[发明专利]一种基于机器学习的液流电池电堆优化和性能预测方法在审
| 申请号： | 202010605912.7 | 申请日： | 2020-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN113935225A | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 李先锋;李天宇;邢枫;张华民 | 申请（专利权）人： | 中国科学院大连化学物理研究所 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F17/18;G06F113/08 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 王倩 |
| 地址： | 116023 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种液流电池电堆性能预测方法，更具体涉及一种基于机器学习的液流电池电堆性能预测和电堆材料及结构的优化方法。包括以下步骤：获取液流电池电堆的组装和性能测试参数(包括电压效率、能量效率和电解液利用率)，并建立数据库；对数据库中的变量参数进行数值化和标准化处理；计算标准化处理后的变量参数与液流电池电堆性能参数之间的皮尔逊相关系数；将特征向量X及其对应的液流电池电堆性能参数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液流电池电堆性能预测模型；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。本方法能够有效指导实验、提高液流电池电堆的研发速度、降低实验成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 流电 池电堆 优化 性能 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院大连化学物理研究所，未经中国科学院大连化学物理研究所许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010605912.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
