燃料電池汽車短期電力需求對可持續交通系統的關鍵
燃料電池汽車（FCV）的廣泛采用是實作更清潔、更可持續的交通系統的關鍵一步，然而，FCV的成功部署依賴于穩健準确的短期電力需求預測方法的開發，準确的電力需求預測有助于優化燃料電池運作，提高能源效率，降低燃料消耗，增強系統可靠性。
燃料電池是一種将化學能轉化為電能的電化學裝置，與内燃機不同，燃料電池不會産生有害污染物和溫室氣體。
燃料電池依靠氫氣和氧氣運作，唯一的副産品是水，FCV是一種使用燃料電池為電動機提供動力的電動汽車。
與純電動汽車（BEV）和内燃機汽車（ICEV）相比，FCV具有更多優勢，例如更長的行駛裡程，更快的加油時間和更低的溫室氣體排放。
然而，FCV存在一些需要解決的挑戰，以實作其廣泛采用，其中一個挑戰是預測FCV的電力需求。
準确的電力需求預測對于燃料電池的最佳運作和氫燃料的有效利用至關重要，電力需求預測還有助于減小燃料電池系統的尺寸和成本，增強系統可靠性，延長燃料電池堆的壽命。
短期電力需求預測是對FCV在不久的将來所需的功率的估計，通常在幾分鐘到幾小時的範圍内，短期電力需求預測方法大緻可分為兩種類型：基于模型的和資料驅動。
基于模型的方法使用數學模型來預測FCV的功率需求，最常用的電力需求預測模型是燃料電池系統的動态模型。
動态模型考慮了燃料電池堆内發生的電化學反應、傳熱和傳質，動态模型可以使用仿真軟體（如Matlab/Simulink）以數值方式求解，以預測FCV的功率需求。
基于模型的方法有幾個優點，例如能夠捕獲燃料電池系統的實體行為以及模拟不同操作條件和控制政策的靈活性。
然而，基于模型的方法需要準确了解系統參數，例如燃料電池堆特性和環境條件，不準确或不确定的參數可能導緻不準确的電力需求預測。
資料驅動方法使用機器學習算法根據曆史資料預測FCV的功率需求，資料驅動的方法可以分為兩類：基于回歸的和基于分類的。
基于回歸的方法使用回歸算法（如線性回歸、支援向量回歸和神經網絡）來預測 FCV 的連續功率需求。
基于分類的方法使用分類算法（如決策樹、随機森林和k-最近鄰）來預測FCV的離散功率需求。
資料驅動方法有幾個優點，例如能夠處理輸入變量和輸出變量之間的複雜和非線性關系，以及适應不斷變化的操作條件和環境條件的能力，然而，資料驅動的方法需要大量的訓練資料以及選擇合适的輸入變量和算法。
短期電力需求預測在FCV領域有着廣泛的應用，下面讨論一些應用：
能源管理系統（EMS）通過控制燃料電池系統、電池和電動機之間的功率流來優化FCV的運作，EMS可以使用短期電力需求預測來預測功率。
FCV的需求，并相應地優化功率流，例如，如果預測的功率需求較低，EMS可以降低燃料電池系統的輸出功率，并使用電池提供剩餘電量，這有助于降低燃料消耗并延長燃料電池堆的壽命。
燃料電池尺寸是指為給定應用确定燃料電池系統适當尺寸的過程，短期功率需求預測可用于估計FCV的峰值功率需求，并相應地确定燃料電池系統的大小，适當尺寸的燃料電池系統有助于降低FCV的成本和重量，并提高整體系統效率。
FCV的部署需要開發加氫基礎設施，短期電力需求預測可用于估計不同加油站FCV的電力需求，并相應地規劃基礎設施，例如，如果特定站點的預測功率需求很高，則可以安裝額外的氫氣配置設定器來滿足需求。
短期電力需求預測可用于燃料電池系統的預測性維護，通過監測FCV的功率需求并将其與預測的功率需求進行比較，該系統可以檢測燃料電池系統中的任何異常或故障，及早發現故障有助于防止系統故障并降低維護成本。
對FCV的短期電力需求預測進行了多項研究，一些研究主題和發現讨論如下：
機器學習算法，已經應用了幾種機器學習算法來預測FCV的功率需求，Zhang等人的一項研究使用深度神經網絡根據行駛速度，加速度和坡度預測FCV的功率需求，研究表明，深度神經網絡優于其他機器學習算法，例如支援向量回歸和随機森林。
資料來源，資料源的可用性和品質會影響短期電力需求預測的準确性，Liu等人的一項研究比較了使用不同資料源（例如實時資料，曆史資料和模拟資料）進行短期電力需求預測的性能。
研究表明，實時資料和曆史資料的表現優于模拟資料，實時資料和曆史資料的結合提供了最佳的預測精度。
