摘要
本发明涉及供电装置技术领域，尤其涉及一种电能存储装置的节能优化方法，通过神经微分方程融合锂离子电池固液相变动力学方程、液流电池流体力学方程及飞轮转子刚柔耦合方程，构建包含跨时间尺度非线性交互特征的动态元知识库；利用物理信息神经网络对极化电压迟滞效应与电解液流阻耦合效应进行动态参数补偿，生成解耦后的残差特征向量；结合多智能体强化学习框架生成超级电容器分层控制参数及飞轮磁轴承阻尼补偿量，形成协同控制策略，本发明通过动态元知识库实现多物理场耦合建模，结合物理信息神经网络与量子优化算法，提升储能装置的能效优化效果。
