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龙图腾网获悉清华大学申请的专利智能网联新能源汽车集成式能效优化控制方法与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：CN116203839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211635007.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权智能网联新能源汽车集成式能效优化控制方法与系统是由王志;张昊;雷诺;刘尚;王巍设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能网联新能源汽车集成式能效优化控制方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种智能网联新能源汽车集成式能效优化控制方法及系统，包括：获取路况信息构成交通信息的表征向量，获取能量管理与热力管理系统数据构成能量管理与热管理系统状态的低维表征向量并融合为数据尺度规范化与向量级联；通过获取整车模型进行强化学习训练，在强化学习训练后进行能量与热管理集成控制系统的神经网络参数更新；通过数据尺度规范化与向量级联与能量与热管理集成控制系统的神经网络参数更新建立能量与热管理集成控制的神经网络模型，生成热管理系统和能量管理系统的控制信号，将控制信号分别传送至热管理系统部件和能量管理系统部件进行动作执行。本发明解决现有车辆的制热管理和能力管理难以协同优化导致能量损失大的问题。

本发明授权智能网联新能源汽车集成式能效优化控制方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种智能网联新能源汽车集成式能效优化控制方法，其特征在于，包括： 获取路况信息构成交通信息的表征向量，获取能量管理与热管理系统数据构成能量管理与热管理系统状态的低维表征向量； 将所述交通信息的表征向量和所述能量管理与热管理系统状态的低维表征向量融合为数据尺度规范化与向量级联； 通过获取整车模型进行强化学习训练，在强化学习训练后进行能量与热管理集成控制系统的神经网络参数更新； 通过所述数据尺度规范化与向量级联与能量与热管理集成控制系统的神经网络参数更新建立能量与热管理集成控制的神经网络模型； 通过所述神经网络模型生成热管理系统和能量管理系统的控制信号，将所述控制信号分别传送至热管理系统部件和能量管理系统部件进行动作执行； 其中，所述通过所述数据尺度规范化与向量级联与能量与热管理集成控制系统的神经网络参数更新建立能量与热管理集成控制的神经网络模型，具体包括： 在基于强化学习训练框架的能量与热管理集成控制系统的训练过程中，离线训练过程开始之前，将重放缓冲区的容量进行初始化，并将基于探索的策略从强化学习训练框架交互过程中采样的转换元组存储在重放缓冲区中进行参数更新，在重放缓冲区中重复迭代并记录新的转换； 当重放缓冲区满时，历史最长的经验将被丢弃，并被新的经验所取代，对于每一轮，从重放缓冲区中随机抽样一小批多个转换元组来更新一次参数； 带有训练机制的评估网络更新的参数和目标网络的权重从对应的带有软更新的评估网络中继承，建立能量与热管理集成控制的神经网络模型。

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