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龍圖騰網獲悉福建華鼎智造技術有限公司申請的專利一種鋰離子電池快速充電策略生成方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119329326B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411859077.4，技術領域涉及：B60L53/00；該發明授權一種鋰離子電池快速充電策略生成方法及系統是由夏玉雄;徐哲壯;肖師榮;袁蒙;周嘉偉;夏睿楠;王任良;余明敏設計研發完成，并于2024-12-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種鋰離子電池快速充電策略生成方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種鋰離子電池快速充電策略生成方法及系統，該方法包括：確定鋰離子電池型號并獲取相應的電化學參數；對電池進行仿真建模并進行狀態初始化；以在滿足約束條件的前提下提升電池的充電速度為目標構建快速充電問題；約束條件包括：限制充電電流范圍、電池最高溫度，將副反應過電位限制在正值；運用DDPG算法對快速充電問題進行求解；以電池仿真模型為模擬環境，訓練DDPG算法；在一次完整充電過程中，通過算法的循環執行生成每一小段充電電流；循環執行設定次數完整的充電過程，算法訓練結束；輸出該型號電池的最優充電策略。該方法及系統有利于在保證電池安全的同時提升電池充電速度，縮短電池充電時間，且計算簡單，應用范圍廣。

本發明授權一種鋰離子電池快速充電策略生成方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種鋰離子電池快速充電策略生成方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：確定需生成快速充電策略的鋰離子電池型號，并獲取該型號電池相應的電化學參數； 步驟2：基于獲得的電化學參數對電池進行仿真建模，建立電池仿真模型并進行狀態初始化； 步驟3：以在滿足約束條件的前提下提升電池的充電速度為目標，構建快速充電問題；所述約束條件包括：限制充電電流范圍，限制電池最高溫度，將副反應過電位限制在正值； 步驟4：運用DDPG算法對快速充電問題進行求解；以步驟2建立的電池仿真模型作為模擬環境，在模擬環境中訓練DDPG算法；在一次完整充電過程中，通過DDPG算法的循環執行，生成每一小段充電電流，從而實現一次完整的充電過程；循環執行設定次數完整的充電過程，算法訓練結束； 步驟5：輸出該型號電池的最優充電策略； 步驟2中，采用Doyle–Fuller–Newman模型對電池進行仿真建模；同時，采用每經歷設定次數完整的充電過程，增加一次陽極膜內阻的方式來進行模擬電池老化的過程； 步驟2中，電池仿真模型建立完成后，在一定范圍內隨機設置電池的初始狀態，初始狀態包括：電池初始溫度T和電池初始SoC，后續的充電過程將基于該初始狀態模擬電池狀態的變化； 步驟3中，采用馬爾科夫決策過程的形式來構建快速充電問題，具體包括以下步驟： 301定義狀態和動作空間：動作為連續的充電電流，狀態包括電池的電壓、溫度和電荷水平； st＝{SoC，V，T} at＝{I} 其中，st為狀態空間，at為動作空間，SoC為電池的電荷水平，V為電池的電壓，T為電池的溫度，I為電池的電流； 302構建約束條件，包括：將充電電流限制在設定范圍內，限制電池最高溫度，將副反應過電位限制在正值； -Imax≤It≤0 Tt≤Tmax ηsrt≥0 其中，t為當前時間點，It為當前時刻t的充電電流；Imax為充電電流的最大限值，負值代表充電；Tt為當前時刻t的電池溫度，Tmax為電池溫度最大限值；ηsrt為當前時刻t的副反應過電位； 303構建獎勵函數：在選擇當前動作，即充電電流后，通過獎勵函數計算該動作的即時獎勵，用于判斷當前動作的好壞； rt+1＝rfast+rsafetyst，at 其中，rt+1為動作的獎勵，rfast為快速項，rsafetyst,at為安全項；安全項包括副反應過電位項和溫度項： 其中，為副反應過電位項，rtempst,at為溫度項，λsr為副反應過電位項系數，ηsrt為當前時刻電池過電位，λtemp為溫度項系數； 根據以上公式，當副反應過電位小于0或電池溫度超過最大限值時，對動作進行懲罰，以保證電池在充電過程中處于安全狀態的前提下，提升電池的充電速度； 步驟4中，在模擬環境中訓練DDPG算法，具體包括以下步驟： 401初始化，包括初始化行為者網絡μst|θμ、批評者網絡Qst，at|θQ、經驗回放緩沖區并創建目標網絡，包括行為者目標網絡μ'和批評者目標網絡Q'；行為者目標網絡和批評者目標網絡的結構分別與行為者網絡和批評者網絡的結構相同，行為者目標網絡和批評者目標網絡的參數分別復制自行為者網絡和批評者網絡； 402與電池仿真模型構成的模擬環境進行交互，根據從環境獲得的當前電池狀態st，通過行為者目標網絡為電池選擇一個充電電流其中，是用于探索的噪聲； 403執行動作，以當前充電電流I充電一個時間步；觀察環境給出的獎勵rt和新的狀態st+1；將st，at，rt，st+1存儲到經驗回放緩沖區； 404更新批評者網絡； 405更新行為者網絡參數θμ； 406軟更新目標網絡參數； 407在一次完整充電過程中，循環執行步驟402-406，生成每一小段充電電流，從而實現一次完整的充電過程；循環執行設定次數完整的充電過程，算法訓練結束； 步驟404中，更新批評者網絡，具體包括以下步驟： 1首先從經驗回放緩沖區隨機采樣一個小批量的經驗si，ai，ri，si+1；對于每個樣本，使用目標網絡計算目標值yi； yi＝ri+γQ′si+1，μ′si+1|θμ′|θQ′ 其中，γ為折扣因子，μ'和Q'為目標網絡； 2使用當前批評者網絡計算預測值 3計算均方誤差損失L： 其中，N為小批量樣本數； 4使用梯度下降法最小化損失函數，更新批評者網絡參數θQ，如下式所示： 其中，←表示將式中右部分賦值給左部分，β為學習率；表示批評者網絡對其參數θQ的梯度，即在給定狀態si和動作ai下，批評者網絡輸出的變化率相對于其參數的變化； 步驟405中，更新行為者網絡參數θμ，具體包括以下步驟： 1從經驗回放緩沖區隨機采樣一個小批量的經驗si，ai，ri，si+1； 2對于每個狀態st，有動作at＝μst|θμ，動作價值Qsi，ai|θQ；計算行為者策略梯度： 其中，為批評者網絡對動作的梯度，為行為者網絡對參數的梯度； 3更新行為者網絡參數θμ； 其中，α為學習率； 步驟406中，軟更新目標網絡參數，其公式如下： θQ′←τθQ+1-τθQ′ θμ′←τθμ+1-τθμ′ 其中，τ為設定的小更新系數。

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