预测电池寿命的算法

Question

我想为无线网络中的节点编写算法。假设有几个节点使用电池运行，并且有一个基站跟踪节点的电池状态。基站的目的是准确地预测哪个节点需要首先充电。现在，节点之间的功耗率不同。因此即使节点的两个击球手达到30％并不意味着他们需要同时充电。

如何构建算法以便基站可以预测哪个节点会持续更长时间？我正在考虑基于“强化学习”的算法。是否有其他方法适合此标准？谢谢。

Answer 1

您的标题有点误导

• Prediction of Battery lifetime表示在（dis）充电周期，温度/电压/电流冲击等后预测电池可用容量变化......
• 用于估算电池可用的时间，并且需要在......之后进行更改。

对于您的任务，我会避免使用不确定结果的复杂学习算法：

1. 测量功耗的平均依赖性：

   • 流量
   • 当地气温
   • 形成一个2D表格，然后在运行时使用它进行电荷外推

2. 测量每个节点的功率转换效率

   • 一些便宜的电源DC / DC在电池电压下降时效率较低
   • 如果将其添加到等式中，您的结果将会有很大改善
   • 温度是一个很大的影响
   • 低温会增加电池容量
   • 降低电压以补偿
   • 高温对充满电的电池来说有点危险
   • 因为它降低了最大容量，电荷可能会高于最大容量损坏电池
   • 有时产生更高的电压甚至会逐渐破坏DC / DC（如果不是为了处理过压而构建）

然后在每个节点/时间步的每次迭代中：

1. 计算/推断实际容量
2. 如果超额收费限额估计费用
3. 计算/推断实际功耗（取决于温度，流量）
4. 从估算费用中扣除实际power_consumption*time_step
5. 循环，直到充电/电压低于极限
6. 计算迭代次数（即充电时间就足够了）