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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种燃料电池优化工况确定方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116525886B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310592308.9，技术领域涉及：H01M8/04298；该发明授权一种燃料电池优化工况确定方法及装置是由李航越;韩敏芳;朱建忠设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种燃料电池优化工况确定方法及装置在说明书摘要公布了：本文涉及燃料电池领域，提供一种燃料电池优化工况确定方法及装置，方法包括：根据待分析燃料电池的燃料类型及尺寸匹配目标燃料电池响应模型；确定待分析燃料电池的多组输入参数值；将每组输入参数值输入至目标燃料电池响应模型，得到各输入参数值下待分析燃料电池的响应参数值；根据各组输入参数值下待分析燃料电池的响应参数值，确定待分析燃料电池的优化工况；燃料电池响应模型通过训练PINN模型中的参数确定，PINN模型包括：局部电池模型、理想电池模型、无量纲化处理模块、神经网络模型及量纲恢复模块，本文适用于各燃料类型及尺寸的燃料电池，实现模型架构的通用性，同时还可以提高燃料电池响应参数的预测速度及精度。

本发明授权一种燃料电池优化工况确定方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种燃料电池优化工况确定方法，其特征在于，包括： 根据待分析燃料电池的燃料类型及尺寸，从燃料电池响应模型库中，匹配目标燃料电池响应模型，其中，燃料电池响应模型库中存储有基于各燃料类型的多物理场燃料电池参考模型建立的各燃料类型的各预设尺寸的燃料电池响应模型； 确定待分析燃料电池的多组输入参数值，其中，输入参数包括：电池性能实际参数及运行条件； 将每组输入参数值输入至所述目标燃料电池响应模型，得到各输入参数值下所述待分析燃料电池的响应参数值； 根据各组输入参数值下所述待分析燃料电池的响应参数值，确定所述待分析燃料电池的优化工况； 其中，所述燃料电池响应模型通过训练PINN模型中的参数确定，所述PINN模型包括：局部电池模型、理想电池模型、无量纲化处理模块、神经网络模型及量纲恢复模块；所述局部电池模型用于根据输入参数确定局部电流密度；所述理想电池模型用于根据输入参数确定理想电流；所述无量纲化处理模块用于对输入参数、局部电流密度及理想电流进行无量纲化处理，得到无量纲化向量；所述神经网络模型用于根据无量纲化向量计算得到无量纲的燃料电池的响应参数；所述量纲恢复模块用于对无量纲的燃料电池的响应参数进行量纲恢复处理。

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