本技术涉及电动汽车电池寿命延长的优化技术、装置和存储解决方案。该技术通过输入车辆原始数据并进行预处理,以获得每辆车的详细电池使用信息,进而实现电池寿命的延长。
背景技术
电动汽车的电池是一种可充电的能量存储系统,用于为汽车的电动马达提供动力,是电动汽车的重要组成部分。电动汽车电池主要分为蓄电池和燃料电池两大类,蓄电池适用于纯电动汽车,燃料电池则多用于混合动力汽车。电动汽车电池主要具有高能量密度、环保、可再生能源、快速充电、低维护成本和长寿命的性能特定。随着电动汽车需求的不断增加,消费者对电池性能、重量、循环能力以及行驶里程的要求也在持续提高。而电池寿命作为衡量电动汽车性能和使用成本的重要指标之一,其延长不仅关乎用户体验,还直接影响到电动汽车的市场竞争力和可持续发展。
电动汽车电池寿命延长的关键因素通常包括:电池材料革新、电池管理系统(BMS)优化、生产工艺改进、质量控制体系完善、充电策略调整、使用环境改善,其中,电池管理系统是电动汽车中负责监控和管理电池状态的关键系统,通过优化BMS算法,可以实现对电池充放电过程的精准控制,从而延长电池寿命。
粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟,粒子仅具有两个属性:速度和位置,速度代表移动的快慢,位置代表移动的方向。在粒子群算法中,鸟被抽象为没有质量和体积的微粒,并延伸到n维空间,任意粒子i在n维空间的位置可表示为矢量,飞行速度可表示为矢量,其中,、分别为粒子i在第j维的位置和飞行速度,。每个粒子都有一个由目标函数决定的适应值,并且知道自己到目前为止发现的最好位置(即局部最优位置p_best)和现在的位置。这个可以看作是粒子自己的飞行经验。除此之外,每个粒子还知道到目前为止整个群体中所有粒子发现的最好位置(即全局最优位置g_best,所有局部最优位置p_best中的最优值),这个可以看作是粒子同伴的经验。粒子就是通过自己的经验和同伴中最好的经验来决定下一步的运动。
因此,面对当下人们对电动汽车电池寿命延长的迫切需求,针对通过优化BMS算法以延长电池使用寿命的技术方向,有必要提出一种基于粒子群算法的电动汽车电池运行态寿命延长寻优方法,以改进延长电池使用寿命。
实现思路