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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利电动汽车预见性热管理控制方法和装置、系统、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：CN120363677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510847191.3，技术领域涉及：B60H1/00；该发明授权电动汽车预见性热管理控制方法和装置、系统、存储介质是由闵海涛;杨福;孙维毅设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本电动汽车预见性热管理控制方法和装置、系统、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种电动汽车预见性热管理控制方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤S1、通过DQN强化学习方法预测汽车行驶过程中的工况数据；其中，工况数据包括：车速和电池电流；步骤S2、根据车速和电池电流，通过上层控制策略利用全局最优算法以最小能量损耗为目标得到电池的最佳温度轨迹，通过下层控制策略跟踪得到的最佳温度轨迹，并以热管理系统能耗最优为目标对电动汽车热管理系统进行控制。采用本发明的技术方案，在行驶过程中使电池温度达到最佳状态且热管理系统能耗达到最小，最终降低系统能耗，增加电动汽车续驶里程。

本发明授权电动汽车预见性热管理控制方法和装置、系统、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电动汽车预见性热管理控制方法，其特征在于，包括： 步骤S1、通过DQN强化学习方法预测汽车行驶过程中的工况数据；其中，工况数据包括：车速和电池电流； 步骤S2、根据车速和电池电流，通过上层控制策略利用全局最优算法以最小能量损耗为目标得到电池的最佳温度轨迹，通过下层控制策略跟踪得到的最佳温度轨迹，采用智能体以热管理系统能耗最优为目标对电动汽车热管理系统的部件进行协同控制； 其中，步骤S1中，通过深度Q学习方法预测汽车行驶过程中的工况数据，包括： 初始化阶段： S11、初始化Q值网络和目标网络，并设置初始参数和； S12、初始化经验回放池； S13、设置学习率，折扣因子，以及目标网络更新的间隔； 训练过程阶段： S14、设置初始状态； S15、选择动作：根据当前策略选择动作，使用-贪婪策略： ； 其中，是探索率，用于平衡探索与利用； S16、执行动作：执行动作，并根据环境的反馈获得奖励和下一个状态； S17、存储经验：将经验元组存储到经验回放池； S18、更新Q值：从经验池中随机采样一批经验，计算目标值，，通过最小化损失函数来更新Q值网络的参数，每隔固定步数，更新目标网络，； S19、更新策略：随着训练的进行，更新策略并继续执行； S20、收敛验证：最后进行收敛与测试训练过程会持续进行直到模型收敛，即Q值稳定且达到期望的控制策略，在测试阶段，智能体根据学习到的策略执行动作，评估其在实际环境中的表现，根据训练结果调整策略，再进行训练直到结果收敛为止。

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