构建预测模型时，需要综合考虑多个因素，以实现最佳的预测性能。此外，研究还发现，现有的预测方法在处理燃料电池系统的动态工况时，存在一定的局限性。这表明，未来的研究需要探索更先进的预测方法，以提高燃料电池系统在动态工况下的预测精度和响应速度。通过本研究的探索，为燃料电池系统的热管理优化和控制提供了重要的理论和技术支持，具有重要的应用价值。