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        利用機器學習技術對釩流動電池的成本、性能預測和優化。

        釩流動電池(VFB)具有安全性高、循環壽命長、效率高等優點，有望用于固定的大規模儲能。

        VFB系統的成本主要取決于VFB電池組、電解液和控制系統。從關鍵材料到電池結構，從實驗室到工業規模的VFB堆棧開發，由于復雜的因素，可能需要多年的實驗。

        為了加速VFB的商業化，需要新的方法來準確地預測VFB棧和其他系統的性能和成本。

        最近，由中國科學院大連化學物理研究所李先峰教授領導的一個研究小組提出了一種基于機器學習的策略，以預測和優化VFB的性能和成本。

        李教授說："我們利用人工智能技術來提高效率，縮短研究時間，為VFB的研究和開發提供重要的指導。這可能加速VFB的商業化。

        這篇論文于9月22日發表在"能源與環境科學"雜志上。

        所提出的策略的特點是工作電流密度和堆疊材料和結構。

        機器學習模型可以預測VFB反應器的電壓效率、能量效率和電解液利用率，以及高精度的VFB系統的功率和能源成本。

        此外，基于機器學習的模型系數，提出了VFB電池組的未來研究和發展方向，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高功率密度的VFB電池組。

        這項工作不僅對VFB堆棧的研究和開發具有重要意義，而且突出了機器學習與實驗相結合的前景，以優化和預測復雜系統的動態行為。