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龍圖騰網獲悉濟南大學申請的專利基于強化學習的鋰離子電池低溫加熱與充電協同優化控制方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119009203B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411049071.0，技術領域涉及：H01M10/44；該發明授權基于強化學習的鋰離子電池低溫加熱與充電協同優化控制方法及系統是由王楠;申濤;崔忠瑞;張云;葉桂森設計研發完成，并于2024-08-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于強化學習的鋰離子電池低溫加熱與充電協同優化控制方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及基于強化學習的鋰離子電池低溫加熱與充電協同優化控制方法及系統，包括：建立鋰離子電池的電熱耦合模型；初始化強化學習模型的動作空間、狀態空間，初始化強化學習模型的策略網絡和價值網絡的網絡參數；多狀態感知：實時獲取鋰離子電池的狀態信息；目標函數、獎勵函數與約束設計：設置獎勵函數，并設計動作和狀態變量的上下限，目標包括充電速度和升溫產熱；根據當前狀態信息，通過訓練好的強化學習模型通過學習算法計算出最優的加熱交流電流和充電直流電流；根據優化結果即計算出的最優的加熱交流電流和充電直流電流，控制加熱器和充電器工作，調整電池溫度和充電速度。本發明實現了安全、高效、快速的充電效果，具有顯著的應用前景和技術優勢。

本發明授權基于強化學習的鋰離子電池低溫加熱與充電協同優化控制方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于強化學習的鋰離子電池低溫加熱與充電協同優化控制方法，其特征在于，包括： 模型方程建立：建立鋰離子電池的電熱耦合模型； 初始化：初始化強化學習模型的動作空間、狀態空間，初始化強化學習模型的策略網絡和價值網絡的網絡參數； 多狀態感知：實時獲取鋰離子電池的狀態信息，包括交流電流、直流電流、電壓、SOC和內部核溫； 目標函數、獎勵函數與約束設計：設置獎勵函數，并設計動作和狀態變量的上下限，目標包括充電速度和升溫產熱； 策略優化：將當前狀態變量輸入策略網絡，策略網絡負責根據當前狀態選擇兩個動作包括交流動作和直流動作，并將動作輸入鋰離子電池的電熱耦合模型，獲取下一個狀態并輸出相應的獎勵，同時將當前經驗存儲于經驗回放池中，并從經驗回放池中隨機抽出樣本用于訓練；通過價值網絡評價當前所選動作，更新狀態和網絡參數，進而優化強化學習模型，直至循環訓練到達最大迭代次數；輸出獎勵函數在約束下最大化獎勵回報的動作值； 控制執行：根據當前電池的狀態，在獎勵函數的約束下，根據優化計算出的加熱交流和充電直流，控制加熱器和充電器工作，輸出加熱交流和充電直流，鋰離子電池根據最優加熱和充電電流進行充電； 動作空間包括電池的交流電流分量和直流電流分量，狀態空間包括電池的荷電狀態、電池電壓和電池內部核溫。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人濟南大學，其通訊地址為：250022 山東省濟南市市中區南辛莊西路336號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。