电池SCO香农熵计算 python

电池SOC（State of Charge，充电状态）是指电池剩余的可用电量占其总容量的比例。在Python中，香农熵（Shannon Entropy）通常用于衡量信息的不确定性或随机变量的不确定程度。如果要用香农熵来分析电池的SOC数据，首先要将 SOC 看作是一个离散概率分布，其中每个 SOC 状态对应一个概率。

假设你有一个包含电池SOC值及其频率（概率）的列表，你可以按照以下步骤计算香农熵：

1. **数据预处理**：整理成列表或数组形式，例如 `soc_distribution = [0.2, 0.3, 0.4, 0.1]`，这里表示电池有20%处于低电量，30%处于中等电量，40%处于高电量，10%充满电。

2. **计算概率**：对于每个SOC值，除以总和得到相对概率，如 `[0.2/sum(soc_distribution), ...]`。

3. **计算香农熵**：使用公式 `- sum(p * log2(p))`，其中 `p` 是每个状态的概率。在Python中，可以使用 `math.log2` 函数计算以2为底的对数。

import math

def shannon_entropy(probabilities):
    return -sum([prob * math.log2(prob) for prob in probabilities])

# 假设你已经得到了概率分布
soc_distribution = [0.2, 0.3, 0.4, 0.1]
probability_distribution = soc_distribution / sum(soc_distribution)
entropy = shannon_entropy(probability_distribution)