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。

电容是电子产品中基础元器件之一，广泛应用。充放电过程中，电容上的电压随时间变化的表达式为充电[V_t = V_0 + (V_1 – V_0) * (1 – exp(-t/RC))]，放电[V_t = V_0 * exp(-t/RC)]。计算RC时间常数的方法有电压源形式，简化电路为等效电阻R和等效电容C的串联回路，电流源形式，单位为欧姆和法拉。高频工作下的RC电路，根据充放电特性计算时间常数。