基于强化学习的锂离子电池低温预热充电分段优化方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
基于强化学习的锂离子电池低温预热充电分段优化方法及系统
申请号:CN202510057380
申请日期:2025-01-14
公开号:CN120087183A
公开日期:2025-06-03
类型:发明专利
摘要
本发明涉及基于强化学习的锂离子电池低温预热充电分段优化方法及系统,包括:建立电池的热电耦合模型,并建立电压、温度和SOC的状态转移表达式;当电池温度低于预设的切换温度时,启动基于强化学习的高频脉冲预热优化过程;当电池温度到达预设的切换温度时,进入基于强化学习的加热充电过程,加热、充电、同时加热充电三种模式自适应切换,实现低温下安全快速充电。本发明通过深度强化学习技术,分段优化预热和充电阶段,精确控制预热和充电过程中的参数,实现快速预热和高效充电,同时减少电池损害,显著延长电池使用寿命。
技术关键词
分段优化方法 锂离子电池 表达式 策略网络模型 脉冲电流波形 充电截止电压 预热策略 深度强化学习技术 梯度下降优化算法 加热 延长电池使用寿命 热电 强化学习模型 模式 频率 充电策略
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号