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龙图腾网获悉济南大学申请的专利基于强化学习的锂离子电池低温加热与充电协同优化控制方法及系统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：CN119009203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411049071.0，技术领域涉及：H01M10/44；该发明授权基于强化学习的锂离子电池低温加热与充电协同优化控制方法及系统是由王楠;申涛;崔忠瑞;张云;叶桂森设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的锂离子电池低温加热与充电协同优化控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于强化学习的锂离子电池低温加热与充电协同优化控制方法及系统，包括：建立锂离子电池的电热耦合模型；初始化强化学习模型的动作空间、状态空间，初始化强化学习模型的策略网络和价值网络的网络参数；多状态感知：实时获取锂离子电池的状态信息；目标函数、奖励函数与约束设计：设置奖励函数，并设计动作和状态变量的上下限，目标包括充电速度和升温产热；根据当前状态信息，通过训练好的强化学习模型通过学习算法计算出最优的加热交流电流和充电直流电流；根据优化结果即计算出的最优的加热交流电流和充电直流电流，控制加热器和充电器工作，调整电池温度和充电速度。本发明实现了安全、高效、快速的充电效果，具有显著的应用前景和技术优势。

本发明授权基于强化学习的锂离子电池低温加热与充电协同优化控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的锂离子电池低温加热与充电协同优化控制方法，其特征在于，包括： 模型方程建立：建立锂离子电池的电热耦合模型； 初始化：初始化强化学习模型的动作空间、状态空间，初始化强化学习模型的策略网络和价值网络的网络参数； 多状态感知：实时获取锂离子电池的状态信息，包括交流电流、直流电流、电压、SOC和内部核温； 目标函数、奖励函数与约束设计：设置奖励函数，并设计动作和状态变量的上下限，目标包括充电速度和升温产热； 策略优化：将当前状态变量输入策略网络，策略网络负责根据当前状态选择两个动作包括交流动作和直流动作，并将动作输入锂离子电池的电热耦合模型，获取下一个状态并输出相应的奖励，同时将当前经验存储于经验回放池中，并从经验回放池中随机抽出样本用于训练；通过价值网络评价当前所选动作，更新状态和网络参数，进而优化强化学习模型，直至循环训练到达最大迭代次数；输出奖励函数在约束下最大化奖励回报的动作值； 控制执行：根据当前电池的状态，在奖励函数的约束下，根据优化计算出的加热交流和充电直流，控制加热器和充电器工作，输出加热交流和充电直流，锂离子电池根据最优加热和充电电流进行充电； 动作空间包括电池的交流电流分量和直流电流分量，状态空间包括电池的荷电状态、电池电压和电池内部核温。

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