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龙图腾网获悉江苏大学;广西北投能源投资集团有限公司申请的专利一种光-氢-电车用动力系统及控制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：CN119502721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411384911.9，技术领域涉及：B60L50/50；该发明授权一种光-氢-电车用动力系统及控制方法是由解玄;潘子豪;覃碧;尹必峰;周东升;黄丽妍;李振设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光-氢-电车用动力系统及控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光‑氢‑电车用动力系统及控制方法，涉及光‑氢‑电车用混合动力系统及能量管理领域；本发明集成了燃料电池、动力电池与光伏电池，形成车用多能源动力系统，给出了三种能源最佳输出比例计算方法，并运用深度确定性策略梯度算法探索了最优控制策略。该算法充分考虑了路况、光照强度、交通流量等外部变量对能量管理的影响，以减少控制误差并提升策略可靠性。网络信息层实时与车辆系统交互，综合分析路况、光照、交通流量、氢气消耗、母线稳定性及动力电池耐久性等多维度因素，从而实现氢气消耗与能源稳定的最佳平衡。

本发明授权一种光-氢-电车用动力系统及控制方法在权利要求书中公布了：1.一种光-氢-电车用动力系统的控制方法，采用一种光-氢-电车用动力系统，其特征在于，动力系统包括燃料电池、动力电池、光伏电池、驱动电机、DCDC变换器以及DCAC变换器，其中DCDC变换器为非隔离型、多相交错可变式升压DCDC变换器，光伏电池的光伏板布置于车顶区域，燃料电池和动力电池安置于车顶尾部位置； 所述DCDC变换器，其逻辑为定义车辆需求电流变化率、车辆参考电流变化率，并根据的数值对燃料电池多相交错可变式升压DCDC变换器进行工作模式的转换，转化公式为、，是时刻时车辆的需求电流，是时车辆的需求电流，是两个时刻之间的间隔，是负载功率的最大值与最小值；是在常规工况下运行平均电压；是运行工况影响系数，实现在不同的工况下对参考电流变化率进行修正; 所述DCDC变换器的转换条件如下： ①：当时，断开开关S7与S8，等效于交错式并联DCDC变换器； ②：当时，断开开关S8，等效于三项交错式升压DCDC变换器； ③：当时，闭合开关S8，等效于四项交错式升压DCDC变换器；并且考虑到系统实际功率的影响，引入功率因数0.9~1.0，以确定燃料电池最终的参数，引入功率系数后燃料电池电池最终参数的计算公式如下：，表示燃料电池经过DCDC增压后的最终输出功率，表示系统母线总功率，为动力电池的输出功率，为光伏电池输出功率； 还包括以下步骤： S1：由车辆的传感器系统对车辆的物理信号进行测量，物理信号包括车辆状态信息、动力电池信息、燃料电池信息、光伏系统信息，车辆状态信息包括：车速v、加速度a、车辆位置，动力电池信息包括：动力电池剩余电量SOC、动力电池充放电效率ba、动力电池电压与电流、内阻，燃料电池信息包括：燃料电池输出功率PFC、效率fc、及氢气消耗率△H2，光伏系统信息包括：光照强度PV、天气温度T、光伏电池输出功率； S2：光伏系统采用最大功率点追踪算法MPPT对光伏电池进行控制，以确保光伏电池输出功率最大化； S3：在车辆中的CAN信号中提取车速v、加速度a、氢气消耗率△H2、电机需求功率P作为状态变量反馈至深度确定性策略梯度算法网络之中作为观测值；通过GPS模块实时获取车辆地理位置并上传至云端服务器，通过云端服务器的处理后反馈给车辆周围道路信号包括道路长度、道路坡度、道路曲率、道路交通信息、车辆所在区域实时光照强度、温度及未来变化情况； S4：将车辆相关数据上传至云端服务器，反馈数据的延时时间大于阈值T后，用一个内置的RBF神经网络对DDPG所需的输入数据进行预测； S5：收集数组车辆运行时的数据，包括道路长度、道路坡度、道路曲率、道路交通信息、车辆所在区域光照强度和温度未来变化，选取其中70%的数据进行训练，15%的数据进行验证，15%的数据进行测试，然后设置RBF神经网络相关参数并训练网络，最后将训练好的网络内置于DDPG网络之中； S6：对车辆采集的信息与云端反馈的信息进行预处理，由于Actor网络、Critic网络以及在数据反馈延迟时使用的内置RBF神经网络具有相同的输入； S7：选取路况、加速度、氢气消耗率△H2、电机需求功率、母线功率变化、光照强度下一时刻、温度参数，定义光照强度变化率,并选取部分参数组成状态空间S，； 选取燃料电池和动力电池的预分配输出功率作为动作变量，并组成动作空间a： ； 确定四个优化目标，分别为氢气消耗最低、动力电池寿命最大、动力电池SOC保持、以及母线输出功率稳定，根据四个优化目标进行构建奖励函数R： R=； 其中，、、、分别为氢气消耗率、动力电池寿命、动力电池SOC、母线平滑程度的权重系数；为动力电池寿命，为母线平滑程度； S8：采取功率再分配的形式来将光伏电池的功率流向母线，公式如下： ； ； 其中，表示光伏电池输出功率，表示在固定时间间隔内光伏电池输出功率变化量，、、、为光伏电池功率再分配相关系数，为光伏电池为燃料电池分担的功率大小，为光伏电池为动力电池分担的功率大小，、分别为动力电池和燃料电池的预分配输出功率； ； ； 其中为系统最终燃料电池输出功率，为系统最终动力电池输出功率； 利用梯度下降法进行计算更新； S9：在计算机之中调用DDPG算法，创建训练环境并初始化，将获取的测试数据构建成训练集，动作变量上添加随机噪声实现探索环境的功能，同时约束动作的概率分布，然后开始训练网络，使网络能够根据输入的状态变量得到最优动作。

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