摘要
本发明涉及电池储能站热管理技术领域,公开了一种基于多目标控制的电池储能站热管理优化方法,包括构建储能站热管理系统的数学模型,并定义模型的状态变量与控制变量,数学模型包括电池产热模型、电池热交换模型、SOC动态模型和储能站功率平衡模型;基于储能站热管理系统的数学模型,建立多目标综合评价函数和设定约束条件;根据定义的状态变量与控制变量,以及多目标综合评价函数和设定约束条件,通过基于Q学习算法进行学习迭代,并达到预设收敛条件得到Q值,输出最优控制变量分配策略;基于最优控制变量分配策略对储能站进行热管理优化。本发明基于多目标控制策略结合优化算法实现各目标之间的平衡,为电池储能站的性能和安全提供保障。
技术关键词
管理优化方法
数学模型
Q学习算法
电池
储能站
管理系统
热交换
变量
定义
控制策略
热管理
充放电功率
动态
冷却设备
表格
能耗
寿命
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回归预测模型
电池健康状态
电池阻抗谱
正则化方法
曲线
调控系统
飞机
深度神经网络
故障检测模块
多源传感器数据融合
LoRa通信模块
数据采集终端
节点
唤醒策略
数据采集单元
电池组管理
电池管理系统
融合特征
数据
单体电池容量
计算方法
电解质界面
载流子迁移率
光电薄膜材料
表面电场强度