利用机器学习技术对钒流动电池的成本、性能预测和优化。

        钒流动电池(VFB)具有安全性高、循环寿命长、效率高等优点，有望用于固定的大规模储能。

        VFB系统的成本主要取决于VFB电池组、电解液和控制系统。从关键材料到电池结构，从实验室到工业规模的VFB堆栈开发，由于复杂的因素，可能需要多年的实验。

        为了加速VFB的商业化，需要新的方法来准确地预测VFB栈和其他系统的性能和成本。

        最近，由中国科学院大连化学物理研究所李先峰教授领导的一个研究小组提出了一种基于机器学习的策略，以预测和优化VFB的性能和成本。

        李教授说："我们利用人工智能技术来提高效率，缩短研究时间，为VFB的研究和开发提供重要的指导。这可能加速VFB的商业化。

        这篇论文于9月22日发表在"能源与环境科学"杂志上。

        所提出的策略的特点是工作电流密度和堆叠材料和结构。

        机器学习模型可以预测VFB反应器的电压效率、能量效率和电解液利用率，以及高精度的VFB系统的功率和能源成本。

        此外，基于机器学习的模型系数，提出了VFB电池组的未来研究和发展方向，即在较高的电压效率和较高的电解液利用率的条件下开发高功率密度的VFB电池组。

        这项工作不仅对VFB堆栈的研究和开发具有重要意义，而且突出了机器学习与实验相结合的前景，以优化和预测复杂系统的动态行为。