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龙图腾网获悉中山大学·深圳;中山大学申请的专利一种基于模型短分支推演的锂电池充电策略样本效率增强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：CN120142941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510207496.8，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于模型短分支推演的锂电池充电策略样本效率增强方法及系统是由官权学;张博浩;张思涵;石伯栋;谭晓军设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型短分支推演的锂电池充电策略样本效率增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于锂电池充电技术，提出一种基于模型短分支推演的锂电池充电策略样本效率增强方法及系统，包括步骤：基于强化学习智能体采取的动作对电池进行充放电测试，采样得到充电状态转移数据；利用采样得到的充电状态转移数据训练电池代理模型；在真实充电状态轨迹的基础上，利用电池代理模型进行短分支推演，得到推演的充电状态转移的分支轨迹数据；将真实充电状态轨迹数据与推演的分支轨迹数据结合，对智能体进行训练，重复以上步骤直至强化学习训练收敛，获取可执行最优充电策略的强化学习智能体。本发明构建电池代理模型并利用模型的分支推演，有效地提高了充电策略优化的样本效率，缓解了传统优化方法递归利用模型造成的误差积累问题。

本发明授权一种基于模型短分支推演的锂电池充电策略样本效率增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模型短分支推演的锂电池充电策略样本效率增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于强化学习智能体采取的动作对电池进行充放电测试，采样得到充电状态转移数据； 充电状态转移数据采样的过程为：获取初始的充电状态参数，并将初始的充电状态参数输送到智能体中；智能体依据当前电池状态采取相应的动作，同时获取电池下一时刻相应的状态；所述动作为调整电池的充电电流； S2、利用采样得到的充电状态转移数据训练电池代理模型；以真实采样轨迹数据的每一个状态与下一个状态作为电池代理模型的输入与输出进行模型训练，以最小化电池代理模型对电池的充电状态转移的预测误差； S3、在真实充电状态轨迹的基础上，利用电池代理模型进行短分支推演，即以真实采样轨迹中的某个充电状态为起点，采取与真实充电状态轨迹的下一动作不同的动作，利用电池代理模型的预测获取电池的下一充电状态，即模拟电池的采样过程，得到推演的充电状态转移的分支轨迹数据； S4、将真实充电状态轨迹数据与推演的分支轨迹数据结合，对智能体进行训练；并重复以上步骤S1-S3，直至强化学习训练收敛，获取可执行最优充电策略的强化学习智能体。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中山大学·深圳;中山大学，其通讯地址为：518107 广东省深圳市光明新区光明街道华夏路和润家园3栋501；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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