摘要
本发明涉及一种电池冷却系统的参数优化方法、装置、电子设备及介质。方法包括:确定待优化动力电池冷却系统参数;基于待优化动力电池冷却系统参数,利用预设的遗传算法生成初始种群和初始种群的多个个体,并对多个初始种群进行聚类分析,且根据聚类分析结果计算每个个体的适应度;在初始种群中每个个体的适应度计算完成后,基于初始种群生成新的种群和新的种群的多个个体,并重新执行对新的种群进行聚类分析的步骤,直至达到预设迭代条件,得到优化后的动力电池冷却系统参数。由此,通过在仿真过程中增加高效的适应度估算机制,显著缩短仿真过程中单个设计方案的评估周期,缓解了计算资源的压力,极大提高了仿真评估效率。
技术关键词
动力电池冷却系统
参数优化方法
遗传算法
聚类
参数优化装置
日志
电子设备
处理器
计算机存储介质
计算机程序产品
策略
因子
输出模块
网格
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
配电网故障
预警模型
故障定位模型
历史监测数据
线路
锅炉燃烧优化系统
仿真模型
神经网络模型
模型训练模块
训练集数据
裂纹检测方法
光伏电池片
像素块
裂纹缺陷
像素点
操作员数据
交互模型
车辆状态数据
时间序列特征
监控方法