matlab程序，计算电池放电深度，可用来计算电池寿命，或者多目标优化考虑寿命损耗模型，附赠电池放电数据。

matlab程序，计算电池放电深度，可用来计算电池寿命，或者多目标优化考虑寿命损耗模型，附赠电池放电数据。

MATLAB 程序，用于：

1. 读取电池放电数据（假设为时间序列的 SOC 或电流/电压数据）
2. 计算放电深度（Depth of Discharge, DoD）
3. 基于 DoD 估算寿命损耗（使用经验模型）
4. 可用于多目标优化中的寿命损耗项

✅ 假设输入数据格式：
time：时间向量（秒或小时）
SOC：荷电状态（State of Charge），单位为 %（0_{100）或小数（0}1）
若你只有电流/电压数据，可先通过库仑积分估算 SOC。

📌 MATLAB 代码如下：

matlab
%% 电池放电深度 (DoD) 与寿命损耗计算
% 功能：从 SOC 时间序列中提取放电周期，计算每个周期的 DoD，
% 并基于 DoD 估算循环寿命损耗（使用经验幂律模型）

1. 加载或生成示例电池放电数据
   % 示例：模拟一个包含多个充放电循环的 SOC 曲线
   time = 0:0.1:100; % 时间（小时）
   % 构造一个带噪声的锯齿波 SOC（模拟多次充放电）
   SOC_raw = sawtooth(2pi0.1time, 0.5); % -1 到 1
   SOC = 50(SOC_raw + 1); % 转换为 0~100%
   SOC = max(min(SOC, 100), 0); % 限制在 [0,100]
   SOC = smoothdata(SOC, ‘movmean’, 5); % 平滑处理

% 如果你有真实数据，替换为：
% data = load(‘battery_data.mat’); % 假设包含 time 和 SOC 变量
% time = data.time;
% SOC = data.SOC;

%% 2. 检测充放电周期（基于 SOC 极值点）
% 找局部最大值（充满）和最小值（放空）
[~, locs_min] = findpeaks(-SOC, time, ‘MinPeakProminence’, 5); % 放电谷底
[~, locs_max] = findpeaks(SOC, time, ‘MinPeakProminence’, 5); % 充电峰值

% 合并并排序所有关键点
key_times = sort([locs_min(😃; locs_max(😃]);
key_SOC = interp1(time, SOC, key_times);

% 提取完整循环：从高到低再到高（或反之）
cycles = [];
for i = 1:length(key_times)-1
if i < length(key_times)
start_idx = find(time >= key_times(i), 1);
end_idx = find(time <= key_times(i+1), 1, ‘last’);
if ~isempty(start_idx) && ~isempty(end_idx) && end_idx > start_idx
cycle_SOC = SOC(start_idx:end_idx);
cycles{end+1} = struct(‘time’, time(start_idx:end_idx), …
‘SOC’, cycle_SOC, …
‘DoD’, max(cycle_SOC) - min(cycle_SOC));
end
end
end

%% 3. 计算每个循环的 DoD（单位：%）
DoD_list = cellfun(@© c.DoD, cycles);
fprintf(‘检测到 %d 个充放电半周期\n’, length(cycles));
fprintf(‘各周期 DoD (%%): ‘);
fprintf(’%.2f ‘, DoD_list);
fprintf(’\n’);

%% 4. 寿命损耗模型（经验公式）
% 常用模型：每个循环的等效满循环次数 = (DoD / 100)^α
% α 通常取 1.5~2.0（取决于电池化学体系，如 NMC、LFP）
alpha = 1.8; % 损耗指数（可调）
DoD_frac = DoD_list / 100; % 转为小数
cycle_damage = DoD_frac .^ alpha; % 每个周期的寿命损耗（相对于1次100% DoD循环）

total_damage = sum(cycle_damage);
equivalent_full_cycles = total_damage; % 等效满循环次数

fprintf(‘总寿命损耗（等效100%% DoD循环次数）: %.3f\n’, equivalent_full_cycles);

%% 5. 可用于多目标优化的目标函数（示例）
% 假设你要最小化：能耗 + λ 寿命损耗
% 在优化循环中，你可以封装如下函数：

% 示例目标函数（供 fmincon, ga 等调用）
objective_func = @(soc_profile) compute_battery_damage(soc_profile, alpha);

% 测试（用当前 SOC）
damage_test = objective_func(SOC);
fprintf(‘目标函数测试值（寿命损耗部分）: %.4f\n’, damage_test);

%% 6. 可视化
figure;
subplot(2,1,1);
plot(time, SOC, ‘b-’, ‘LineWidth’, 1.2);
hold on;
plot(key_times, key_SOC, ‘ro’, ‘MarkerFaceColor’, ‘r’);
xlabel(‘Time’); ylabel(‘SOC (%)’);
title(‘Battery SOC Profile with Detected Extremes’);
grid on;

subplot(2,1,2);
bar(1:length(DoD_list), DoD_list, ‘FaceColor’, [0.2 0.6 0.8]);
xlabel(‘Cycle Index’); ylabel(‘DoD (%)’);
title(‘Discharge Depth per Cycle’);
grid on;

%% ==================== 辅助函数 ====================
function damage = compute_battery_damage(SOC, alpha)
% 输入：SOC 向量（% 或 小数，自动判断）
% 输出：基于 DoD 的寿命损耗（标量，用于优化目标）

if max(SOC) > 1.5
SOC = SOC / 100; % 转为小数
end

% 检测极值点
[~, min_locs] = findpeaks(-SOC, ‘MinPeakProminence’, 0.05);
[~, max_locs] = findpeaks(SOC, ‘MinPeakProminence’, 0.05);

key_idx = sort([min_locs; max_locs]);
if isempty(key_idx)
damage = 0;
return;
end

DoDs = [];
for i = 1:length(key_idx)-1
seg = SOC(key_idx(i):key_idx(i+1));
dod = abs(max(seg) - min(seg));
if dod > 0.01 % 忽略微小波动
DoDs(end+1) = dod;
end
end

if isempty(DoDs)
damage = 0;
else
damage = sum(DoDs .^ alpha);
end
end

🔧 使用说明：

1. 替换数据：将示例 SOC 替换为你自己的 time 和 SOC 数据。
2. 调整参数：
   alpha：根据电池类型调整（LFP 可用 1.5，NMC 用 1.8~2.0）
   ‘MinPeakProminence’：控制极值点检测灵敏度（避免噪声干扰）
3. 多目标优化：将 compute_battery_damage 作为目标函数的一部分，例如：
   matlab
   total_cost = energy_cost + lambda compute_battery_damage(SOC_trajectory, alpha);

📚 参考模型：
寿命损耗模型基于：B. Lunz et al., “Influence of plug-in hybrid electric vehicle charging strategies on charging and battery degradation costs”, 2012.
DoD 与循环寿命关系近似为：$ N \propto \text{DoD}^{-\alpha} $，故单次损耗 ∝ $ \text{DoD}^\alpha $

基于“四点循环检测”和“峰谷提取”来识别充放电循环，常用于：
电池循环寿命评估
雨流计数法（Rainflow Counting）的简化版本
多目标优化中考虑寿命损耗

MATLAB 程序，实现以下功能：

✅ 功能说明：

1. 输入原始载荷数据（如电流、SOC 或功率）
2. 峰谷提取：找出所有局部极大值（峰）和极小值（谷）
3. 判断是否存在“四点循环”：即存在连续四个点构成完整充放电循环（高→低→高→低）
4. 若存在四点循环：
   提取幅值（峰值 - 谷值）
   计算均值
   移除中间两点（保留边界点）
5. 输出结果并可视化

📌 MATLAB 代码如下：

matlab
%% 基于峰谷提取与四点循环检测的电池循环分析程序
% 流程图对应：原始载荷 → 峰谷提取 → 是否存在四点循环？→ 是则处理，否则输出

clear; clc; close all;

%% 1. 输入原始载荷数据（示例：模拟 SOC 变化）
% 示例：周期性充放电曲线（可替换为真实数据）
time = 0:0.1:100;
load_data = 50 + 30 sawtooth(2pi0.1time, 0.5); % 模拟 SOC (20~80%) 锯齿波
load_data = smoothdata(load_data, ‘gaussian’, 5); % 平滑噪声

% 若你有真实数据，可加载：
% load_data = load(‘battery_current.mat’); % 假设是电流或电压
% load_data = load_data.data; % 根据实际变量名调整

%% 2. 峰谷提取（使用 findpeaks）
% 找到所有局部最大值（峰）和最小值（谷）
[~, peak_locs] = findpeaks(load_data, ‘MinPeakProminence’, 5);
[~, valley_locs] = findpeaks(-load_data, ‘MinPeakProminence’, 5);

% 合并并排序所有极值点
extreme_locs = sort([peak_locs; valley_locs]);
extreme_vals = load_data(extreme_locs);

% 构造极值序列：时间 & 值
extreme_time = time(extreme_locs);
extreme_data = load_data(extreme_locs);

%% 3. 判断是否存在“四点循环”
% 四点循环：高 → 低 → 高 → 低 （或反之），形成完整充放电
% 我们检查是否有连续四个点满足：上升 → 下降 → 上升 → 下降
has_four_point_cycle = false;
cycle_indices = [];

for i = 1:length(extreme_locs)-3
if extreme_data(i) > extreme_data(i+1) && …
extreme_data(i+1) < extreme_data(i+2) && …
extreme_data(i+2) > extreme_data(i+3)
% 高 → 低 → 高 → 低：构成一个循环
cycle_indices{end+1} = [i, i+1, i+2, i+3];
has_four_point_cycle = true;
elseif extreme_data(i) < extreme_data(i+1) && …
extreme_data(i+1) > extreme_data(i+2) && …
extreme_data(i+2) < extreme_data(i+3)
% 低 → 高 → 低 → 高：也构成一个循环
cycle_indices{end+1} = [i, i+1, i+2, i+3];
has_four_point_cycle = true;
end
end

%% 4. 若存在四点循环，则处理（提取幅值/均值，移除中间两点）
if has_four_point_cycle
fprintf(‘检测到 %d 个四点循环\n’, length(cycle_indices));

processed_cycles = [];
for k = 1:length(cycle_indices)
idx = cycle_indices{k};
cycle_vals = extreme_data(idx);

% 提取幅值（峰值 - 谷值）
amplitude = max(cycle_vals) - min(cycle_vals);

% 计算均值
mean_val = mean(cycle_vals);

% 移除中间两点（保留首尾两个极值点）
new_idx = [idx(1), idx(end)];
new_vals = [cycle_vals(1), cycle_vals(end)];

processed_cycles{end+1} = struct(‘indices’, idx, …
‘amplitude’, amplitude, …
‘mean’, mean_val, …
‘start_val’, cycle_vals(1), …
‘end_val’, cycle_vals(end), …
‘new_points’, new_vals);
end

% 输出处理后的循环信息
disp(‘处理后循环信息：’);
for i = 1:length(processed_cycles)
fprintf(‘循环 %d: 幅值=%.2f, 均值=%.2f\n’, …
i, processed_cycles{i}.amplitude, processed_cycles{i}.mean);
end

else
fprintf(‘未检测到四点循环，直接输出原始极值点。\n’);
processed_cycles = {};
end

%% 5. 输出结果与可视化
figure;
subplot(2,1,1);
plot(time, load_data, ‘b-’, ‘LineWidth’, 1.2);
hold on;
plot(extreme_time, extreme_data, ‘ro’, ‘MarkerFaceColor’, ‘r’, ‘MarkerSize’, 6);
title(‘原始载荷数据与峰谷点’);
xlabel(‘时间’); ylabel(‘载荷值’);
grid on;

% 绘制检测到的四点循环
if ~isempty(processed_cycles)
subplot(2,1,2);
plot(time, load_data, ‘k-’, ‘LineWidth’, 0.8);
hold on;
for i = 1:length(processed_cycles)
idx = processed_cycles{i}.indices;
t_cycle = extreme_time(idx);
v_cycle = extreme_data(idx);
plot(t_cycle, v_cycle, ‘g–’, ‘LineWidth’, 1.5);
% 标注幅值
text(t_cycle(1), v_cycle(1), sprintf(‘A=%.2f’, processed_cycles{i}.amplitude), …
‘HorizontalAlignment’, ‘left’, ‘FontSize’, 8);
end
title(‘四点循环检测结果（绿色虚线）’);
xlabel(‘时间’); ylabel(‘载荷值’);
grid on;
else
subplot(2,1,2);
plot(time, load_data, ‘k-’, ‘LineWidth’, 0.8);
title(‘无四点循环，仅显示原始数据’);
xlabel(‘时间’); ylabel(‘载荷值’);
grid on;
end

%% 6. 可选：导出处理后的数据
if ~isempty(processed_cycles)
save(‘processed_cycles.mat’, ‘processed_cycles’, ‘extreme_time’, ‘extreme_data’);
fprintf(‘已保存处理结果至 processed_cycles.mat\n’);
end

🔍 流程图对应说明：

流程图步骤 对应代码

✅ 使用建议：
电流 或 功率，可以先积分得到 SOC，再用此方法。
若想更精确，可用 雨流计数法（Rainflow Counting），但本程序是其简化版。
支持多周期、非对称循环。

💡 扩展方向：

1. 结合 DoD 估算寿命损耗：
   matlab
   damage = sum(amplitude ./ 100).^1.8; % 示例模型

2. 用于多目标优化：
   将 damage 作为惩罚项加入目标函数
   如：cost = energy_cost + lambda * damage

3. 支持导入 .csv 或 .mat 文件：
   matlab
   data = readtable(‘battery_load.csv’);
   load_data = data.Value; % 假设列名为 Value