基于人工智能的质子交换膜燃料电池状态估计及故障诊断

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.25146

发电技术 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (3): 541-555.DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.25146

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基于人工智能的质子交换膜燃料电池状态估计及故障诊断

郑如意¹, 杨博¹, 周率², 蒋林³, 李鸿彪⁴, 郜登科⁴

^1.昆明理工大学电力工程学院，云南省昆明市 650500
^2.奥克兰理工大学电气与电子工程系，奥克兰 1010，新西兰
^3.英国利物浦大学电气工程与电子系，利物浦 L69 3GJ，英国
^4.上海科梁信息科技股份有限公司，上海市闵行区 201103

收稿日期:2025-03-16 修回日期:2025-05-06 出版日期:2025-06-30 发布日期:2025-06-16
通讯作者: 杨博
作者简介:郑如意(2001)，女，硕士研究生，研究方向为电池参数识别及故障诊断技术，1209074918@qq.com；
杨博(1988)，男，博士，教授，研究方向为基于人工智能的新能源系统优化与控制，本文通信作者，yangbo_ac@outlook.com；
周率(1987)，女，博士，讲师，研究方向为电力系统控制、可再生能源并网技术、智能电网以及人工智能在电力系统中的应用，zoey.zhou@aut.ac.nz；
蒋林(1971)，男，博士，教授，研究方向为智能电网控制与优化、新能源并网技术，L.Jiang@liverpool.ac.uk；
李鸿彪(1987)，男，硕士，研究方向为电力电子和电力系统的实时仿真技术，hongbiao.li@keliangtek.com；
郜登科(1984)，男，硕士，研究方向为新型电力系统仿真和稳定性分析，dengke.gao@keliangtek.com。
基金资助:
国家自然科学基金项目(62263014);云南省自然科学基金项目(202401AT070344)

State Estimation and Fault Diagnosis of Proton Exchange Membrane Fuel Cells Based on Artificial Intelligence

Ruyi ZHENG¹, Bo YANG¹, Shuai ZHOU², Lin JIANG³, Hongbiao LI⁴, Dengke GAO⁴

^1.Faculty of Electric Power Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, Yunnan Province, China
^2.Department of Electrical and Electronic Engineering, Auckland University of Technology, Auckland 1010, New Zealand
^3.Department of Electrical Engineering and Electronics, University of Liverpool, Liverpool L69 3GJ, United Kingdom
^4.Shanghai KeLiang Information Technology Co. , Ltd. , Minhang District, Shanghai 201103, China

Received:2025-03-16 Revised:2025-05-06 Published:2025-06-30 Online:2025-06-16
Contact: Bo YANG
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(62263014);Natural Science Foundation of Yunnan Province(202401AT070344)

摘要/Abstract

摘要：

目的质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell，PEMFC)作为极具潜力的清洁能源技术，在能源转换领域备受关注。然而，PEMFC系统的高度复杂性及运行过程中存在的不确定性，使其状态估计和故障诊断面临诸多挑战，严重影响系统可靠性与安全性。为有效应对这些难题，对人工智能(artificial intelligence，AI)技术在PEMFC状态估计和故障诊断中的应用策略与成效进行了研究。方法分析了当前PEMFC在状态估计与故障诊断领域的研究进展。在状态估计领域，解析了PEMFC非线性模型特性，介绍了基于AI的状态估计技术，分析了不同算法在PEMFC状态估计中的应用原理及优势。在故障诊断领域，总结归纳了PEMFC常见故障类型，分析了故障表现及内部成因，介绍了基于AI的故障诊断技术。最后，对基于AI的PEMFC状态估计与故障诊断技术的未来发展提出了建议。结论 AI技术能够凭借其强大的数据处理和模式识别能力，准确估计PEMFC的状态，有效诊断系统潜在故障，从而显著提升PEMFC系统的运行效率和稳定性，增强系统可靠性与安全性。未来，可在AI算法创新、状态估计与故障诊断优化、智能体系构建以及与其他技术协同合作等方面开展研究。

关键词: 清洁能源, 氢能, 人工智能(AI), 质子交换膜燃料电池(PEMFC), 状态估计, 故障诊断, 深度学习

Abstract:

Objectives The proton exchange membrane fuel cell (PEMFC), as a highly promising clean energy technology, has attracted much attention in the field of energy conversion. However, the high complexity and operational uncertainties of PEMFC systems pose significant challenges to state estimation and fault diagnosis, seriously affecting system reliability and safety. To effectively address these challenges, the application strategies and effectiveness of artificial intelligence (AI) technology in PEMFC state estimation and fault diagnosis are studied. Methods Current research progress on PEMFC state estimation and fault diagnosis is analyzed. In the field of state estimation, the nonlinear model characteristics of PEMFC are analyzed, AI-based state estimation technologies are introduced, and the application principles and advantages of different algorithms for PEMFC state estimation are analyzed. In the field of fault diagnosis, common fault types of PEMFC are summarized, their fault manifestations and internal causes are analyzed, and AI-based fault diagnosis technologies are introduced. Finally, the future prospects for AI-based PEMFC state estimation and fault diagnosis technologies are discussed. Conclusions With its powerful data processing and pattern recognition capabilities, AI technology can accurately estimate the state of PEMFC and effectively diagnose potential system faults, thereby significantly improving the the operational efficiency and stability of PEMFC systems and enhancing their reliability and safety. Future research can focus on areas such as AI algorithm innovation, optimization of state estimation and fault diagnosis, intelligent system development, and collaboration with other technologies.

Key words: clean energy, hydrogen energy, artificial intelligence (AI), proton exchange membrane fuel cell (PEMFC), state estimation, fault diagnosis, deep learning

中图分类号:

TK 02

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图/表 10

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62	侯赛，成润坤，刘达．基于二次采样和集成学习方法的变压器故障预测[J]．智慧电力，2024，52(7)：40-47．
	HOU S， CHENG R K， LIU D ．Transformer fault forecast based on re-sampling and integrated learning approach[J]．Smart Power，2024，52(7)：40-47．
63	袁铁江，郭泽林，方彤．基于运行数据时空特征和Stacking集成学习的质子交换膜燃料电池故障诊断[J]．中国电机工程学报，2023，43(14)：5461-5471．
	YUAN T J， GUO Z L， FANG T ．Proton exchange membrane fuel cell fault diagnosis based on operation data temporal and spatial characteristics and stacking ensemble learning[J]．Proceedings of the CSEE，2023，43(14)：5461-5471．

故障类型	原因	影响	位置	可恢复性	严重程度	经济影响程度
膜脱水^[14]	湿度过低，温度过高，高电流密度运行，进气湿化不足，流道设计不合理，频繁变载	增加欧姆损失，降低电池效率，局部过热，机械应力开裂，化学降解	质子交换膜	部分可恢复(需重新湿化)	中	中
水淹^[21]	液态水过度积聚	电压波动或阶跃式下降，内阻增加，局部缺氧，氢氧直接反应产热	阴极侧气体扩散层或流道	可恢复(需排水)	中	中
阳极氢气饥饿^[13]	氢气供应不足，流道堵塞	电压反转、碳腐蚀、氢氧混合爆炸风险	阳极催化层	可恢复(需调整氢气供应或清理流道)	高	高
阴极氧气饥饿^[15]	空气压缩机故障，膜电极水淹	电压反转、碳腐蚀	阴极催化层	可恢复(需修复空气压缩机或排水)	高	高
催化剂中毒^[33]	一氧化碳、硫化物、金属离子污染	催化剂活性降低，活化极化升高，输出性能下降，加速性能衰减	催化层	部分可恢复(需更换或再生催化剂)	中	中
膜降解^[34]	化学、机械、热等多因素共同作用	氢气渗透率增加，开路电压降低，膜穿孔，气体交叉，效率骤降，短路	质子交换膜	不可恢复(需更换膜)	极高	极高

故障类型	原因	影响	位置	可恢复性	严重程度	经济影响程度
膜脱水^[14]	湿度过低，温度过高，高电流密度运行，进气湿化不足，流道设计不合理，频繁变载	增加欧姆损失，降低电池效率，局部过热，机械应力开裂，化学降解	质子交换膜	部分可恢复(需重新湿化)	中	中
水淹^[21]	液态水过度积聚	电压波动或阶跃式下降，内阻增加，局部缺氧，氢氧直接反应产热	阴极侧气体扩散层或流道	可恢复(需排水)	中	中
阳极氢气饥饿^[13]	氢气供应不足，流道堵塞	电压反转、碳腐蚀、氢氧混合爆炸风险	阳极催化层	可恢复(需调整氢气供应或清理流道)	高	高
阴极氧气饥饿^[15]	空气压缩机故障，膜电极水淹	电压反转、碳腐蚀	阴极催化层	可恢复(需修复空气压缩机或排水)	高	高
催化剂中毒^[33]	一氧化碳、硫化物、金属离子污染	催化剂活性降低，活化极化升高，输出性能下降，加速性能衰减	催化层	部分可恢复(需更换或再生催化剂)	中	中
膜降解^[34]	化学、机械、热等多因素共同作用	氢气渗透率增加，开路电压降低，膜穿孔，气体交叉，效率骤降，短路	质子交换膜	不可恢复(需更换膜)	极高	极高

方法	原理	优点	缺点	精确性	抗噪性	适用类型
模态分解^[49]	分析并分解复杂信号为多个简单成分	提取不易察觉的关键特征	可能引入分解误差	中高	中	复杂信号分析
机器学习^[50]	自动学习数据的统计规律和潜在特征	自动化特征提取，适用于大规模数据	依赖样本质量和数量	高	中高	分类、预测任务
深度学习^[51]	利用深度神经网络抽取高层次抽象特征	高精度特征提取，简化特征提取工程	需要大量数据和计算资源	极高	高	图像、语音、文本等
注意力机制^[52]	动态调整数据部分权重，聚焦信息量大的部分	提升特征提取鲁棒性和效率	复杂度增加，可能导致计算开销大	高	高	需要聚焦关键信息的任务

方法	原理	优点	缺点	精确性	抗噪性	适用类型
模态分解^[49]	分析并分解复杂信号为多个简单成分	提取不易察觉的关键特征	可能引入分解误差	中高	中	复杂信号分析
机器学习^[50]	自动学习数据的统计规律和潜在特征	自动化特征提取，适用于大规模数据	依赖样本质量和数量	高	中高	分类、预测任务
深度学习^[51]	利用深度神经网络抽取高层次抽象特征	高精度特征提取，简化特征提取工程	需要大量数据和计算资源	极高	高	图像、语音、文本等
注意力机制^[52]	动态调整数据部分权重，聚焦信息量大的部分	提升特征提取鲁棒性和效率	复杂度增加，可能导致计算开销大	高	高	需要聚焦关键信息的任务

诊断方法	具体类型	诊断故障类型	精确度/%	功率等级/kW	诊断状态	复杂性	经济性
机器学习	SVM^[58]	缺氧、水淹和膜干燥	96.15	60	离线	中	中
深度学习	CNN^[59]	水淹和膜干燥	98.5	5	离线	中	中
融合算法	迁移学习^[61]	冷却系统故障、氢气饥饿、空气饥饿和水淹	99.50	100	离线	高	低
融合算法	集成学习^[63]	水淹、膜干燥和氢气泄漏	99.99	100	在线/离线	高	低

基于人工智能的质子交换膜燃料电池状态估计及故障诊断

State Estimation and Fault Diagnosis of Proton Exchange Membrane Fuel Cells Based on Artificial Intelligence

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引用本文

图/表 10

参考文献 63

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[2]	张祖菡, 刘敦楠, 凡航, 杨柳青, 段赟杰, 李赟, 马振宇. 基于大语言模型的电力系统预测技术研究综述[J]. 发电技术, 2025, 46(3): 438-453.
[3]	徐浩然, 张瑾昀, 马歆, 雷文强, 曹杰铭. 基于大语言模型的图检索增强生成技术在核电领域的应用与展望[J]. 发电技术, 2025, 46(3): 454-466.
[4]	陈艺璇, 王嘉阳, 卓映君, 卢斯煜, 周保荣. 人工智能在电力系统运行模拟加速中的应用综述[J]. 发电技术, 2025, 46(3): 467-481.
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[13]	刘忠, 周泽华, 邹淑云, 刘圳, 乔帅程. 基于知识蒸馏-卷积神经网络的水轮机空化状态识别方法[J]. 发电技术, 2025, 46(1): 161-170.
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