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龍圖騰網(wǎng)恭喜蘇州市職業(yè)大學;蘇州信科檢測技術有限公司申請的專利一種基于電動車的智能充電優(yōu)化方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN119099429B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202411415265.8，技術領域涉及：B60L58/16；該發(fā)明授權一種基于電動車的智能充電優(yōu)化方法是由陳琪;吳煥設計研發(fā)完成，并于2024-10-11向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于電動車的智能充電優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于電動車的智能充電優(yōu)化方法，包括：步驟一、對鋰離子電池全壽命區(qū)間進行劃分，建立鋰離子電池容量與健康狀態(tài)模型；步驟二、將電池的充電時間和老化損耗作為優(yōu)化目標，基于所估計的電池健康狀態(tài)，通過粒子群算法進行充電優(yōu)化；步驟三、基于尋優(yōu)電流分布得到全壽命周期下的優(yōu)化充電電流分布。本發(fā)明提供的基于電動車的智能充電控制方法，對鋰離子電池全壽命區(qū)間進行劃分，并基于粒子群優(yōu)化算法進行充電優(yōu)化，均衡考慮電池老化損耗和充電時間的多級恒流充電過程，縮短充電時間，降低充電溫度，提高電池壽命。

本發(fā)明授權一種基于電動車的智能充電優(yōu)化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于電動車的智能充電優(yōu)化方法，其特征在于，包括：步驟一、對鋰離子電池全壽命區(qū)間進行劃分，建立鋰離子電池容量與健康狀態(tài)模型；步驟二、將電池的充電時間和老化損耗作為優(yōu)化目標，基于所估計的電池健康狀態(tài)，通過粒子群算法進行充電優(yōu)化；優(yōu)化目標函數(shù)為： ；式中，和為權重系數(shù)，設定值為0.5，為充電結束時間，為最大充電時間，為充電初始時間，為充電結束時電池的老化損耗，為電池的最大老化損耗，為電池的最小老化損耗；具體包括：步驟1、初始化種群，將每一級的電流組合定義為粒子，充電電流的階數(shù)定義為粒子的維度，隨機產(chǎn)生20組5維電流組合，并隨機給出粒子的初始速度；步驟2、根據(jù)已產(chǎn)生的電流組合計算鋰離子電池的個模型參數(shù)，當電池端電壓大于上限截止電壓4.2V時，充電電流轉入下一級；當充電電容達到設定電容時，充電結束，輸出參數(shù)值和；步驟3、根據(jù)優(yōu)化目標函數(shù)，計算每個粒子的適應度值，將粒子的適應度值與局部最優(yōu)值進行比較：當粒子的適應度值小于局部最優(yōu)值時，則該粒子的適應度值為局部最優(yōu)值；對所有粒子的局部最優(yōu)值進行比較，從而得到全局最優(yōu)值；步驟4、更新調整粒子的速度和位置；步驟5、重復步驟2~4，當全局最佳適應度值不再更新時，得到全局最優(yōu)解，輸出最佳充電電流組合；所述步驟4中，更新方程為： ；式中，為第個粒子，為粒子的維度，為迭代次數(shù)，為慣性權重，和為0~1之間的隨機數(shù)，為粒子個體，為種群的學習因子； ； ；式中，為最大迭代次數(shù)，為最大慣性權重，為最小慣性權重；步驟三、基于尋優(yōu)電流分布得到全壽命周期下的優(yōu)化充電電流分布。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人蘇州市職業(yè)大學;蘇州信科檢測技術有限公司，其通訊地址為：215104 江蘇省蘇州市吳中區(qū)國際教育園致能大道106號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。