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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种基于P-DQN算法的混合动力系统能量管理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：CN115099148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210754220.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于P-DQN算法的混合动力系统能量管理方法是由郭爱君;周健豪;赵万忠;常家庆;汪杰设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于P-DQN算法的混合动力系统能量管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于P‑DQN算法的混合动力系统能量管理方法，属于混合动力汽车能量管理领域，可以同时使用离散动作和连续动作，而且在保证汽车动力性的前提下，实现较好的燃油经济性。本发明包括：首先建立P‑DQN代理模型；其次设置P‑DQN代理模型的状态、动作，动作参数和回报，得到设置后的P‑DQN代理模型；然后获取相关训练数据集，根据获得的相关训练数据集训练所述P‑DQN代理模型得到训练后的P‑DQN代理模型；最后使用训练后的P‑DQN代理模型进行并联式混合动力车辆的能量管理，以获取更好的控制效果。

本发明授权一种基于P-DQN算法的混合动力系统能量管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于P-DQN算法的混合动力系统能量管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立P-DQN代理模型；步骤2：设置P-DQN代理模型的状态、动作、动作参数和回报，得到设置后的P-DQN代理模型；状态量为：汽车车速v，汽车加速度acc，动力电池SOC和变速器档位gear，状态变量向量为s={v,acc,SOC,gear}T，变速器换档shift={downShift，sustain，upShift}为动作变量，动作变量的参数为p={Tedown，Tesus，Teup}，参数化动作变量向量为a={downShift，Tedown,sustain,Tesus,upshift,Teup}T，奖励函数定义为成本函数和单次换档持续时间之和的负值；成本函数如公式（1）所示：costt=fuelt+α[SOCref-SOCt]21其中，fuelt为当前时刻下汽车的燃油消耗，SOCref为期望SOC的参考值，SOCt为当前时刻电池SOC值，α为电池充电维持的权重；单次换档持续时间如公式（2）所示： （2）奖励函数如公式（3）所示：r=-{costt+β*sustainTimet}（3）其中，β为单次换档持续时间的权重；步骤3：获取相关训练数据集，根据获得的相关训练数据集训练步骤2得到的设置后的P-DQN代理模型得到训练后的P-DQN代理模型；步骤4：使用训练后的P-DQN代理模型进行并联式混合动力车辆的能量管理，具体包括以下步骤：第一步：通过相关传感器获取汽车当前状态量集合st={v,acc,SOC,gear}T;第二步：将获取的汽车当前状态量集合st={v,acc,SOC,gear}T输入训练完成的P-DQN代理，进而输出控制量档位变化shift和对应的发动机转矩Te；第三步：将所获得的控制量shift和发动机转矩Te作用于汽车，驱动汽车行驶，进而得到下一时刻汽车状态量集合st+1={v,acc,SOC,gear}T；第四步：如此重复第一步至第三步，直至汽车完成行驶任务。

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