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龙图腾网获悉中国科学院大连化学物理研究所申请的专利一种全钒液流电池系统实时SOC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：CN120072984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202311619801.1，技术领域涉及：H01M8/04298；该发明授权一种全钒液流电池系统实时SOC预测方法是由李天宇;李先锋设计研发完成，并于2023-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全钒液流电池系统实时SOC预测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种全钒液流电池系统实时SOC预测方法，对全钒液流电池系统充放电循环中正、负极电解液取样确定正极四、五价钒离子浓度和负极二价、三价钒离子浓度；记录充放电循环中正、负极电解液取样时刻的充放电参数；以充放电参数为特征向量X；以正极四、五价钒离子浓度和负极二、三价钒离子浓度作为目标函数y，建立数据库；将数据库中的数据分为训练集和测试集；采用人工智能算法对训练集中的数据进行训练，建立全钒液流电池正极四、五价钒离子浓度和负极二、三价钒离子浓度预测模型。本方法能够实时预测全钒液流电池系统在充放电循环过程中正、负极电解液中活性物质浓度，实现全钒液流电池系统SOC的实时监测。

本发明授权一种全钒液流电池系统实时SOC预测方法在权利要求书中公布了：1.一种全钒液流电池系统实时SOC预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对全钒液流电池系统进行充放电循环测试，对充放电循环过程中电解液储罐中的电解液进行若干次取样，获取电解液中钒离子浓度，并记录取样时刻的充放电参数； S2、以步骤S1记录的充放电参数为特征向量X，以步骤S1获取的电解液中钒离子浓度为目标函数y建立数据库，将数据库中的数据分为训练集和测试集，采用人工智能算法对训练集中的数据进行训练、数据建模，经过数据校验、模型调参后，得到用于预测电解液中钒离子浓度的预测模型； S3、全钒液流电池系统运行时，实时采集充放电参数，并通过步骤S2中的预测模型预测实时电解液中钒离子浓度，然后根据公式1计算全钒液流电池系统实时SOC： 公式1； 式中，、、和分别表示二价、三价、四价和五价钒离子浓度； 步骤S1中，所述获取电解液中钒离子浓度包括： 获取正极电解液储罐中四价、五价钒离子的浓度，和或获取负极极电解液储罐中二价、三价钒离子的浓度； 步骤S1中，取样后获取电解液中钒离子浓度的过程为：滴定法检测电解液中钒离子浓度，针对未取样的时刻对应的钒离子浓度，根据相邻两次取样滴定的钒离子浓度和充放电的容量差，根据公式2通过插值方法计算获得： 公式2； 式中，、、分别表示第1个取样点、第2个取样点和ti时刻的钒离子浓度，、、分别表示第1个取样点、第2个取样点和ti时刻的充电或放电容量。

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