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本发明提出了一种全钒液流电池电压预测方法、置及介质，用于基于门控循环神经网络模型拟合所述全钒液流电池的实验数据，预测全钒液流电池电压，所述方法包括：S10采集全钒液流电池实验数据；S20根据实验数据计算全钒液流电池在不同工况下的荷电状态SO...
该专利属于武汉理工大学所有，仅供学习研究参考，未经过武汉理工大学授权不得商用。

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