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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于安全深度强化学习的脉冲供电系统控制方法及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：CN120896465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511426594.7，技术领域涉及：H02M9/04；该发明授权基于安全深度强化学习的脉冲供电系统控制方法及系统是由黄旭程;张建;张涛;刘亚杰;张家旸设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于安全深度强化学习的脉冲供电系统控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于安全深度强化学习的脉冲供电系统控制方法及系统，控制方法包括：基于深度强化学习模型生成脉冲供电系统的实时控制动作；基于非线性模型预测控制器生成脉冲供电系统的实时引导动作；判断实时控制动作是否满足安全约束：若是，基于实时控制动作、实时引导动作与第一风险动作屏蔽函数计算安全控制动作，并基于第一奖励函数计算深度强化学习模型的奖励值；否则，基于实时控制动作、实时引导动作与第二风险动作屏蔽函数计算安全控制动作，并基于第二奖励函数计算深度强化学习模型的奖励值。本发明应用于脉冲供电系统控制领域，可有效实现脉冲功率负载下混合储能系统的电压暂降快速抑制以及系统温升的有效管理。

本发明授权基于安全深度强化学习的脉冲供电系统控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于安全深度强化学习的脉冲供电系统控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 建立脉冲供电系统的等效分析模型，并采集系统数据，其中： 所述脉冲供电系统包括电池模组、DC-DC变换器、超级电容模组和脉冲负载，所述电池模组通过所述DC-DC变换器连接到直流母线为所述脉冲负载供电，所述超级电容模组并联在所述直流母线上； 所述系统数据包括电池单体荷电状态、电池单体温度、电池单体输出电流、超级电容单体荷电状态、超级电容单体温度、超级电容单体输出电流、直流母线电压、DC-DC变换器电感电流； 构建深度强化学习模型，并基于所述系统数据与所述深度强化学习模型生成所述脉冲供电系统的实时控制动作； 构建非线性模型预测控制器，并基于所述系统数据与所述非线性模型预测控制器生成所述脉冲供电系统的实时引导动作； 判断所述实时控制动作是否满足安全约束： 若是，基于所述实时控制动作、所述实时引导动作与第一风险动作屏蔽函数计算安全控制动作，并基于第一奖励函数计算所述深度强化学习模型的奖励值； 否则，基于所述实时控制动作、所述实时引导动作与第二风险动作屏蔽函数计算安全控制动作，并基于第二奖励函数计算所述深度强化学习模型的奖励值； 基于所述安全控制动作对所述脉冲供电系统进行控制。

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