罗伯特·博世有限公司V·加尔西亚萨托拉斯获国家专利权
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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利借助于机器学习方法运行燃料电池系统的方法和设备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：CN113991155B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202110766812.7，技术领域涉及：H01M8/12；该发明授权借助于机器学习方法运行燃料电池系统的方法和设备是由V·加尔西亚萨托拉斯;D·詹森;F·舍费尔;M·韦林;V·费舍尔;Z·阿卡塔设计研发完成，并于2021-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本借助于机器学习方法运行燃料电池系统的方法和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于在前后相继的分析时刻确定燃料电池系统1中的系统状态变量xi+1的计算机实现的方法，其中在每个当前分析时刻i+1执行以下步骤：‑确定S2燃料电池系统1在当前分析时刻i+1的一个或多个运行状态变量yi+1；‑借助于经过训练的递归神经网络，根据递归神经网络在先前分析时刻i的内部状态向量hi并且根据在当前分析时刻i+1确定的运行状态变量yi+1来确定S3当前系统状态变量xi+1，所述内部状态向量说明燃料电池系统1的内部状态；以及‑根据当前确定的系统状态变量xi+1来运行S3燃料电池系统1。
本发明授权借助于机器学习方法运行燃料电池系统的方法和设备在权利要求书中公布了：1.用于在前后相继的分析时刻确定燃料电池系统1中的系统状态变量xi+1的计算机实现的方法，其中在每个当前分析时刻i+1执行以下步骤： -确定S2所述燃料电池系统1在当前分析时刻i+1的一个或多个运行状态变量yi+1； -借助于经过训练的循环神经网络，根据所述循环神经网络在先前分析时刻i的内部状态向量hi并且根据在当前分析时刻i+1确定的运行状态变量yi+1来确定S3当前系统状态变量xi+1，所述内部状态向量说明所述燃料电池系统1的内部状态， 其中经过训练的循环神经网络被构造为根据在先前分析时刻i的内部状态向量hi和在当前分析时刻i+1的运行状态变量yi+1来确定系统状态变量校正K，向使用所述运行状态变量yi+1在当前分析时刻i+1借助于物理模型建模的系统状态变量x'施加所述系统状态变量校正，以确定所述当前系统状态变量xi+1；以及 -根据当前确定的系统状态变量xi+1来运行S3所述燃料电池系统1。
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