LSTM을 이용한 고분자전해질 연료전지의 상태 예측 모델 개발
저자
김경현(Kyunghyun Kim) ; 김재연(Jaeyeon Kim) ; 박태현(Taehyun Park) ; 송창희(Changhee Song) ; 심규환(Gyuhwan Sim) ; 차석원(Suk Won Cha)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
826-826(1쪽)
제공처
고분자전해질 연료전지 시스템에서 Cathode에서 생성된 물이 고여서 전극의 기공을 막게 되는 Flooding과 막 내부의 수분이 낮아져서 수소 이온 전도도가 감소 되는 Drying이 존재한다. 위 두 현상은 연료전지 성능 저하 및 내구도 저하에 크게 기여하기 때문에 미리 예측하여 발생을 저지시켜야 한다. 하지만 Flooding과 Drying에 관한 판단 지표가 명확하지 않기에 연료 전지시스템의 현재 및 미래 상태에 대한 예측에 어려움이 있다.
본 연구에서는 Flooding과 Drying이 발생할 때 연료전지의 상태 및 작동 조건에 대한 데이터를 축적하기 위해 연료전지 샘플 셀을 제작하고, 실험 프로토콜을 구축하여 테스트를 진행한다. 유로 가시화 기술을 통해 Flooding과 Drying의 발생 여부를 판단하고, 레이블링과 Feature 생성 등 데이터 전처리 알고리즘을 개발하여 지도학습(Supervised Learning)을 위한 데이터 베이스를 구축한다. 축적된 지도학습 데이터를 기반으로 시계열 문제에 효과적인 LSTM(Long Short-Term Memory)의 심층인공신경망 모델을 활용하여 Flooding 및 Drying 진단 및 예측 모델을 개발한다. 예측 정확도 향상을 위해 Feature engineering 및 기계학습의 하이퍼 파라미터 최적화를 수행한다.
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