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龙图腾网获悉青岛大学申请的专利一种基于多智能体深度强化学习的电动飞轮混合动力汽车能量管理方法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：CN119636676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411866613.3，技术领域涉及：B60W20/10；该发明授权一种基于多智能体深度强化学习的电动飞轮混合动力汽车能量管理方法是由林彦宏;张洪信;杨朝会;廖越峰;张铁柱;许有强;郭宇轩设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体深度强化学习的电动飞轮混合动力汽车能量管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多智能体深度强化学习的电动飞轮混合动力汽车能量管理方法，属于新能源商用车能量管理领域。本发明的目的是使用采用多智能体深度强化学习策略，实现主驱动电机、控制电机与飞轮之间的高效协同控制，降低电池能耗，提升车辆的经济性和整体性能。本发明主要包括：构建电动飞轮混合动力汽车的模型；定义六种工作模式；设计多智能体能量管理方法，并设置深度强化学习SAC算法和PPO算法所需的状态变量、动作变量和奖励函数。在标准工况下，对多智能体进行训练，以获得相应的能量管理方法，实现对目标车辆的实时能量管理。通过将多智能体深度强化学习算法应用于电动飞轮混合动力汽车的能量方法，在保证整车性能的前提下，降低电池能耗。

本发明授权一种基于多智能体深度强化学习的电动飞轮混合动力汽车能量管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体深度强化学习的电动飞轮混合动力汽车能量管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 1模拟实际开发情况，建立电动飞轮混合动力汽车模型，定义汽车模型的六种工作模式；其中，电动飞轮混合动力汽车模型包括车辆行驶动力学模型、行星齿轮系统模型、电机模型、电池模型和飞轮模型，六种工作模式分为驱动模式EV1、驱动模式EV2、驱动模式EV3、制动模式ERGB1、制动模式ERGB2、停车模式Stop； EV1：车辆起步时，主驱电机和控制电机均作为电动机工作，输出正扭矩和正转速,飞轮被锁止，不参与驱动； ERGB1：此模式下，主驱电机空转，控制电机作为发电机工作，输出负扭矩和正转速,飞轮转速上升，与控制电机共同提供部分制动力； ERGB2：制动过程中，当车速降至临界值时，控制电机由正转速变为反转，但仍输出负扭矩，消耗电能，飞轮继续加速旋转，与控制电机协同提供制动力，将制动回收的动能和电能转化为飞轮的机械能； EV2：主驱电机输出正扭矩和正转速作为电动机工作,控制电机在发电机模式下输出正扭矩和负转速，飞轮转速下降，释放储能； EV3：在进一步加速过程中，控制电机的转速由反转变为正转并进入电动机模式，主驱电机保持电动机状态，飞轮继续释放机械能，推动车辆加速； Stop：当车辆处于静止状态时，行星架转速为零，此时，控制电机输出正扭矩，进入反向减速并工作在发电机模式，与此同时，飞轮开始减速释放其储存的机械能，将其逐步转化为电池电能； 2以电动飞轮混合动力汽车模型为环境，以St为状态变量，以a1和a2为执行动作构建基于神经网络的多智能体模型，多智能体模型包括智能体1和智能体2，智能体1采用SAC强化学习算法，智能体2采用PPO强化学习算法，确定每个智能体的状态变量； 3设计任务适配的奖励函数，引导智能体通过反馈信号优化行为，并明确动作空间，定义其在环境中的可执行操作； 4对状态变量进行数据预处理，随后，利用预处理后的数据，在CHTC工况下训练多智能体，模拟车辆的能耗和性能表现； 智能体1的动作变量a1为主驱电机的扭矩输出比例，智能体2的动作变量a2为六种工作模式，状态变量和动作变量设置如下： st＝{SOC,v,U,Acc,Br,ndm,Tdm,ncm,Tcm,nFw}T其中，SOC为电池荷电状态，v为车速、U为电池电压、Acc为加速踏板开度、Br为减速踏板开度、ndm为主驱电机转速、Tdm为主驱电机输出扭矩、ncm为控制电机转速、Tcm为控制电机输出扭矩、nFW为飞轮转速； 奖励函数具体形式如下： 其中，rSOC,rv,rFw和rmode分别表示SOC，车速，飞轮转速，模式切换的奖励函数。β1，β2，β3，β4，β5和β6分别表示各部分奖励所占的权重，rt1表示智能体1的奖励函数，rt2表示智能体2的奖励函数。

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