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龙图腾网获悉中国汽车工程研究院股份有限公司;中汽院新能源科技有限公司申请的专利一种变负载燃料电池电压衰减预测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：CN120850822B 。

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：202511358202.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种变负载燃料电池电压衰减预测方法是由毛占鑫;易守春;王锐;邓波;付娜;李平波;汤浩;殷聪设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变负载燃料电池电压衰减预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及燃料电池汽车技术领域，具体涉及一种变负载燃料电池电压衰减预测方法。包括，提取运行参数并计算特征值；建立电压模型，以运行参数特征值及老化参数为输入，以燃料电池电堆电压为输出；对各负载电流下的首条数据样本进行老化参数寻优，获得各老化参数初始值；根据老化参数特性分配智能体；构建各智能体网络，使用贪心算法选择动作，采用双Q学习算法进行网络参数更新；构建强化学习环境，将电压模型作为电压计算公式并设置奖励公式，将选取的动作通过进制转换输出为对燃料电池各老化参数的操作；为各智能体设置专属经验池，执行模型训练，进行电压预测。该技术方案能够提高变负载燃料电池电压衰减预测精度和效率。

本发明授权一种变负载燃料电池电压衰减预测方法在权利要求书中公布了：1.一种变负载燃料电池电压衰减预测方法，其特征在于，包括， 提取运行参数，并计算运行参数特征值； 建立电压模型，以运行参数特征值及老化参数为输入，以燃料电池电堆电压为输出； 利用布谷鸟优化算法对各负载电流下的首条数据样本进行老化参数寻优，以获得各老化参数的初始值； 根据老化参数特性分配智能体，其中： 根据电流密度非敏感型老化参数和电流密度敏感型老化参数分配智能体； 构建各智能体网络，包括DQN评估网络和目标网络，使用贪心算法选择动作，采用双Q学习算法进行网络参数更新，包括以下内容： 网络采用双层全连接结构，其数学表述为： 式中，和分别为隐藏层与输出层的可训练参数矩阵，为观测空间维度，为隐层神经元个数，为状态维度；表示ReLU激活函数；输入层接收维度为的观测状态向量，通过正则化处理后经线性变换投影至维隐藏层空间，经非线性激活处理后最终输出维不同动作下的状态价值估计值； 使用贪心算法选择动作，表达式为： 式中，是贪心概率，范围在0,1； 对智能体DQN做正向传播得到估计最大价值，并选择使价值最大的动作；使用动作在智能体中目标网络计算价值得到估计最大价值； 构建强化学习环境，将电压模型作为电压计算公式并设置奖励公式，将智能体选取的离散动作通过进制转换输出为对燃料电池各老化参数的操作，其中： 奖励函数基于电压预测值与电压测量值之间的误差，公式为： 式中，R为强化学习算法奖励；为电压预测值；为电压测量值；为正值常数；各智能体共享奖励R； 为各智能体设置专属经验池，执行模型训练，进行电压预测。

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