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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种基于参数补偿的全钒液流电池性能预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120009747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411967296.4，技术领域涉及：G01R31/385；该发明授权一种基于参数补偿的全钒液流电池性能预测方法是由陈俊卫;文贤馗;樊磊;王超;李文津;李朝杰;胡全;王明伟;范强;叶华洋;郭茹月;邵天晶;杨瑞景设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于参数补偿的全钒液流电池性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电池技术领域，特别是一种基于参数补偿的全钒液流电池性能预测方法。该方法首先根据储能电站中全钒液流电池的结构参数，构建包含电化学反应、离子传输、流体动力学和热管理的多物理场耦合仿真模型；在预设运行时长内，根据运行参数对模型进行运行，获取电堆性能指标数据；采用正交试验方法对结构参数进行敏感性分析，通过多元线性回归获得回归系数；对回归系数进行排序并选取目标回归系数，根据性能指标波动值建立参数映射关系，当波动值变化超过阈值时进行补偿；最后基于层次分析法和熵权法确定权重因子，筛选关键结构参数。本发明克服了传统方法中参数固定、环境单一的局限性，实现了不同运行环境下全钒液流电池性能的准确预测。

本发明授权一种基于参数补偿的全钒液流电池性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参数补偿的全钒液流电池性能预测方法，其特征在于：包括，根据储能电站中全钒液流电池的结构参数，构建全钒液流电池仿真模型； 在预设运行时长内，根据全钒液流电池的运行参数，对全钒液流电池仿真模型进行运行，得到电堆的性能指标数据； 对电池堆的结构参数进行敏感性分析，得到各结构参数相对性能指标变化的敏感数值； 所述敏感性分析的过程包括： 根据每个硬件参数调整值，依次对全钒液流电池仿真模型进行硬件参数调整，对调整后的全钒液流电池仿真模型进行重新运行，得到每个全钒液流电池的多次调整性能指标数据； 根据多次调整性能指标数据与硬件参数调整值，对每种性能指标的多元线性回归模型进行拟合，得到每个回归模型中硬件参数的回归系数； 根据各结构参数相对性能指标变化的敏感数值，确定各结构参数针对单个性能指标的权重因子； 根据补偿的目标回归系数对每种性能指标的回归系数进行更新，将每种性能指标更新的回归系数确定为敏感数值； 将在预设数量个性能指标中均处于靠前若干名的权重因子标注为所述储能电站的关键结构参数。

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