一种基于强化学习的磷酸铁锂电池快充策略优化方法与系统

本发明提供一种基于强化学习的磷酸铁锂电池快充策略优化方法与系统，属于电池管理技术领域。本发明通过提取三因素特征与容量衰减特征，结合电位敏感特征生成门控融合特征，并设计电位边界约束激活函数计算负极电位估计值，使老化电池自动收紧估计范围；同时，通过负极电位估计序列提取负极电位特征，结合容量衰减率生成老化状态特征；在强化学习框架下，将老化状态特征作为策略网络的条件输入，设计包含充电效率奖励函数与析锂风险惩罚函数的综合奖励函数，实现多目标优化；最终生成的充电电流曲线能根据电池实际老化状态与实时充电参数动态调整，既避免了新电池充电速度受限，又有效防止了老化电池析锂风险。