物理学に基づいたデュアルネットワークによる、変動負荷運転下でのSOFC健康指標軌跡の条件付き予測

本研究では、変動負荷運転下でのSOFC(固体酸化物形燃料電池)の耐久性管理、保守スケジューリング、システム制御に重要な健康指標の条件付き予測について、等価オーム抵抗健康指標を用いて調査した。この指標は、縮小次数モデルの逆解析により実験データから抽出され、因果的平滑化処理が施される。予測時には、将来の運転条件プロファイル(t,U,T)が条件入力として与えられる。提案手法であるPADN(Physics-Anchored Dual-Network)フレームワークは、代理ネットワークと動的ネットワークを、較正された経験的劣化スケルトンを中心としたアンカー付き動的関係で結合する。PADNは、2つのSOFC単一セルを含む公開の変動負荷エイジングデータセットで評価され、6つのセル・分割ポイントの組み合わせのうち5つで最も低いMAPEを達成した。特に、データが最も制限されるシナリオ(記録されたタイムラインの50%での分割点)では、PADNはセル-1とセル-2でそれぞれ2.645%、2.934%のMAPEを維持した。アブレーション結果は、経験的劣化スケルトン、物理整合性損失、および残差正則化が、現在の2セル条件付き予測ベンチマーク下での外挿安定性の向上に寄与することを示している。