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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于强化学习的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：CN121425180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202610000189.7，技术领域涉及：B60W20/15；该发明授权一种基于强化学习的混合动力汽车能量管理方法是由孙耀;王博;杜家坤;胡云峰;余腾飞;杨坤;赵靖华设计研发完成，并于2026-01-04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混合动力汽车能量管理方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于强化学习的混合动力汽车能量管理方法，该方法将强化学习与优化方法相结合，利用规则型EMS生成的离线数据对能量管理策略进行行为克隆预热，降低了早期探索风险；再基于分布式软行动者‑评论家算法引入SoC与发动机启停的双拉格朗日软约束，实现了在线微调与安全约束协同；并在策略输出基础上进行专家知识引导，将发动机工作点限制在最优油耗曲线附近，从而在保证SoC约束和抑制频繁启停的前提下，显著缩短了训练时间，并提高了燃油经济性。

本发明授权一种基于强化学习的混合动力汽车能量管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的混合动力汽车能量管理方法，其特征在于，包括如下步骤： 根据目标车辆构建混合动力汽车结构模型，并根据所述混合动力汽车结构模型确定能量管理模型；所述能量管理模型包括：驱动力需求、转速耦合关系、查找表函数、电池电流动态方程和SoC动态方程；具体步骤包括： 基于所述目标车辆的行星齿轮功率分流机构构建所述混合动力汽车结构模型；所述混合动力汽车结构模型包括：发动机、发电机、驱动电机、电池组和车轮； 根据所述混合动力汽车结构模型构建纵向动力学模型，并根据所述纵向动力学模型计算所述驱动力需求；所述驱动力需求的计算公式为：，其中、、和分别为车辆质量、重力加速度、滚动阻力系数和道路坡度，、和分别为空气阻力系数、迎风面积和空气密度，和分别为车辆纵向速度和加速度； 根据所述混合动力汽车结构模型中的行星齿轮几何参数构建所述转速耦合关系；所述转速耦合关系的表达式为：，其中为行星架上齿轮的半径，为驱动电机轴的半径，和分别为行星齿轮组中太阳轮和齿圈的半径，和分别为发电机和驱动电机的角速度； 根据所述混合动力汽车结构模型中的发动机油耗和电机效率构建所述查找表函数； 根据所述混合动力汽车结构模型中的等效电路模型构建所述电池电流动态方程和所述SoC动态方程；所述电池电流动态方程的表达式为：，其中，和分别为开路电压和内阻，为电池功率；所述SoC动态方程的表达式为：，其中为电池电流，则为电池容量； 根据规则型EMS构建强化学习策略，并通过行为克隆对所述强化学习策略进行预训练，得到优化策略； 基于所述能量管理模型，结合分布式软行动者-评论家算法对所述优化策略进行在线微调，得到微调策略； 通过双拉格朗日软约束对所述微调策略进行在线更新，得到最终能量管理策略。

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