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龙图腾网获悉沈阳特可思专用汽车制造有限公司申请的专利基于深度强化学习的插电式混合动力整车能量管理优化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：CN120552828B 。

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：202511052657.7，技术领域涉及：B60W20/00；该发明授权基于深度强化学习的插电式混合动力整车能量管理优化方法是由杨庆辉;王文英;程立;霍廷森设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的插电式混合动力整车能量管理优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度强化学习的插电式混合动力整车能量管理优化方法，包括如下步骤：步骤一：采集数据并生成状态特征数据集；步骤二：构建势能张量图；步骤三：构建模态跳跃图，生成模态跳跃路径结构；步骤四：将模态跳跃路径结构输入至分段式策略跳跃学习器中，输出跳跃策略样本；步骤五：利用跳跃贝尔曼函数对状态‑模态对进行价值估计，将跳跃策略样本嵌入模态子空间张量图中，采用变结构神经网络对模态映射关系进行动态建模，得到跳跃策略模型；步骤六：调用跳跃策略模型生成平滑模态控制轨迹；步骤七：将平滑模态控制轨迹用于车辆控制系统。本发明结合跳跃贝尔曼函数与变结构神经网络，实现插电混动车模态策略的高效决策与能耗优化控制。

本发明授权基于深度强化学习的插电式混合动力整车能量管理优化方法在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的插电式混合动力整车能量管理优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：采集插电式混合动力整车的运行状态数据，并生成状态特征数据集； 步骤二：根据所述状态特征数据集构建动力学势能场模型，得到覆盖多维状态空间的势能张量图，其中各状态点对应一个势能值； 步骤三：基于所述势能张量图构建模态跳跃图，将车辆运行模态定义为离散节点，依据状态转移的势能梯度建立模态间跳跃路径，生成模态跳跃路径结构； 步骤四：将所述模态跳跃路径结构输入至分段式策略跳跃学习器中，构建非连续策略空间，并限定模态跳跃动作仅在对应状态满足势能跃迁门限的条件下被执行，输出跳跃策略样本； 步骤五：利用跳跃贝尔曼函数对状态‑模态对进行价值估计，将所述跳跃策略样本嵌入模态子空间张量图中，采用变结构神经网络对模态映射关系进行动态建模，得到训练后的跳跃策略模型； 步骤六：调用所述跳跃策略模型，对车辆实时运行状态进行推理，输出模态跳跃序列，并基于模态切换频率与能耗变化对所述模态跳跃序列进行平滑处理，生成平滑模态控制轨迹； 步骤七：将所述平滑模态控制轨迹应用于车辆控制系统，实现插电式混合动力整车在不同运行状态下的模态切换与能量分配。

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