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龍圖騰網(wǎng)獲悉鄭州大學(xué)申請的專利一種基于雙Q學(xué)習(xí)與實時速度預(yù)測的氫-電混動系統(tǒng)能量管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN118544901B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202410722254.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B60L58/40；該發(fā)明授權(quán)一種基于雙Q學(xué)習(xí)與實時速度預(yù)測的氫-電混動系統(tǒng)能量管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由楊朵;王思雨;閆福慧;廖粵峰;董詩雨;周鵬斌設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-06-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于雙Q學(xué)習(xí)與實時速度預(yù)測的氫-電混動系統(tǒng)能量管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于燃料電池混合系統(tǒng)能量管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于雙Q學(xué)習(xí)與實時速度預(yù)測的氫?電混動系統(tǒng)能量管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括獲取目標(biāo)車輛的分類后的駕駛模式；利用馬爾可夫鏈對目標(biāo)車輛進(jìn)行速度預(yù)測；將預(yù)測速度輸入目標(biāo)車輛的混合動力系統(tǒng)模型中，根據(jù)模型輸出對Q學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，基于設(shè)定的雙Q學(xué)習(xí)策略更新Q學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)中Q函數(shù)，根據(jù)更新后的Q函數(shù)實現(xiàn)混合動力系統(tǒng)中輸出功率的實時分配。本發(fā)明提出綜合考慮系統(tǒng)安全性、經(jīng)濟(jì)性和燃料電池耐久性的獎勵價值函數(shù)，能夠使混合動力系統(tǒng)多目標(biāo)指標(biāo)綜合最優(yōu)，應(yīng)用雙Q學(xué)習(xí)策略來更新Q值函數(shù)，能夠避免Q學(xué)習(xí)算法選取動作時帶來的最大偏差。

本發(fā)明授權(quán)一種基于雙Q學(xué)習(xí)與實時速度預(yù)測的氫-電混動系統(tǒng)能量管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于雙Q學(xué)習(xí)與實時速度預(yù)測的氫-電混動系統(tǒng)能量管理方法，所述方法包括如下步驟： S1、獲取目標(biāo)車輛的駕駛數(shù)據(jù)庫，基于多特征提取和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建駕駛模式分類器，并得到分類后的駕駛模式； S2、設(shè)計多步馬爾可夫速度預(yù)測器，通過分類后的駕駛模式得到對應(yīng)的馬爾可夫鏈，利用所述馬爾可夫鏈對目標(biāo)車輛進(jìn)行速度預(yù)測，得到預(yù)測速度； S3、將所述預(yù)測速度輸入目標(biāo)車輛的混合動力系統(tǒng)模型中，輸出車輛所需功率、燃料電池輸出功率、鋰電池輸出功率和鋰電池SoC，根據(jù)所述車輛所需功率、燃料電池輸出功率、鋰電池輸出功率和鋰電池SoC對Q學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，基于設(shè)定的雙Q學(xué)習(xí)策略更新Q學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)中Q函數(shù)，根據(jù)更新后的Q函數(shù)實現(xiàn)所述混合動力系統(tǒng)中輸出功率的實時分配； 所述步驟S1包括： S101、建立并標(biāo)注不同道路剖面的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫，對典型工況分為高速模式、城市流動模式和城市擁堵模式，并用于訓(xùn)練分類器； S102、獲取駕駛數(shù)據(jù)庫，并對其時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，提取出表征不同駕駛模式行為的標(biāo)準(zhǔn)特征；所述標(biāo)準(zhǔn)特征包括平均速度、速度標(biāo)準(zhǔn)差、最大速度、最大加速度、最小加速度、絕對加速度的平均值、絕對加速度的標(biāo)準(zhǔn)差、停車時間占比和勻速時間占比；S103、采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建駕駛模式分類器，所述分類器結(jié)構(gòu)包括輸入層、模式層、求和層和競爭輸出層四個部分，其中，輸入層節(jié)點數(shù)對應(yīng)于所述標(biāo)準(zhǔn)特征的數(shù)量，所述模式層對輸入信號進(jìn)行加權(quán)求和操作，所述求和層根據(jù)Parzen方法對各種類型的概率進(jìn)行求和估計，所述競爭輸出層輸出駕駛模式的分類結(jié)果； 所述步驟S103中，求和層根據(jù)Parzen方法對各種駕駛模式的概率進(jìn)行求和估計，包括： 求和層的每個網(wǎng)絡(luò)單元與對應(yīng)類別的眾數(shù)單元連接，每個單元根據(jù)Parzen方法對各種類型的概率進(jìn)行求和估計： ; 式中，l g 表示第g類的樣本數(shù)，σ表示平滑參數(shù)，介于0和1之間，表示g類的第i類神經(jīng)元的第j個數(shù)據(jù)。

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