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申请/专利权人：华南师范大学
摘要：本发明涉及电池管理技术领域，公开了一种基于深度Q网络的锂离子电池组管理策略优化方法，获取锂离子电池的放电数据，得到锂离子电池的参数；搭建锂离子电池组环境，设定电池组基本参数；搭建用于奖励值计算的深度Q神经网络，以实现决策机制和经验回放机制；初始化锂离子电池组环境，定义电池组的状态空间和动作空间；获取电池组的运行数据，对运行数据进行预处理，基于预处理后的运行数据训练深度Q神经网络；寻找深度Q神经网络的训练参数的最优解，将训练参数的最优解赋予训练后的深度Q神经网络，建构锂离子电池模型，实现锂离子电池组管理策略的优化。本发明自动调整放电策略，减少人工干预，提高管理效率的同时提升了电池组的运行效率。
主权项：1.一种基于深度Q网络的锂离子电池组管理策略优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取锂离子电池的放电数据，基于所述放电数据对锂离子电池等效电路进行拟合，得到锂离子电池的参数；搭建锂离子电池组环境，根据所述锂离子电池的参数设定电池组基本参数，所述锂离子电池组环境用于重置和更新电池状态；搭建用于奖励值计算的深度Q神经网络，以实现决策机制和经验回放机制，所述深度Q神经网络用于根据给定动作更新电池组状态，并根据奖励机制评估动作的奖励值；初始化锂离子电池组环境，定义电池组的状态空间和动作空间；获取电池组的运行数据，对所述运行数据进行预处理，基于预处理后的运行数据训练所述深度Q神经网络；寻找所述深度Q神经网络的训练参数的最优解，将所述训练参数的最优解赋予训练后的深度Q神经网络，建构锂离子电池模型，并基于所述锂离子电池模型，实现锂离子电池组管理策略的优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南师范大学 一种基于深度Q网络的锂离子电池组管理策略优化方法
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