【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电池仿真设计参数的智能优化方法、运行方法、设备及存储介质，属于电池设计。
技术介绍
1、随着新能源技术的快速发展，电池技术已成为现代电子设备和电动汽车中不可或缺的能源存储解决方案。电池的性能直接影响到设备的续航能力、安全性和使用寿命。为了满足日益增长的性能需求，电池设计必须不断优化以提高能量密度、功率密度、循环稳定性和安全性。
2、如何设计高效、长寿命的电池成为研究的热点。传统电池设计流程大多基于实验试错法，依赖于工程师的经验和大量的实验验证，不仅耗时长，成本高，而且在面对复杂多变的电池设计参数空间时显得力不从心。设计者往往需要凭借经验和直觉来选择少数几个参数组合进行实验，这不仅限制了对更广泛设计空间的探索，还可能导致错过最优或近似最优的设计方案。
3、近年来，计算机辅助设计和仿真技术的进展为电池设计带来了新的可能性。仿真技术能够在虚拟环境中预测电池的性能，减少了对实际样品测试的依赖，加速了研发进程。现有的仿真优化方法大多依赖于手动设置参数范围和优化策略。
4、然而，手动设置参数范围和优化策略缺乏智能化和自适应能力，难以应对电池设计的高度复杂性和非线性特性。此时，即便采用了仿真技术，如何高效、系统地筛选和优化众多设计参数仍是一大挑战。
5、因此，急需一种更加先进、智能化的方法，能够自动、高效地探索和优化电池设计参数，以实现电池性能的最大化，同时缩短产品上市时间并降低研发成本。
技术实现思路
1、本申请提供了一种电池仿真设计参
2、第一方面，提供了一种电池仿真设计参数的智能优化方法，所述方法包括：
3、构建电池仿真模型，所述电池仿真模型是用于模拟真实电池在工作条件下的电化学行为的数学模型；
4、获取电池的性能评价指标；其中，所述性能评价指标用于评价电池的基本性能和工作性能，所述基本性能用于指示电池的整体工作能力，所述工作性能用于指示电池在工作过程中的充放电能力；
5、确定所述电池仿真模型中可优化的设计参数类型，所述设计参数类型是指在设计电池时影响电池性能的参数类型；
6、基于所述性能评价指标建立目标函数；其中，所述目标函数用于指示电池设计的优化目标；
7、基于预设的参数搜索算法在搜索空间内搜索最优的设计参数，以使预设的目标函数达到期望值；其中，所述搜索空间包括各个设计参数类型对应的所有取值方案；
8、基于所述最优的设计参数生成电池的设计方案。
9、可选地，所述基于预设的参数搜索算法在搜索空间内搜索最优的设计参数，以使预设的目标函数达到期望值，包括：
10、通过获取函数量化使用所述搜索空间中不同设计参数进行目标函数评估时的潜在价值，得到获取函数值；所述获取函数基于所述目标函数的均值估计和方差估计确定；
11、将最大获取函数值对应的设计参数确定为候选设计参数，输入基于概率模型建立的所述目标函数，得到目标函数值；所述目标函数基于训练集训练得到，初始化训练集包括初始化设计参数；
12、将所述候选设计参数加入所述训练集，再次训练所述目标函数，得到更新后的目标函数的均值估计和方差估计；触发执行所述通过获取函数量化使用搜索空间中不同设计参数进行目标函数评估时的潜在价值，得到获取函数值的步骤及其之后的步骤；直至所述目标函数值基本保持不变或者迭代次数达到预设次数时停止；
13、确定最大目标函数值对应的候选设计参数为所述最优的设计参数。
14、可选地，所述概率模型包括高斯过程；所述获取函数包括上置信界限ucb函数，所述ucb函数ucb(x)通过下式表示：
15、ucb(x)=μ(x)+βσ(x)；
16、其中，μ(x)是在设计参数x处目标函数的均值估计，σ(x)是设计参数x处目标函数的方差估计，β是控制探索与利用权衡的超参数。
17、可选地，所述基于预设的参数搜索算法在搜索空间内搜索最优的设计参数，以使预设的目标函数达到期望值，包括：
18、获取所述电池的当前的设计参数；
19、基于所述设计参数确定目标函数当前的梯度；所述梯度指示所述目标函数变化率的方向和大小，并指向所述目标函数增长最快的方向；
20、基于所述梯度和学习率更新所述设计参数，所述学习率是正的标量，用于控制所述设计参数每步更新的步长；触发执行所述基于所述设计参数确定目标函数当前的梯度的步骤及其之后的步骤，直至满足迭代停止条件时停止；
21、将满足迭代停止条件时的设计参数确定为所述最优的设计参数。
22、可选地，所述基于预设的参数搜索算法在搜索空间内搜索最优的设计参数，以使预设的目标函数达到期望值，包括：
23、通过获取函数量化使用所述搜索空间中不同设计参数进行目标函数评估时的潜在价值，得到获取函数值；所述获取函数基于所述目标函数的均值估计和方差估计确定；
24、将最大获取函数值对应的设计参数确定为候选设计参数，输入基于概率模型建立的所述目标函数，得到目标函数值；所述目标函数基于训练集训练得到，初始化训练集包括初始化设计参数；
25、将所述候选设计参数加入所述训练集，再次训练所述目标函数，得到更新后的目标函数的均值估计和方差估计；触发执行所述通过获取函数量化使用搜索空间中不同设计参数进行目标函数评估时的潜在价值，得到获取函数值的步骤及其之后的步骤；直至满足第一停止条件时，获取满足所述第一停止条件对应的设计参数；
26、基于所述第一停止条件对应的设计参数确定目标函数当前的梯度；所述梯度指示所述目标函数变化率的方向和大小，并指向所述目标函数增长最快的方向；
27、基于所述梯度和学习率更新所述设计参数，所述学习率是正的标量，用于控制所述设计参数每步更新的步长；触发执行所述基于所述设计参数确定目标函数当前的梯度的步骤及其之后的步骤，直至满足第二停止条件时停止；
28、将满足所述第二停止条件时的设计参数确定为所述最优的设计参数。
29、可选地，所述电池仿真模型是伪二维p2d锂离子电池模型，所述构建电池仿真模型，包括：
30、初始化体积源具有均匀分布，所述体积源表示电化学反应中锂离子的生成或消耗速率；
31、使用零梯度边界条件和固定值边界条件求解固相电位分布，求解得到的电位值减去初始设定的参考值，得到固相电位的实际分布情况；其中，固相电位是指电池正负极材料内部的电位分布；
32、在当前时间步中，将液相电位的求解方程视为具有固定体积源项的拉普拉斯方程，得到液相电位值；其中，液相电位是指电解液中的电位分布；
33、计算固相电位和液相电位的相对值和固相锂离子浓度，得到过电位的相对本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电池仿真设计参数的智能优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的参数搜索算法在搜索空间内搜索最优的设计参数，以使预设的目标函数达到期望值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述概率模型包括高斯过程；所述获取函数包括上置信界限UCB函数，所述UCB函数UCB(x)通过下式表示：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的参数搜索算法在搜索空间内搜索最优的设计参数，以使预设的目标函数达到期望值，包括：
5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述可优化的设计参数类型，包括以下几类：
7.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器；所述存储器中存储有程序，所述程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一项所述的电池仿真设计参数的智能优化方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有程序，所述程序被处理器执行
...【技术特征摘要】
1.一种电池仿真设计参数的智能优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的参数搜索算法在搜索空间内搜索最优的设计参数，以使预设的目标函数达到期望值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述概率模型包括高斯过程；所述获取函数包括上置信界限ucb函数，所述ucb函数ucb(x)通过下式表示：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的参数搜索算法在搜索空间内搜索最优的设计参数，以使预设的目标函数达到期望值，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：卢凌昊，陈新虹，
申请(专利权)人：苏州易来科得科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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