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龙图腾网获悉深圳永泰数能科技有限公司申请的专利基于遗传算法优化PID参数的换电柜温度控制方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120949855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511270415.5，技术领域涉及：G05D23/20；该发明授权基于遗传算法优化PID参数的换电柜温度控制方法和系统是由陈硕;易行云;张翔;刘新勇;郑勇华;万超设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遗传算法优化PID参数的换电柜温度控制方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于遗传算法优化PID参数的换电柜温度控制方法和系统，涉及智能温控技术领域，包括：通过换电柜中电池的历史充放电数据及多源温度数据构建数据驱动模型，判断当前柜内环境温度是否能够满足电池的预设充放电需求；若不满足，则生成PID参数调整信号；根据温度变化与控制输入之间的关系建立换电柜PID温控模型，通过改进的遗传算法对PID参数进行整定，获取最优PID参数组合生成温控信号；使用温控信号对换电柜进行控温，温控过程中捕捉温度异常事件进行预警。本发明实现换电柜温度采样及数据实时、智能化处理，随温度变化同步调整PTC加热，实现柜内温度的精准控制，为电池提供稳定可靠的充、放电环境。

本发明授权基于遗传算法优化PID参数的换电柜温度控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法优化PID参数的换电柜温度控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过换电柜中电池的历史充放电数据及多源温度数据构建数据驱动模型，判断当前柜内环境温度是否能够满足电池的预设充放电需求； 若当前温度环境不能满足电池的预设充放电需求时，则生成PID参数调整信号； 根据温度变化与温度控制之间的关系建立换电柜PID温控模型，通过改进的遗传算法对PID参数进行整定，获取最优PID参数组合，使用所述最优PID参数组合获取换电柜PID温控模型输出的温控信号； 使用所述温控信号对换电柜进行控温，温控过程中对换电柜的温度进行持续监测，对温度异常事件进行预警并实现可视化显示； 根据温度变化与温度控制之间的关系建立换电柜PID温控模型，具体为： 获取低温条件下换电柜历史温度调整中的给定温度目标值及温度实测值，通过给定温度目标值与温度实测值的温度差值结合对应的控制量构建数据集，按照预设比例划分训练集及验证集； 通过深度置信网络构建换电柜PID温控模型，通过训练集对深度置信网络中的受限玻尔兹曼机进行训练，在每层受限玻尔兹曼机中计算PID参数，根据PID参数生成控制量导入下一层受限玻尔兹曼机进行逐层训练； 逐层迭代训练后更新不同受限玻尔兹曼机层的权值，构建温度变化与温度控制之间的深层非线性映射，通过验证集对构建的换电柜PID温控模型进行验证，使用验证结果进行反向传播调整模型的权值； 在换电柜PID温控模型中，通过改进的遗传算法对PID参数进行整定，获取最优PID参数组合，具体为： 在换电柜PID温控模型的训练过程中通过改进的遗传算法优化深度置信网PID控制器参数，通过混沌映射对PID参数进行遗传编码，并利用精英反向学习初始化染色体种群； 根据温控准确度、温控快速度及温控稳定度构建适应度函数，根据适应度值进行选择及交叉操作更新染色体的种群位置，选取当前最优解，在迭代过程中引入柯西变异对当前最优解进行扰动更新； 比较扰动前后的适应度值，通过比较结果选取最优解，通过迭代不断计算个体的适应度，并对染色体进行选择、交叉及柯西变异操作生成下一代种群，当适应度值连续不变次数达到预设次数阈值时，则获取最优PID参数组合，对换电柜PID温控模型现有参数进行替换。

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