[发明专利]基于电池数字孪生模型与机器学习的快充策略设计方法在审
| 申请号： | 202310549532.X | 申请日： | 2023-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN116401770A | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 张永志;韩斗;罗国庆 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06F30/27;G06N7/01;G06N20/00;G06F111/08;G06F119/04 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400044 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于电池数字孪生模型与机器学习的快充策略设计方法，电池快充优化领域，包括以下步骤：当电动汽车接入充电桩进行充电时，检测车辆的电池状态数据；将电池状态数据输入基于电池数字孪生模型的贝叶斯优化器，根据当前电池状态来预测在初始协议下电池本次充电中的老化情况；将当前充电协议及其对应的电池老化传递给贝叶斯优化器，推荐下一轮抽取的快充协议；将下一轮快充协议更新至电池数字孪生模型中，重新对电池状态进行预测，得到更新后的电池本次充电中的老化情况；将更新后的充电协议及其对应的电池老化添加到已有数据集中，再次传递给贝叶斯优化器进行快充协议推荐，重复步骤得到最终推荐的充电协议。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 电池 数字 孪生 模型 机器 学习 策略 设计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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