[发明专利]用燃料电池减少排放的系统和方法在审
| 申请号： | 202211662475.8 | 申请日： | 2022-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN116404204A | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 王宏刚;迈克尔·安东尼·本杰明 | 申请（专利权）人： | 通用电气公司 |
| 主分类号： | H01M8/04298 | 分类号： | H01M8/04298;H01M8/04992;H01M8/04701;H01M8/249;H01M8/0432;H01M8/04111 |
| 代理公司： | 上海华诚知识产权代理有限公司 31300 | 代理人： | 陈海琴 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 燃料电池 减少 排放 系统 方法 | ||
1.一种控制器，其特征在于，包括：
存储器以及一个或多个处理器，所述存储器存储指令，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时，使所述控制器进行操作，所述操作包括：
接收一组实时飞行条件；
接收用户选择的目标函数，其中所述用户选择的目标函数是多个目标函数中的一个目标函数；和
基于所述一组实时飞行条件和所述用户选择的目标函数，利用排放调谐模型，确定多组燃料电池操作条件中的一组燃料电池操作条件，其中所述控制器被构造为根据所述多组燃料电池操作条件中的所确定的一组燃料电池操作条件来控制燃料电池组件操作参数。
2.根据权利要求1所述的控制器，其特征在于，所述多组燃料电池操作条件中的每组燃料电池操作条件与多组仿真飞行条件中的一组仿真飞行条件和所述多个目标函数中的一个目标函数相关联。
3.根据权利要求2所述的控制器，其特征在于，其中所述多组仿真飞行条件包括历史值和建模值中的至少一个。
4.根据权利要求2所述的控制器，其特征在于，其中所述排放调谐模型是在所述多组燃料电池操作条件、所述多组仿真飞行条件和所述多个目标函数上被训练的模型。
5.根据权利要求4所述的控制器，其特征在于，其中所述调谐模型是神经网络模型、机器学习模型、基于内核的模型、模糊逻辑和深度学习模型中的一个。
6.根据权利要求2所述的控制器，其特征在于，其中所述多组燃料电池操作条件中的每组燃料电池操作条件被确定为与所述多组仿真飞行条件中的一组仿真飞行条件一起为所述多个目标函数中的一个目标函数提供优选值的一组燃料电池操作条件。
7.根据权利要求6所述的控制器，其特征在于，其中所述多组燃料电池操作条件被离线确定。
8.根据权利要求1所述的控制器，其特征在于，其中所述用户选择的目标函数包括对应于排放的第一项。
9.根据权利要求8所述的控制器，其特征在于，其中所述用户选择的目标函数包括对应于性能的第二项。
10.根据权利要求9所述的控制器，其特征在于，其中所述第一项和所述第二项中的至少一个被加权。
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