摘要
本发明公开了基于电流密度分布测量的液流电池性能分析方法,涉及电池技术领域。本发明与之前的电池性能测量技术相比,解决了数据采集维度较窄;采样频率缺乏动态适应性;未对不同操作条件和荷电状态进行考虑;缺少多参数融合下的综合性能评估与预测的问题;结合实时环境参数和分块数据等,数据采集维度丰富且全面;实时分析电池的关键性能指标,并根据这些指标在充放电过程中的动态变化情况来进一步调整采样频率、分析液流电池的最优运行条件等,提升后续对电池整体性能的优化能力;融合了多种技术手段,从不同层面综合评估电池的性能,并且还能基于分析预测结果挖掘电池在不同操作条件下的最优运行模式以及潜在问题。
技术关键词
机器学习模型
性能分析方法
液流电池
分块
电池荷电状态
数据
预测误差
电压
工况
频率
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