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一种基于机器学习的液流电池电堆最优操作条件预测方法

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摘要

本发明属于大规模电化学储能领域，具体说是一种基于机器学习的液流电池电堆最优操作条件预测方法。包括以下步骤：建立数据库；对数据库中的类型变量参数进行数值化和标准化处理；将参数变量组成多维特征向量，将电堆的功率成本和能量成本分别作为目标函数y，将多维特征向量及和目标函数y随机分成训练集和测试集；利用训练集中的参数数据训练电堆性能预测模型；使用测试集中的参数数据评价训练好的液流电池电堆性能预测模型，同时构建成本预测模型；利用成本预测模型对数据库内的材料和成本变量参数进行预测，并计算系统运行总成本。本发明通过少量的测试即可确定研发的每个液流电池电堆的最佳操作性价比区间以及最佳操作参数。

著录项

  • 公开/公告号CN114094150A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院大连化学物理研究所;

    申请/专利号CN202010628824.9

  • 发明设计人 李先锋;李天宇;邢枫;张华民;

    申请日2020-06-29

  • 分类号H01M8/04992(20160101);G06N20/10(20190101);

  • 代理机构21002 沈阳科苑专利商标代理有限公司;

  • 代理人王倩

  • 地址 116023 辽宁省大连市沙河口区中山路457-41号

  • 入库时间 2023-06-19 14:15:58

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):H01M 8/04992 专利申请号:2020106288249 申请日:20200629

    实质审查的生效

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