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龙图腾网获悉广东碳中和研究院(韶关);深圳海辰储能科技有限公司申请的专利蓄电池能量分配方法、装置、设备及存储介质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：CN119795992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202411831194.X，技术领域涉及：B60L58/10；该发明授权蓄电池能量分配方法、装置、设备及存储介质是由张豪;李崇;王盛;林伟杰;陈梓健;杜冠浩;陈云乔;李冰设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本蓄电池能量分配方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种蓄电池能量分配方法、装置、设备及存储介质，涉及蓄电池技术领域，包括：采集蓄电池的状态数据；将所述状态数据输入智能体策略网络，得到最优动作，并确定下一时刻状态数据；将所述状态数据以及最优动作输入智能体评估网络，得到奖励值；基于所述最优动作、状态数据、奖励值以及下一时刻状态数据，生成交互经验，并将所述交互经验存放至经验回收池中；从所述经验回收池中抽取目标交互经验，并基于所述目标交互经验调整深度强化学习模型的参数，以通过优化的深度强化学习模型确定蓄电池在当前状态数据下的当前最优动作后实现蓄电池能量分配。本申请能够实现最优的蓄电池能量分配。

本发明授权蓄电池能量分配方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种蓄电池能量分配方法，其特征在于，所述方法包括： 采集蓄电池的状态数据，其中，所述状态数据包括电池充电状态、电压状态、环境温度以及负载需求； 将所述状态数据输入智能体策略网络，得到最优动作，并确定下一时刻状态数据，所述最优动作包括充电功率、放电功率或待机状态的其中一种，所述智能体策略网络指的是深度强化学习模型中智能体采用的策略网络，能够用于根据蓄电池的状态数据选择最优的动作； 将所述状态数据以及最优动作输入智能体评估网络，得到奖励值，所述智能体评估网络指的是深度强化学习模型中智能体所采用的评估网络，能够用于根据状态数据以及最优动作评估最优动作的价值； 基于所述最优动作、状态数据、奖励值以及下一时刻状态数据，生成交互经验，并将所述交互经验存放至经验回收池中； 从所述经验回收池中抽取目标交互经验，并基于所述目标交互经验调整深度强化学习模型的参数，以通过优化的深度强化学习模型确定蓄电池在当前状态数据下的当前最优动作后实现蓄电池能量分配； 所述将所述状态数据以及最优动作输入智能体评估网络，得到奖励值的步骤包括： 将所述状态数据以及所述最优动作输入智能体评估网络中，通过能量利用率奖励函数确定能量利用率奖励值，通过电池寿命奖励函数确定电池寿命奖励值，通过经济效益奖励函数确定经济效益奖励值，通过响应速度奖励函数确定响应速度奖励值； 基于所述能量利用率奖励值、所述电池寿命奖励值、所述经济效益奖励值以及所述响应速度奖励值，确定奖励值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东碳中和研究院(韶关);深圳海辰储能科技有限公司，其通讯地址为：512000 广东省韶关市莞韶城一期黄沙坪创新园42栋；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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