一种多物理场约束的锂离子电池智能快速充电方法

摘要

本发明公开了一种多物理场约束的锂离子电池智能快速充电方法，包括以下步骤：S1.开展锂离子电池测试，建立锂离子电池电热耦合模型和老化模型；S2.定义动作空间和奖励函数，定义优先经验回放池；S3.设定离线训练场景，获取初始时刻状态变量，利用策略网络获取当前状态下的动作变量，并扩大动作选取范围；S4.生成充电动作、电池状态转移、奖励值并记录于经验池，进行DDPG网络的同步更新；S5.循环执行S3‑S4，直至策略网络和价值网络收敛，导出策略网络成为深度强化学习（DRL）快速充电策略；S6.估计强化学习状态空间内的各个变量；S7.确定当前时刻的最优充电动作。本发明兼顾充电速度、电池安全与寿命衰减抑制，训练后策略计算复杂度低，实时应用具有优势。