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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于强化学习的磷酸铁锂电池快充策略优化方法与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：CN120749264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511249688.1，技术领域涉及：H01M10/44；该发明授权一种基于强化学习的磷酸铁锂电池快充策略优化方法与系统是由闫裔超;雷天宇;陈伟;陈东江;胡音设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的磷酸铁锂电池快充策略优化方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于强化学习的磷酸铁锂电池快充策略优化方法与系统，属于电池管理技术领域。本发明通过提取三因素特征与容量衰减特征，结合电位敏感特征生成门控融合特征，并设计电位边界约束激活函数计算负极电位估计值，使老化电池自动收紧估计范围；同时，通过负极电位估计序列提取负极电位特征，结合容量衰减率生成老化状态特征；在强化学习框架下，将老化状态特征作为策略网络的条件输入，设计包含充电效率奖励函数与析锂风险惩罚函数的综合奖励函数，实现多目标优化；最终生成的充电电流曲线能根据电池实际老化状态与实时充电参数动态调整，既避免了新电池充电速度受限，又有效防止了老化电池析锂风险。

本发明授权一种基于强化学习的磷酸铁锂电池快充策略优化方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的磷酸铁锂电池快充策略优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过电压传感器、电流传感器和温度传感器，分别采集磷酸铁锂电池在充电过程中的实时电压数据、实时电流数据和实时温度数据，并进行预处理，得到预处理后的电压时序数据、电流时序数据和温度时序数据； 同时，通过容量标定方法计算容量衰减率； S2：根据预处理后的电压时序数据、电流时序数据和温度时序数据，提取三因素特征，根据容量衰减率提取容量衰减特征； 根据预处理后的电压时序数据、预处理后的温度时序数据与容量衰减率，计算电位敏感特征； 根据三因素特征、容量衰减特征和电位敏感特征，计算门控融合特征； 根据门控融合特征，设计电位边界约束激活函数，计算负极电位估计值； 所述电位边界约束激活函数基于Sigmoid函数与全连接层对所述门控融合特征进行非线性变换，并根据容量衰减率与容量衰减健康状态阈值的差值进行缩放，使负极电位估计值动收紧输出范围； S3：根据负极电位估计值，计算负极电位估计序列，提取负极电位特征；再结合容量衰减率，依次计算老化调制特征、风险敏感特征与老化状态特征； S4：构建强化学习模型的状态空间向量与动作空间，设计老化策略网络与综合奖励函数； S5：采用老化策略网络与综合奖励函数训练强化学习模型至收敛状态，并根据收敛后的强化学习模型，记录动作空间中的实时充电电流动作并按时间顺序排列，得到充电电流曲线；再根据充电电流曲线，通过充电设备执行电流调节指令，完成对电池的充电控制。

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