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公开(公告)号：CN119601805A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411286186.1
申请日：2024-09-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 基于实验数据驱动的锂离子电池强化学习快充控制方法，使用真实实验数据和ε‑greedy策略对智能体进行训练，研究不同ε值对优化结果的影响，得到电池快充控制的优化策略。本发明还提出将仿真数据替换部分真实数据，评估对训练结果的影响，用替换的数据对智能体进行训练，以避免为了获取训练数据集在真实实验过程的部分危险步骤。结果表明，本发明提出的基于实验数据的锂离子电池强化学习快充控制方法在充电时间、充电安全和延缓电池老化等方面具有优势。
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