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龙图腾网获悉寰泰储能科技股份有限公司申请的专利液流储能系统的泵频率的预测方法和预测系统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：CN121327671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511916534.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权液流储能系统的泵频率的预测方法和预测系统是由郭聚仓设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本液流储能系统的泵频率的预测方法和预测系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种液流储能系统的泵频率的预测方法和预测系统。该预测方法包括：获得历史数据，所述历史数据包括所述液流电池的电解液流量和所述电解液输送泵的泵频率；根据所述历史数据，构建数据集，从所述数据集中划分出初始数据集和训练数据集；根据所述初始数据集，构建初始神经网络模型；根据所述训练数据集设计奖励函数，根据所述奖励函数训练所述初始神经网络模型，得到训练完成的神经网络模型，其中，响应于所述泵频率越低，所述奖励函数中所述泵频率对应的权重系数越高；采用所述训练完成的神经网络模型预测泵频率的变化值的概率分布参数。

本发明授权液流储能系统的泵频率的预测方法和预测系统在权利要求书中公布了：1.一种液流储能系统的泵频率的预测方法，所述液流储能系统包括液流电池和电解液输送泵，其特征在于，包括： 获得历史数据，所述历史数据包括所述液流电池的电解液流量和所述电解液输送泵的泵频率； 根据所述历史数据构建数据集，从所述数据集中划分出初始数据集和训练数据集； 根据所述初始数据集构建初始神经网络模型； 根据所述训练数据集设计奖励函数，根据所述奖励函数训练所述初始神经网络模型，得到训练完成的神经网络模型，其中，响应于所述泵频率越低，所述奖励函数中所述泵频率对应的权重系数越高，所述根据所述训练数据集设计奖励函数包括：采用以下公式表示所述奖励函数： ， 其中，r是所述奖励函数的奖励值，f是所述泵频率，Δf是泵频率的变化值，V是当前时刻的所述液流电池的电压，Vhis是上一时刻的所述液流电池的电压，V-Vhis表示电压稳定度，P是充放电功率，Pset是充放电功率设定值，P-Pset表示充放电功率与充放电功率设定值的偏差，ΔOCV是当前时刻的所述液流电池的开路电压与上一时刻的所述液流电池的开路电压之间的差值，Δt是时间差，ΔOCVΔt表示荷电状态变化率或开路电压变化率，是所述泵频率的权重系数、是充放电功率与充放电功率设定值的偏差的权重系数、是电压稳定度的权重系数、是泵频率波动的权重系数、是荷电状态变化率或开路电压变化率的权重系数；以及 采用所述训练完成的神经网络模型预测泵频率的变化值的概率分布参数。

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