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龙图腾网获悉清华大学申请的专利氢燃料电池性能预测模型构建、性能分析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：CN119695203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510196424.8，技术领域涉及：H01M8/04298；该发明授权氢燃料电池性能预测模型构建、性能分析方法及装置是由刘超;李童宇;蒋东翔设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本氢燃料电池性能预测模型构建、性能分析方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及氢燃料电池性能预测模型构建、性能分析方法及装置，应用于氢燃料电池技术领域，电池性能预测模型构建方法包括：获取氢燃料电池在多个时刻的运行数据，根据单个时刻的运行数据计算该时刻的总电压损失；对多个时刻的总电压损失进行独立成分分析，得到每个时刻三个成分的电压损失；将连续N个时刻成分的电压损失作为输入数据、连续N个时刻的下一时刻成分的电压损失作为标签数据构建成分对应的训练数据；构建每个成分对应的transformer预测模型，并根据该成分对应的训练数据，对该transformer预测模型进行训练；在满足终止条件时训练结束，得到氢燃料电池性能预测模型。本申请可提高模型训练的准确性。

本发明授权氢燃料电池性能预测模型构建、性能分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种氢燃料电池性能预测模型构建方法，其特征在于，包括： 获取氢燃料电池在多个时刻的运行数据，并根据单个时刻的运行数据计算所述时刻的总电压损失； 基于氢燃料电池输出电压物理机理，对多个时刻的总电压损失进行独立成分分析，得到每个时刻三个成分的电压损失；所述三个成分包括极化、欧姆和浓差； 针对每个成分，将连续N个时刻所述成分的电压损失作为输入数据、所述连续N个时刻的下一时刻所述成分的电压损失作为标签数据构建所述成分对应的训练数据；N为正整数； 构建每个成分对应的transformer预测模型，并根据所述成分对应的训练数据，对transformer预测模型进行训练； 在满足终止条件时训练结束，得到氢燃料电池性能预测模型； 其中，所述基于氢燃料电池输出电压物理机理，对多个时刻的总电压损失进行独立成分分析，得到每个时刻三个成分的电压损失，包括： 将所述多个时刻划分为M个周期，基于氢燃料电池输出电压物理机理和氢燃料电池在每个周期的多个时刻的实际输出电压，确定所述周期对应的、用于计算三个成分的电压损失的多个常量参数；M为正整数； 从每个周期选取任一时刻，根据所述时刻的运行数据和多个常量参数，计算所述时刻三个成分的参考电压损失； 根据M个时刻三个成分的参考电压损失，对多个时刻的总电压损失进行独立成分分析，得到每个时刻三个成分的电压损失。

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