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龙图腾网获悉中船赛思亿(无锡)电气科技有限公司;青岛港轮驳有限公司申请的专利一种氢燃料电池保护控制策略仿真方法及系统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：CN120073000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510533480.6，技术领域涉及：H01M8/04992；该发明授权一种氢燃料电池保护控制策略仿真方法及系统是由邵诗逸;石磊;常国梅;张宁;张雷;刘云超;孙腾蛟;郭伟;孙烨;张贵鹏;郑玉萍设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种氢燃料电池保护控制策略仿真方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种氢燃料电池保护控制策略仿真方法及系统，涉及氢燃料电池控制技术领域，包括，根据故障预测结果构造强化学习训练环境，设定状态空间、动作空间和奖励函数，采用深度Q网络，对氢燃料电池保护控制策略进行训练，得到初步保护控制策略；通过物理建模构建氢燃料电池的数字孪生模型，对初步保护控制策略进行仿真测试，利用自适应调整功能优化保护控制策略参数，得到优化后的保护控制策略；本发明通过构建氢燃料电池的数字孪生模型，结合电化学特性、热管理特性、燃料供应特性和功率调节特性，对初步保护控制策略进行仿真测试。

本发明授权一种氢燃料电池保护控制策略仿真方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种氢燃料电池保护控制策略仿真方法，其特征在于：包括， 采集氢燃料电池运行数据与氢燃料电池故障数据，并进行预处理和融合，具体步骤如下， 采集氢燃料电池的电压、电流、温度、压力和功率，得到氢燃料电池运行数据，采集氢燃料电池的故障记录和故障报警日志，得到氢燃料电池故障数据； 对两种数据进行数据清洗，去除异常值和填补缺失数据，并进行归一化处理，得到标准化后的氢燃料电池运行数据与氢燃料电池故障数据； 采用时间对齐方法，将标准化后的氢燃料电池运行数据与氢燃料电池故障数据按照时间戳匹配，并采用数据映射方法，分析氢燃料电池运行数据与氢燃料电池故障数据之间的关联性并进行匹配； 采用加权平均方法对匹配后的氢燃料电池运行数据与氢燃料电池故障数据进行融合，得到融合后的高维数据集； 基于长短时记忆神经网络，构建氢燃料电池故障预测模型，输入氢燃料电池运行数据与氢燃料电池故障数据，得到故障预测结果，具体步骤如下， 基于融合后的高维数据集，进行时间序列格式转换，划分训练集和测试集； 构建LSTM网络结构，设定输入层、隐藏层和输出层，并初始化网络权重和偏置参数，建立故障预测模型的初始框架； 设定损失函数和优化算法，将训练集和测试集输入LSTM模型进行迭代训练，调整网络参数，得到优化后的故障预测模型； 基于氢燃料电池运行数据与氢燃料电池故障数据，输入优化后的故障预测模型，得到故障预测结果，具体如下： 按照时间序列格式输入优化后的LSTM故障预测模型； 在故障预测模型中，输入层接收当前时间步的氢燃料电池运行数据，隐藏层的LSTM单元结合长期和短期依赖关系提取氢燃料电池运行数据特征，并生成当前状态的隐藏向量，由输出层计算得到故障预测结果； 根据故障预测结果构造强化学习训练环境，设定状态空间、动作空间和奖励函数，采用深度Q网络，对氢燃料电池保护控制策略进行训练，得到初步保护控制策略； 通过物理建模构建氢燃料电池的数字孪生模型，对初步保护控制策略进行仿真测试，利用自适应调整功能优化保护控制策略参数，得到优化后的保护控制策略； 对初步保护控制策略进行仿真测试，具体如下： 通过氢燃料电池的电化学特性、热管理特性、燃料供应特性和功率调节特性，构建物理模型，得到氢燃料电池的数字孪生模型，基于氢燃料电池运行数据，计算数字孪生模型的预测状态，并与氢燃料电池的实际运行状态进行对比，动态校准参数，得到优化后的数字孪生模型； 将初步保护控制策略输入优化后的数字孪生模型，构建仿真测试环境，模拟氢燃料电池运行过程中的故障，分析初步保护控制策略的响应效果，得到仿真测试结果。

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