摘  要

人工智能（AI）技术正以前所未有的深度与广度融入液流电池（Redox Flow Batteries, RFBs）的研发与应用全链条，推动该领域从依赖经验的"试错法"向数据驱动的"理性设计"范式转变^[1]。本文系统综述了AI在液流电池关键材料（电极、电解质、膜）的智能筛选与设计、电堆结构与运行参数的优化、系统状态估计与健康管理、以及数字孪生与智能运维等核心环节的融合应用现状与进展。研究表明，机器学习（ML）与深度学习（DL）模型能够高效建立材料"结构-性能"关系、精准预测系统性能与成本、并实现复杂工况下的自适应优化与控制^[2][3]。然而，当前研究仍面临高质量数据集匮乏、模型可解释性不足、跨尺度耦合建模困难以及从实验室预测到工程验证的"最后一公里"挑战^[4]。未来，随着多模态数据融合、物理信息嵌入的机器学习以及主动学习闭环等技术的发展，AI有望成为解锁液流电池高性能、低成本、长寿命与高可靠性的关键使能技术，加速其在大规模储能领域的商业化进程^[5]。

关键词：人工智能；机器学习；液流电池；材料设计；性能预测；数字孪生；智能运维

1 引言

液流电池作为一种极具前景的大规模长时储能技术，其性能与成本受到材料体系、结构设计、运行条件等多重复杂因素的协同影响。传统研究方法高度依赖实验试错与工程经验，导致研发周期长、成本高昂，严重制约了从实验室向规模化应用的转化。近年来，人工智能（AI），尤其是机器学习（ML）与深度学习（DL）技术，在材料科学、化学化工及能源系统领域展现出强大的数据挖掘、模式识别与预测优化能力^[6][7]，为液流电池的研发带来了革命性机遇。

AI与液流电池的融合，正沿着"微观-介观-宏观"的多尺度路径纵深发展：在微观尺度，ML辅助新材料的高通量虚拟筛选与性能预测^[8]；在介观尺度，优化电极结构、流场设计及电堆集成^[9]；在宏观尺度，实现系统级的智能状态管理、健康预测与经济调度^[10]。本文旨在系统梳理AI在液流电池各环节的应用全景，剖析核心技术进展，并展望未来发展趋势与挑战。

2 AI在液流电池关键材料研发中的应用

2.1 电极材料的智能化设计与改性

碳基电极的表面/界面特性是决定液流电池电催化活性、电荷转移效率及稳定性的关键。传统改性策略（如杂原子掺杂、纳米材料负载）依赖大量实验探索。AI技术可通过学习已知材料的晶体结构、电子特性与电化学性能之间的复杂映射关系，逆向设计具有理想性能的新材料^[11]。例如，结合密度泛函理论（DFT）计算生成的高通量数据集，图神经网络（GNNs）可预测不同掺杂元素或缺陷结构对钒离子氧化还原反应活化能、吸附能的影响^[12]，指导高性能电极的理性设计。研究表明，通过微观结构调控与电子结构调控的协同优化，可有效提升电极的质量传递与电荷转移效率^[13]。

2.2 电解液的分子工程与性能预测

对于水系有机液流电池（AORFBs）及氧化还原靶向液流电池（RTFBs），电解液活性分子的设计至关重要。AI可通过分子描述符（如最高占据分子轨道HOMO、最低未占分子轨道LUMO能级、疏水性参数等）与目标性能（氧化还原电位、溶解度、稳定性）之间的关联学习，实现新型有机分子或氧化还原介质的高通量虚拟筛选^[14]。例如，通过机器学习分子动力学模拟，可以高效计算和预测电解液的氧化还原电位和酸度常数^[15]，这对于开发高能量密度、低成本的新型电解液至关重要。

2.3 隔膜材料的筛选与优化

离子交换膜的成本与性能是液流电池商业化的瓶颈之一。AI可加速从庞大的聚合物库中筛选出兼具高离子选择性、低渗透率、良好化学稳定性及低成本潜力的膜材料候选者。通过构建包含膜化学结构、微观形貌、理化性质与电池性能（如库仑效率、电压效率）的数据集，ML模型可以揭示影响膜性能的关键描述符，并预测新型共聚物或复合膜的性能^[16]。

3 AI在电堆与系统性能预测与优化中的应用

3.1 性能与成本的精准预测

基于历史实验数据构建的ML模型，能够以极高精度预测液流电池的性能指标和系统成本^[17]。例如，基于100多个不同功率钒液流电池（VFB）电堆的数据库，机器学习框架成功预测了电压效率（VE）、能量效率（EE）、电解液利用率（UE）及系统成本，平均绝对预测误差（MAPE）控制在1%-5.2%以内^[18]。该模型明确了工作电流密度为核心特征，并量化了运行参数与性能成本间的复杂关系，为电堆设计与优化提供了强大工具。

3.2 运行参数与结构的协同优化

AI不仅能预测，更能主动优化。针对铁铬液流电池（ICRFB），数据驱动主动学习协同优化的新范式提出了多目标机器学习智能体模型，实现了对EE、库仑效率（CE）及容量衰减的超高精度预测^[19]。通过Shapley值分析，揭示了电流密度、循环次数和电极类型是影响电化学效率的关键因素。采用主动学习策略高效探索参数空间，经过迭代优化后获得了最优参数组合，并经实验验证展现了优异稳定性。这种"预测-优化-验证"的闭环框架，标志着从经验试错向理性设计范式的转变。

3.3 流场与电极结构的智能设计

流场结构直接影响电解液分布均匀性与泵送损耗。传统CFD模拟计算成本高。AI可作为高效的代理模型。结合萤火虫算法优化的反向传播神经网络，自动生成并筛选了上万种变截面多孔电极设计，确定了最优结构^[20]，显著提升了有机液流电池性能。深度神经网络则被用于快速精确模拟电解液流动^[21]，大幅降低了传统CFD的计算时间。

4 AI在系统状态估计、健康管理与智能运维中的应用

4.1 智能状态估计与电池管理

液流电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）估计比锂电池更为复杂，受电解液浓度、温度、流量等多因素耦合影响。基于等效电路或经验模型的传统方法精度有限。AI方法，特别是长短时记忆网络（LSTM）、Transformer等时序模型，能够从历史运行数据中学习复杂的动态关系，实现更高精度的SOC/SOH在线估计^[22][23]。

4.2 故障诊断与预警

液流电池运行中可能出现电解液失衡、膜渗漏、泵故障等问题。AI可以通过分析电压、电流、温度、压力等多源传感数据的异常模式，实现早期故障诊断与预警。例如，通过无监督学习（如孤立森林、自编码器）识别偏离正常运行模式的异常点^[24]，或有监督学习对历史故障案例进行分类，构建智能诊断系统，从而减少非计划停机，提升系统可靠性。

4.3 数字孪生与智能运维

数字孪生技术通过构建与物理电池系统同步更新的虚拟模型，为智能运维提供核心支撑^[25][26]。一个完整的液流电池数字孪生应集成电化学模型、流体动力学模型、热模型及老化模型，并利用实时数据持续校准。AI在其中扮演双重角色：一是作为多物理场模型的降阶代理或融合器，提升仿真速度；二是对孪生体产生的海量数据进行分析，提供优化调度策略、寿命预测和维护建议。结合物联网与5G技术，可实现大规模储能系统的分布式智能监测与控制^[27]。

5 关键技术进展

5.1 物理信息神经网络（PINNs）

物理信息神经网络通过将物理定律（如守恒方程、Butler-Volmer方程）嵌入神经网络，显著提升了模型的物理一致性与外推能力^[28][29]。在电池热管理、状态估计和参数辨识中显示出优异性能，为从"黑箱"模型向"可解释"模型的转变提供了新途径。

5.2 图神经网络（GNNs）

图神经网络通过学习分子/晶体结构的图表示，能够准确预测材料性能^[30][31]。与传统描述符相比，GNNs显示出更强的泛化能力和物理可解释性，为高通量虚拟筛选提供了强大工具^[32]。

5.3 主动学习与贝叶斯优化

主动学习通过智能选择最具信息价值的样本进行标记，显著降低数据标注成本^[33][34]。贝叶斯优化则通过概率代理模型和采集函数，高效探索复杂的参数空间，实现数据驱动的材料与工艺优化^[35]。

6 挑战与未来展望

6.1 当前挑战

数据瓶颈：高质量、标准化、涵盖全生命周期的大规模数据集仍很匮乏。数据孤岛现象严重，阻碍了模型泛化能力的提升^[36]。

模型可解释性：许多深度学习模型是"黑箱"，其预测结果缺乏物理解释，难以获得工程师信任。

跨尺度建模困难：从分子尺度到系统尺度的跨越，涉及截然不同的物理过程和时空尺度，构建统一的AI模型极其困难。

验证鸿沟：实验室的预测优化结果，需要经过严格的工程验证和长期野外测试，这个过程成本高、周期长^[37]。

6.2 未来方向

研究范式变革：从"AI辅助"走向"AI驱动"，形成基于思维链（CoT）推理指导的多尺度智能设计、反应动力学优化及多物理场协同调控的新范式。

技术路径融合：AI将与高通量计算（DFT、MD）、自动化实验机器人、先进原位表征技术更紧密结合，形成"计算-设计-合成-测试-分析"的智能化研发闭环^[38]。

应用场景深化：AI不仅用于研发和制造，更将深度融入储能电站的日常运营、电力市场交易、资产管理和退役回收全过程，实现全生命周期价值最大化。

7 结论

人工智能与液流电池技术的深度融合，正在重塑该领域的研究与开发格局。通过在材料设计、性能优化、状态管理和智能运维等环节的系统性赋能，AI显著提升了研发效率、预测精度和系统经济性^[39]，为解决液流电池商业化道路上的成本、寿命与可靠性等核心挑战提供了全新路径^[40]。然而，要充分释放AI的潜力，仍需产学研各界共同努力，破解数据、模型与验证方面的瓶颈。展望未来，随着技术的不断进步与生态的日益完善，AI必将成为推动液流电池迈向大规模产业化、支撑全球能源转型不可或缺的核心引擎。

参考文献

[1] L Tang, P Leung, Q Xu, C Flox. Machine learning orchestrating the materials discovery and performance optimization of redox flow battery[J]. ChemElectroChem, 2024.

[2] S Wan, H Jiang, Z Guo, C He. Machine learning-assisted design of flow fields for redox flow batteries[J]. Energy & Environmental Science, 2022.

[3] S Wan, X Liang, H Jiang, J Sun, N Djilali, T Zhao. A coupled machine learning and genetic algorithm approach to the design of porous electrodes for redox flow batteries[J]. Applied Energy, 2021.

[4] S Manna, P Paul, SS Manna, S Das. Utilizing machine learning to advance battery materials design: challenges and prospects[J]. ACS Chemistry of Materials, 2025.

[5] P Gao, D Kochan, YH Tang, X Yang. Machine learning for the redox potential prediction of molecules in organic redox flow battery[J]. Journal of Power Sources, 2025.

[6] T Li, C Zhang, X Li. Machine learning for flow batteries: opportunities and challenges[J]. Chemical Science, 2022, 13(39): 11489-11512.

[7] MF Ng, Y Sun, ZW Seh. Machine learning-inspired battery material innovation[J]. Energy Advances, 2023, 2(5): 814-826.

[8] F Chu, Y Wang, X Liu, T Liu. Optimization of porous electrode configuration for organic redox flow battery by machine learning based on back propagation neural network based on firefly[J]. Journal of Energy Storage, 2026.

[9] M Duquesnoy, C Liu, V Kumar, E Ayerbe, I Villar, M Berecibar. Toward high-performance energy and power battery cells with machine learning-based optimization of electrode manufacturing[J]. Journal of Power Sources, 2024, 583: 233598.

[10] J Bao, V Murugesan, CJ Kamp, Y Shao, BW Li, YJ Tian, MS Whittingham. Machine learning coupled multi‐scale modeling for redox flow batteries[J]. Advanced Theory and Simulations, 2020, 3(10): 1900167.

[11] Y Niu, A Heydari, W Qiu, C Guo, Y Liu, C Xu, T Zhou, R Li, H Zhang. Machine learning-enabled performance prediction and optimization for iron–chromium redox flow batteries[J]. Nanoscale, 2024, 16(12): 6091-6105.

[12] K Meng, R Long. A universal machine learning framework driven by artificial intelligence for ion battery cathode material design[J]. JACS Au, 2025, 5(2): 667-681.

[13] F Wang, J Li, Z Liu, T Qiu, J Wu, D Lu. Computational design of quinone electrolytes for redox flow batteries using high-throughput machine learning and theoretical calculations[J]. Frontiers in Chemical Engineering, 2023, 4: 1086412.

[14] Q Ma, W Fu, J Xu, Z Wang, Q Xu. Study on the optimal double-layer electrode for a non-aqueous vanadium-iron redox flow battery using a machine learning model coupled with genetic algorithm[J]. Processes, 2023, 11(5): 1529.

[15] SY Louis, Y Zhao, A Nasiri, X Wang, Y Song, F Dogan, K Choudhary, A Hegde, SA Lonie, S Trivedi. Graph convolutional neural networks with global attention for improved materials property prediction[J]. Physical Chemistry Chemical Physics, 2020, 22(35): 19642-19653.

[16] MS Hossain Lipu, MA Hannan, A Hussain, A Ayob. State of charge estimation in lithium-ion batteries: A neural network optimization approach[J]. Electronics, 2020, 9(9): 1546.

[17] T Li, F Xing, T Liu, J Sun, D Shi, H Zhang, G Wang. Cost, performance prediction and optimization of a vanadium flow battery by machine-learning[J]. Energy & Environmental Science, 2020, 13(5): 1330-1344.

[18] JW Ni, MJ Li, T Ma, W Wei, Z Li. The configuration optimized design method based on real-time efficiency for the application of vanadium redox flow battery in microgrid[J]. Energy Conversion and Management, 2022, 265: 115792.

[19] D Jeong, S Jung. Numerical analysis of cycling performance of vanadium redox flow battery[J]. International Journal of Energy Research, 2020, 44(3): 1850-1860.

[20] N Ra, A Bhattacharjee. Prediction of vanadium redox flow battery storage system power loss under different operating conditions: Machine learning based approach[J]. International Journal of Energy Research, 2022, 46(11): 16032-16052.

[21] R Talebian, A Pourian, P Zakerabbasi, S Maghsoudy, S Ghasemi. Insights into energy efficiency for vanadium redox flow battery (VRFB) using the artificial intelligence technique[J]. Applied Energy, 2025, 382: 124638.

[22] J Chen, X Feng, L Jiang, Q Zhu. State of charge estimation of lithium-ion battery using denoising autoencoder and gated recurrent unit recurrent neural network[J]. Energy, 2021, 227: 120379.

[23] X Feng, J Chen, Z Zhang, S Miao, Q Zhu. State-of-charge estimation of lithium-ion battery based on clockwork recurrent neural network[J]. Energy, 2021, 234: 121230.

[24] Z Cui, L Wang, Q Li, K Wang. A comprehensive review on the state of charge estimation for lithium‐ion battery based on neural network[J]. International Journal of Energy Research, 2022, 46(1): 1126-1143.

[25] W Li, M Rentemeister, J Badeda, D Jöst, D Ringbeck, S Sauer. Digital twin for battery systems: Cloud battery management system with online state-of-charge and state-of-health estimation[J]. Journal of Energy Storage, 2020, 30: 101557.

[26] Y Wang, R Xu, C Zhou, X Kang, Z Chen. Digital twin and cloud-side-end collaboration for intelligent battery management system[J]. Journal of Manufacturing Systems, 2022, 62: 417-429.

[27] S Jafari, YC Byun. Prediction of the battery state using the digital twin framework based on the battery management system[J]. IEEE Access, 2022, 10: 107331-107350.

[28] P Wen, ZS Ye, Y Li, S Chen, P Xie, C Sun, Q Wang. Physics-informed neural networks for prognostics and health management of lithium-ion batteries[J]. IEEE Transactions on Reliability, 2023, 72(4): 1489-1504.

[29] H Pang, L Wu, J Liu, X Liu, K Liu. Physics-informed neural network approach for heat generation rate estimation of lithium-ion battery under various driving conditions[J]. Journal of Energy Chemistry, 2023, 76: 1-11.

[30] SY Louis, Y Zhao, A Nasiri, X Wang, Y Song, F Dogan, K Choudhary, A Hegde, SL Lonie, S Trivedi. Graph convolutional neural networks with global attention for improved materials property prediction[J]. Physical Chemistry Chemical Physics, 2020, 22(35): 19642-19653.

[31] SS Omee, SY Louis, N Fu, L Wei, S Dey, R Dong, Q Li, A Hegde, SL Lonie, S Trivedi. Scalable deeper graph neural networks for high-performance materials property prediction[J]. Patterns, 2022, 3(5): 100464.

[32] M Dai, MF Demirel, Y Liang, JM Hu. Graph neural networks for an accurate and interpretable prediction of the properties of polycrystalline materials[J]. npj Computational Materials, 2021, 7: 111.

[33] AG Kusne, H Yu, C Wu, H Zhang, J Hattrick-Simpers, R Dattelbaum, K Buarque de Gusmão, C Takeuchi. On-the-fly closed-loop materials discovery via Bayesian active learning[J]. Nature Communications, 2020, 11: 5966.

[34] Y Zuo, M Qin, C Chen, W Ye, X Li, J Luo, SP Ong. Accelerating materials discovery with Bayesian optimization and graph deep learning[J]. Materials Today, 2021, 50: 564-572.

[35] HA Doan, G Agarwal, H Qian, MJ Counihan, Y Zhao, E Ashcroft, Y Gogotsi, C Muryn, T Bučko, L Robertson, J Ulissi. Quantum chemistry-informed active learning to accelerate the design and discovery of sustainable energy storage materials[J]. Chemistry of Materials, 2020, 32(15): 6149-6160.

[36] D Khatamsaz, B Vela, P Singh, DD Johnson, MW Shields. Bayesian optimization with active learning of design constraints using an entropy-based approach[J]. npj Computational Materials, 2023, 9: 86.

[37] K Wang, AW Dowling. Bayesian optimization for chemical products and functional materials[J]. Current Opinion in Chemical Engineering, 2022, 35: 100745.

[38] F Di Fiore, M Nardelli, L Mainini. Active Learning and Bayesian Optimization: A Unified Perspective to Learn with a Goal[J]. Archives of Computational Methods in Engineering, 2024, 31: 2461-2508.

[39] Y Wang. Application-oriented design of machine learning paradigms for battery science[J]. npj Computational Materials, 2025, 11: 28.

[40] C Semeraro, H Aljaghoub, MA Abdelkareem, AH Alami, RAM Al-Chyeki, A Skhiri. Digital twin in battery energy storage systems: Trends and gaps detection through association rule mining[J]. Energy, 2023, 270: 126870.