[发明专利]基于特征驱动和机器学习的闭环优化电池快充策略设计方法

摘要

本发明涉及一种基于特征驱动和机器学习的闭环优化电池快充策略设计方法，属于电池快充优化领域，包括以下步骤：S1：基于COED，从全部充电协议中随机选取m个充电协议，使用电池实验装置对电池进行n次充放电循环；S2：用特征提取器从前n次充放电循环中提取所述m个充电协议对应的与电池寿命相关的特征，作为黑盒优化模型的训练集的输出，与作为输入的充电协议共同组成训练集，训练黑盒优化模型；S3：利用训练好的黑盒优化模型，预测全部充电协议的特征，获取下一轮将要测试的协议；S4：将下一轮将要测试的协议及其与电池寿命相关的特征添加到原始训练集中，重新训练黑盒优化模型，重复步骤S3‑S4，直到满足条件或达到优化目标。