一种基于模型短分支推演的锂电池充电策略样本效率增强方法及系统

本发明属于锂电池充电技术，提出一种基于模型短分支推演的锂电池充电策略样本效率增强方法及系统，包括步骤：基于强化学习智能体采取的动作对电池进行充放电测试，采样得到充电状态转移数据；利用采样得到的充电状态转移数据训练电池代理模型；在真实充电状态轨迹的基础上，利用电池代理模型进行短分支推演，得到推演的充电状态转移的分支轨迹数据；将真实充电状态轨迹数据与推演的分支轨迹数据结合，对智能体进行训练，重复以上步骤直至强化学习训练收敛，获取可执行最优充电策略的强化学习智能体。本发明构建电池代理模型并利用模型的分支推演，有效地提高了充电策略优化的样本效率，缓解了传统优化方法递归利用模型造成的误差积累问题。