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AI技術(shù)能預(yù)測釩液流電池的性能和成本

2020-10-09 11:24   來源: 互聯(lián)網(wǎng)

        利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對釩流動(dòng)電池的成本、性能預(yù)測和優(yōu)化。

        

        釩流動(dòng)電池(VFB)具有安全性高、循環(huán)壽命長、效率高等優(yōu)點(diǎn),有望用于固定的大規(guī)模儲(chǔ)能。

        

        VFB系統(tǒng)的成本主要取決于VFB電池組、電解液和控制系統(tǒng)。從關(guān)鍵材料到電池結(jié)構(gòu),從實(shí)驗(yàn)室到工業(yè)規(guī)模的VFB堆棧開發(fā),由于復(fù)雜的因素,可能需要多年的實(shí)驗(yàn)。

        

        為了加速VFB的商業(yè)化,需要新的方法來準(zhǔn)確地預(yù)測VFB棧和其他系統(tǒng)的性能和成本。

        

        最近,由中國科學(xué)院大連化學(xué)物理研究所李先峰教授領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)研究小組提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的策略,以預(yù)測和優(yōu)化VFB的性能和成本。

        

        李教授說:"我們利用人工智能技術(shù)來提高效率,縮短研究時(shí)間,為VFB的研究和開發(fā)提供重要的指導(dǎo)。這可能加速VFB的商業(yè)化。

        

        這篇論文于9月22日發(fā)表在"能源與環(huán)境科學(xué)"雜志上。

        

        所提出的策略的特點(diǎn)是工作電流密度和堆疊材料和結(jié)構(gòu)。

        

        機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以預(yù)測VFB反應(yīng)器的電壓效率、能量效率和電解液利用率,以及高精度的VFB系統(tǒng)的功率和能源成本。

        

        此外,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模型系數(shù),提出了VFB電池組的未來研究和發(fā)展方向,即在較高的電壓效率和較高的電解液利用率的條件下開發(fā)高功率密度的VFB電池組。

        

        這項(xiàng)工作不僅對VFB堆棧的研究和開發(fā)具有重要意義,而且突出了機(jī)器學(xué)習(xí)與實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的前景,以優(yōu)化和預(yù)測復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為。

責(zé)任編輯:fafa
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