BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-04-26T00:00:00Z

基于机器学习的不同充放电条件下钒液流电池温度上升的预测

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内容提要

使用机器学习预测钒液流电池的温度变化，通过实验研究 ML 算法的表现，并确定 XGBoost 算法的预测精度最高达到 99%。这项研究的预测结果可以有效控制钒液流电池的温升，并为优化热管理系统的进一步发展提供指示。

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机器学习 电池