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龙图腾网获悉一脉通(深圳)智能科技有限公司申请的专利充电控制方法、充电系统、智能锁及存储介质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：CN119787583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510275515.0，技术领域涉及：H02J7/00；该发明授权充电控制方法、充电系统、智能锁及存储介质是由薛喜柱;张俊杰;林本聪;胡剑锋;张光力;张盛明;刘兵;颜旭东;麻亚翰设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本充电控制方法、充电系统、智能锁及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及充电控制技术领域，具体为一种充电控制方法、充电系统、智能锁及存储介质。充电控制方法的步骤包括：构建充电系统的电池充电系统的多维状态空间；基于蚁群优化算法设计充电路径规划模型，将充电过程视为蚂蚁在多维状态空间中寻找最优路径的过程；实时采集充电系统的工作状态信息和环境参数；将最优充电路径转换为具体的充电控制策略，实时执行充电控制策略，持续监控充电效果。本发明提出的充电控制方法通过构建多维状态空间和应用蚁群优化算法，有效解决了智能锁电池充电系统的自适应优化问题。

本发明授权充电控制方法、充电系统、智能锁及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种充电控制方法，应用于充电系统，其特征在于，所述充电控制方法的步骤包括： 构建所述充电系统的多维状态空间； 基于蚁群优化算法设计充电路径规划模型，将充电过程视为蚂蚁在所述多维状态空间中寻找最优路径的过程； 实时采集所述充电系统的工作状态信息和环境参数； 将采集到的信息输入到预先训练的深度神经网络中，用于预测所述充电系统的使用模式和能量需求； 基于预测结果，动态调整蚁群优化算法中的参数，并在调整后的所述多维状态空间中执行蚁群优化算法，寻找最优充电路径； 将所述最优充电路径转换为具体的充电控制策略，实时执行所述充电控制策略，持续监控充电效果； 所述基于蚁群优化算法设计充电路径规划模型的步骤包括： 定义路径评估函数Fpath，所述评估函数Fpath包括以下评估参数：充电时间T、电池健康状态的变化ΔH、充电能量效率E、温度变化ΔTemp及权重系数w1、w2、w3、w4； 对于每条可能的充电路径，计算所述充电时间T，评估所述电池健康状态变化ΔH，计算所述充电能量效率E，测量所述温度变化ΔTemp； 通过公式计算评估得分； 根据不同的充电场景和优先级，动态调整所述权重系数； 选择所述评估得分最高的路径作为所述最优充电路径； 所述充电控制方法还包括基于量子退火算法的充电策略优化的步骤： 构建充电策略的量子比特表示； 设计量子汉密尔顿算子，将充电优化问题映射到量子系统； 执行量子退火过程，通过调整量子隧穿效应寻找最优充电策略； 将量子态坍缩得到的所述最优充电策略转换为实际充电策略； 所述充电控制方法还包括基于分数阶微积分的电池模型构建的步骤： 使用分数阶微分方程描述电池的动态特性； 采用Caputo分数阶导数定义电池状态方程； 通过参数识别算法确定分数阶电池模型的阶数和系数； 基于所述分数阶电池模型预测电池在不同充电策略下的响应； 所述分数阶电池模型的状态方程为： ，其中，Dα和Dβ分别表示α阶及β阶分数导数，Vt为电池电压，It为充电电流，a、b、c、d为模型参数，α和β为分数阶次，0α,β1； 所述充电控制方法还包括基于混沌理论的充电脉冲的步骤： 构建Lorenz混沌系统； 将混沌序列映射到充电脉冲的幅值和频率； 通过调整Lorenz系统参数，生成具有不同特性的充电脉冲序列； 实时评估充电效果，动态选择最优的混沌充电脉冲模式； 所述Lorenz混沌系统定义如下： dxdt=σy-x dydt=xρ-z-y dzdt=xy-γz 其中，σ、ρ和γ为系统参数，用于改变混沌特性。

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