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申请/专利权人：南通江海储能技术有限公司

摘要：本申请提供了一种极低温环境下引线式混合型超级电容器的设计方法，涉及电容器设计优化技术领域，包括：对样本电容设计参数集进行高频特征聚类，构建设计参数寻优空间；基于设计参数寻优空间，利用变异进化优化算法和电容性能预测器，在可视仿真平台内进行电容设计参数寻优，输出优化设计参数集进行样品生产，在预定车辆运行工况下对多个样品进行性能测试评估，确定最优设计参数。通过本申请可以解决现有方法中存在由于无法结合应用场景进行精准需求分析，导致电容器设计的盲目性和随机性较大，设计结果无法准确适配应用场景需求，造成超级电容器设计的准确性和效率较差的技术问题，可以达到根据应用场景快速精准设计超级电容器的效果。

主权项：1.极低温环境下引线式混合型超级电容器的设计方法，其特征在于，包括：采集目标车辆的车辆属性特征、低温环境参数和电容器性能需求；以所述车辆属性特征、低温环境参数和电容器性能需求为比对基准，以引线式混合型超级电容器为引导条件，基于汽车互联网进行信息检索，获取样本电容设计参数集；对所述样本电容设计参数集进行高频特征聚类，基于聚类结果构建设计参数寻优空间；基于所述设计参数寻优空间，利用变异进化优化算法和电容性能预测器，在可视仿真平台内进行电容设计参数寻优，输出优化设计参数集；根据所述优化设计参数集进行样品生产，得到多个样品超级电容器，在预定车辆运行工况下对所述多个样品超级电容器进行性能测试评估，根据性能评估结果确定最优设计参数进行批量生产；其中，获取样本电容设计参数集，包括：以引线式混合型超级电容器为引导条件，基于汽车互联网进行信息检索，获取检索数据集，并在所述检索数据集中随机选取第一检索数据，其中，第一检索数据包括第一车辆属性特征、第一低温环境参数、第一电容器性能需求和第一电容设计参数；以所述车辆属性特征为基准，对所述第一车辆属性特征进行相似度分析，确定第一相似度，若所述第一相似度大于预定相似阈值，以所述低温环境参数为基准，对所述第一低温环境参数进行相似度分析，确定第二相似度；若所述第二相似度大于预定相似阈值，以所述电容器性能需求为基准，对所述第一电容器性能需求进行相似度分析，确定第三相似度；若所述第三相似度大于预定相似阈值，则将所述第一检索数据添加至所述样本电容设计参数集；构建电容性能预测器，包括：在所述多个电容器仿真场景中选取第一电容器仿真场景，基于所述第一电容器仿真场景检索获取第一样本数据集，其中，第一样本数据包括样本电容量、样本存储能量、样本输出功率和样本性能系数；以所述样本电容量、样本存储能量、样本输出功率为输入，以所述样本性能系数为监督，通过所述第一样本数据集对BP神经网络进行监督训练，得到满足预期收敛约束的第一性能预测分支；获取第一电容器仿真场景的第一权重，基于所述第一权重和所述第一性能预测分支构建第一性能预测单元，其中，第一权重和第一电容器仿真场景的使用频次正相关；依次构建多个电容器仿真场景的多个性能预测单元，根据所述多个性能预测单元生成所述电容性能预测器，其中，电容性能预测器的输出为多个性能预测单元输出结果之和。

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