[发明专利]一种基于双编码遗传聚类的动力电池定制化配组方法

权利要求书

1.一种基于双编码遗传聚类的动力电池定制化配组方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1，根据需求确定各配组指标的权重；配组指标包括电压指标、容量指标和电阻指标；

步骤2，根据步骤1确定的配组指标的权重，制定配组目标函数；

步骤3，获取待配组的s节动力电池的m种电池特征变量数据，特征变量与配置指标一一对应，归一化特征变量数据；确定X个配组组别，随机初始化n个遗传染色体编码序列，染色体同时编码电池类别属性与类特征中心，长度为l＝s+X×m；

步骤4，更新染色体种群，根据交叉、变异、自然选择微变异以及精英保留方式更新k+1时刻A(k+1)染色体编码种群；

步骤5，判断当前迭代次数是否处于预设的聚类适用范围内，是，跳转步骤六；根据聚类条件，优化更新k+1时刻染色体编码种群；

步骤6，计算k+1时刻染色体种群中各个体的目标函数值，更新保留目标函数最小值对应的最优个体；

步骤7，根据步骤6得到的最终最优个体结果进行电池配组。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中根据需求确定各配组指标的权重包括：

根据客户对成组电池的定制化需求，采用专家打分法确定各配组指标的权重W＝[w₁,…,w_m]，w_d表示电池的第d个特征变量的权重：

其中r_e表示专家权威值，w_ed表示第e位专家对电池的第d个特征变量给出的权重值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：

获取待配组的s节动力电池的m个特征变量，形成数据集合I＝{b_f,f∈[1,s]}，其中b_f＝[b_fd,d∈[1,m]]，b_fd表示第f节电池的第d个特征变量；

根据类属性遍历不同类中各个电池的特征变量与该类平均点的欧氏距离和，结合步骤1中计算的各特征变量的权重，以及电池的特征变量信息确定配组目标函数为：

其中，为归一后所有电池的第d个特征变量的平均值；z为电池的类别属性，电池信息b以电池的各特征变量表示。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤3中电池类别属性表示电池所属组别，类特征中心则表示电池所属组别内所有电池的特征变量中心；遗传染色体编码序列为C_i(k)＝[c_i1(k),c_i2(k),…,c_il(k)]，其中前s个编码为电池类别，c_ij(k)∈[1,X]，j∈[1,s]，后X×m个编码为类特征变量中心；

染色体初始化为随机初始化，前s个编码为[1,X]的随机正整数，后X×m个编码为(0，1]的随机数。