基于安全动作扰动的电池单元 SoC 均衡
系统与控制
2025-03-18 v1 人工智能
机器学习
系统与控制
摘要
在锂离子电池充电过程中管理主动电池均衡的电荷水平均衡极具挑战性。电荷水平的不均衡会影响电池的健康状态，并引发热失控和火灾隐患。传统方法将安全保障视为安全性与充电时间之间的权衡。其他方法则通过处理电池特定条件来确保安全，因此丧失了控制策略对各种电池配置的泛化能力。在本研究中，我们提出了一种通过将安全层作为深度强化学习（RL）智能体附加组件来学习安全电池充电动作的方法。该安全层对智能体的动作进行扰动，以防止电池进入不安全或危险状态。此外，我们的深度 RL 框架侧重于学习一种可有效应用于不同电池配置的通用策略。我们的实验结果表明，基于安全层的动作扰动通过避免不安全状态减少了安全违规，同时为多种电池配置学习到了鲁棒的策略。
引用
@article{arxiv.2503.11696,
title = {Balancing SoC in Battery Cells using Safe Action Perturbations},
author = {E Harshith Kumar Yadav and Rahul Narava and Anshika and Shashi Shekher Jha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.11696},
year = {2025}
}