高温质子交换膜燃料电池(HT-PEMFC)具有能量转化率高、环境友好、耐CO毒化能力强、水热管理简单等优点,在移动电站、热电联供、动力电源等领域应用前景广阔。HT-PEMFC工作温度高于100℃,在常温下启动时,必须将HT-PEMFC电堆加热到工作温度。现有的加热方案大都存在一定弊端,为了实现HT-PEMFC的快速启动并提高温度均匀性,设计了一种使用高频交流电加热HT-PEMFC电堆的方法。进行了高频交流电加热HT-PEMFC电堆和传统的电加热片加热HT-PEMFC电堆的对比实验,实验结果表明,使用高频交流电加热HT-PEMFC电堆升温更加均匀,且加热功率可灵活控制,没有现象表明对HT-PEMFC电堆的性能或者寿命有影响。随着物联网技术以及大数据技术的快速发展,传统的行业正在经历巨大的变革,设备运行产生的各种数据拥有越来越大的价值,燃料电池领域也不例外,燃料电池作为一个复杂的系统,很多因素都会对其产生一定的影响,如果能尽可能多地收集燃料电池的各种数据,那么就可以从更加全面的角度对燃料电池做出评估。本文设计了一套完整的大数据系统,涵盖了数据收集、数据存储和数据分析等功能,考虑未来会有大量的燃料电池接入到系统中,充分考虑到了系统的并发承载能力,通过MQTT协议将燃料电池运行数据发送到云端服务器,利用分布式发布订阅消息系统Kafka将系统解耦,提高了系统的吞吐量,使用开源的大数据框架Hadoop存储数据,考虑到燃料电池运行产生的数据具有很强的时间关联性,采用了基于HBase的OpenTSDB时序数据库进行存储。在数据分析方面,除了利用大数据平台进行高频交流电加热HT-PEMFC以外,还设计了一种基于PCA的燃料电池故障诊断算法,通过实际数据进行实验,同时利用大数据计算框架Spark进行数据计算,结果表明PCA故障诊断算法可以很好地区分出燃料电池的故障数据。