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龍圖騰網(wǎng)獲悉中南大學申請的專利一種多目標優(yōu)化的鋰離子電池充電設(shè)計方法、系統(tǒng)和設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120372985B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510864915.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/20；該發(fā)明授權(quán)一種多目標優(yōu)化的鋰離子電池充電設(shè)計方法、系統(tǒng)和設(shè)備是由王冰川;糜語;王勇;戴聰玲設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種多目標優(yōu)化的鋰離子電池充電設(shè)計方法、系統(tǒng)和設(shè)備在說明書摘要公布了：本申請公開了一種多目標優(yōu)化的鋰離子電池充電設(shè)計方法、系統(tǒng)和設(shè)備，該方法通過構(gòu)建電化學?熱?老化模型，構(gòu)建增強的切比雪夫函數(shù)；基于第一數(shù)據(jù)庫和增強的切比雪夫函數(shù)，對每個第一充電協(xié)議對應(yīng)的每個單目標子問題進行標量化，得到標量化目標數(shù)據(jù)集；基于第二數(shù)據(jù)庫和增強的切比雪夫函數(shù)，對每個第二充電協(xié)議對應(yīng)的每個單目標子問題進行標量化，得到標量化源數(shù)據(jù)集；基于標量化目標數(shù)據(jù)集，構(gòu)建單目標子問題的高斯過程模型；基于標量化源數(shù)據(jù)集，采用高斯過程模型設(shè)計遷移采集函數(shù)，對遷移采集函數(shù)進行求解，并采用電化學?熱?老化模型對求解結(jié)果進行評估，確定一組目標充電協(xié)議。本申請能夠提高充電協(xié)議的精確度，并降低模型仿真時間。

本發(fā)明授權(quán)一種多目標優(yōu)化的鋰離子電池充電設(shè)計方法、系統(tǒng)和設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多目標優(yōu)化的鋰離子電池充電設(shè)計方法，其特征在于，所述方法包括： 構(gòu)建包含多個單目標子問題和約束條件的約束多目標優(yōu)化問題，其中，每個單目標子問題滿足所述約束條件； 采用當前電池健康狀態(tài)對應(yīng)的歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含多個第一充電協(xié)議和與所述第一充電協(xié)議對應(yīng)的總目標值的第一數(shù)據(jù)庫，以及，采用其他電池健康狀態(tài)對應(yīng)的經(jīng)驗數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含多個第二充電協(xié)議和與所述第二充電協(xié)議對應(yīng)的總目標值的第二數(shù)據(jù)庫，其中，所述總目標值為充電協(xié)議對應(yīng)的約束多目標優(yōu)化問題中總的優(yōu)化目標； 構(gòu)建電化學-熱-老化模型，以及，構(gòu)建增強的切比雪夫函數(shù)； 基于所述第一數(shù)據(jù)庫和所述增強的切比雪夫函數(shù)，對每個所述第一充電協(xié)議對應(yīng)的約束多目標優(yōu)化問題進行標量化，得到標量化目標數(shù)據(jù)集； 基于所述第二數(shù)據(jù)庫和所述增強的切比雪夫函數(shù)，對每個所述第二充電協(xié)議對應(yīng)的約束多目標優(yōu)化問題進行標量化，得到標量化源數(shù)據(jù)集； 基于所述標量化目標數(shù)據(jù)集，構(gòu)建單目標子問題的高斯過程模型； 基于所述標量化源數(shù)據(jù)集，采用所述高斯過程模型設(shè)計遷移采集函數(shù)，對所述遷移采集函數(shù)進行求解，并采用所述電化學-熱-老化模型對求解結(jié)果進行評估，確定一組目標充電協(xié)議，具體為： 基于所述標量化源數(shù)據(jù)集，采用所述高斯過程模型中的預(yù)測值和預(yù)測值的不確定性，設(shè)計遷移采集函數(shù)，包括： ； ； 其中，表示遷移采集函數(shù)，表示充電協(xié)議的預(yù)測值，表示平衡系數(shù)，表示預(yù)測值的不確定性，表示權(quán)重項，表示從標量化源數(shù)據(jù)集中導(dǎo)出的高斯分布，表示最大迭代次數(shù)，表示當前迭代次數(shù)，表示預(yù)設(shè)常數(shù)，表示KL散度，表示從標量化目標數(shù)據(jù)集中導(dǎo)出的高斯分布，表示協(xié)議參數(shù)向量； 采用進化算法對所述遷移采集函數(shù)進行求解，得到新充電協(xié)議； 將所述新充電協(xié)議添加至所述第一數(shù)據(jù)庫中，得到更新后的數(shù)據(jù)庫； 采用所述電化學-熱-老化模型對所述新充電協(xié)議進行評估，得到評估結(jié)果； 根據(jù)所述評估結(jié)果，從所述更新后的數(shù)據(jù)庫中選取一組目標充電協(xié)議。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中南大學，其通訊地址為：410083 湖南省長沙市岳麓區(qū)麓山南路932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)”。