(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202110565723.6 (22)申请日 2021.05.24 (71)申请人 中国移动通信集团有限公司 地址 100032 北京市西城区金融大街2 9号 申请人 中国移动通信集团内蒙古有限公司 (72)发明人 李程贵　马宇晴　马婧　刘天伟　 张建雪　谢昆　王智慧　刘波　 姚秀明　林雪　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 聂俊伟 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 蓄电池健康度估算方法、 装置、 电子设备及 存储介质 (57)摘要 本发明提供一种蓄电池健康度估算方法及 装置， 包括： 获取每个样本蓄电池的健康度值和 监测数据； 所述健康度值为当前容量与标称容量 的比值； 将每个样本蓄电池的监测数据作为样本 数据， 健康度值作为标签， 构建样本数据集； 基于 和声搜索算法， 确定支持向量机的最优参数， 以 优化支持向量机； 利用 样本数据集， 对优化后的 支持向量机进行预训练， 以获取健康度值估算模 型； 获取目标蓄电池的监测数据， 并将监测数据 作为健康度值估算模型的输入， 以获取目标蓄电 池的健康度值。 本发明提供的蓄电池健康度估算 方法及装置， 利用和声搜索算法优化支持向量机 参数， 以实现实时掌握蓄电池健康度， 从而能降 低因蓄电池维护不及时而导致意外事故发生的 概率。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115392103 A 2022.11.25 CN 115392103 A 1.一种蓄电池健康度估算方法， 其特 征在于， 包括： 获取每个样本蓄电池的健康度值， 并获取每个所述样本蓄电池的监测数据； 所述健康 度值为当前容 量与标称容 量的比值； 将每个所述样本蓄电池的监测数据作为一个样本数据， 所述样本蓄电池的健康度值作 为相应的标签， 构建样本数据集； 基于和声搜索算法， 根据 所述样本数据集， 确定支持向量机的最优参数， 以优化所述支 持向量机； 利用所述样本数据集， 对优化后的所述支持向量机进行预训练， 以获取健康度值估算 模型； 获取目标蓄电池的监测数据， 并将所述监测数据作为所述健康度值估算模型的输入， 以获取由所述 健康度值估算模型输出的所述目标蓄电池的健康度值。 2.根据权利要求1所述的蓄电池健康度估算方法， 其特征在于， 所述基于和声搜索算 法， 根据所述样本数据集， 确定支持向量机的最优参数， 以优化所述支持向量机， 包括： 初始化所述支持向量机的参数， 以及所述和声搜索算法的算法参数， 并确定与所述支 持向量机的初始参数相关的初始解空间； 将所述初始解空间作为所述和声搜索算法的初始和声向量， 进行和声搜索算法迭代计 算， 以获取最优和声向量； 根据所述最优和声向量， 确定所述支持向量机的最优参数， 并将所述最优参数作为所 述支持向量机的参数， 以完成对所述支持向量机的优化； 所述初始参数为所述支持向量机初始化后的参数。 3.根据权利要求2所述的蓄电池健康度估算方法， 其特 征在于， 所述支持向量机的参数， 包括 惩罚因子 c和核函数参数g； 所述算法参数， 包括和声记忆库大小HMS、 和声记忆库取值概率HMCR、 音调微调概率 PAR、 音调微调带宽BW和最大创作次数Tmax。 4.根据权利要求3所述的蓄电池健康度估算方法， 其特征在于， 在初始化所述和声搜索 算法的算法参数之后， 还 包括： 设进行和声搜索算法优化 的适应度评价函数f(X)的表达式为f(X)， X＝{x1， x2...， xn} ∈Rn； 其中为xn为支持向量机的中需要优化的第n个参数， X为由n个成员组成的乐队， Rn为n 维的集合； 从X的解空间中随机生成H MS个和声， 构成和声记 忆库HM。 5.根据权利要求4所述的蓄电池健康度估算方法， 其特征在于， 将所述初始解空间作为 所述和声搜索算法的初始和声向量， 进 行和声搜索算法迭代计算， 以获取最优和声向量， 包 括： S1， 将所述初始解空间作为所述和声搜索算法的初始和声向量， 进行和声搜索算法计 算， 以确定所述初始和声向量对应的适应度值； S2， 若所述适应度值不小于HM中所有和声向量所对应的最小适应度值， 则将所述初始 和声向量 替换HM中与所述 最小适应度值对应的和声变量； S3， 在[0,1]之间产生 一个随机数r1， 并将r1与HMCR进行比较； 若r1<HMCR， 则从HM中随机取出一个和声变量， 并利用PAR以及BW对所述和声变量进行微权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115392103 A 2调， 以生成新的和声变量 否则， 从X的解空间中生成一个新的和声变量； S4， 确定所述 新的和声变量对应的适应度值； S5， 迭代执行步骤S2 ‑S4， 直至迭代次数达到Tmax为止， 并确定当前HM中与最大适应度值 对应的和声向量 为最优和声向量。 6.根据权利要求1所述的蓄电池健康度估算方法， 其特征在于， 所述监测数据， 包括以 下数据中的至少一种： 电压、 电阻以及温度。 7.根据权利要求 4所述的蓄电池健康度估算方法， 其特 征在于， 所述和声搜索算法优化的适应度评价 函数f(X)具体为svmt rain函数； 所述支持向量机的核函数 具体为径向基RBF函数。 8.一种蓄电池健康度估算装置， 其特 征在于， 包括： 数据采集单元， 用于获取每个样本蓄电池的健康度值， 并获取每个所述样本蓄电池的 监测数据； 所述 健康度值 为当前容 量与标称容 量的比值； 数据集构建单元， 用于将每个所述样本蓄电池的监测数据作为一个样本数据， 所述样 本蓄电池的健康度值作为相应的标签， 构建样本数据集； 参数优化单元， 用于基于和声搜索算法， 根据 所述样本数据集， 确定支持向量机的最优 参数， 以优化所述支持向量机； 模型构建单元， 用于根据 所述样本数据集， 对优化后的所述支持向量机进行预训练， 以 获取健康度值估算模型； 结果运算单元， 用于根据获取的目标蓄电池的监测数据， 以将所述监测数据作为所述 健康度值估算模型的输入， 获取由所述健康度值估算模型输出的所述目标蓄电池的健康度 值。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运 行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任 一项所述蓄电池健康度估算方法步骤。 10.一种非暂态计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算 机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述蓄电池健康度估算方法步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115392103 A 3