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龍圖騰網獲悉吉林大學申請的專利電動汽車預見性熱管理控制方法和裝置、系統、存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120363677B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510847191.3，技術領域涉及：B60H1/00；該發明授權電動汽車預見性熱管理控制方法和裝置、系統、存儲介質是由閔海濤;楊福;孫維毅設計研發完成，并于2025-06-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本電動汽車預見性熱管理控制方法和裝置、系統、存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開一種電動汽車預見性熱管理控制方法和裝置、系統、存儲介質，包括：步驟S1、通過DQN強化學習方法預測汽車行駛過程中的工況數據；其中，工況數據包括：車速和電池電流；步驟S2、根據車速和電池電流，通過上層控制策略利用全局最優算法以最小能量損耗為目標得到電池的最佳溫度軌跡，通過下層控制策略跟蹤得到的最佳溫度軌跡，并以熱管理系統能耗最優為目標對電動汽車熱管理系統進行控制。采用本發明的技術方案，在行駛過程中使電池溫度達到最佳狀態且熱管理系統能耗達到最小，最終降低系統能耗，增加電動汽車續駛里程。

本發明授權電動汽車預見性熱管理控制方法和裝置、系統、存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種電動汽車預見性熱管理控制方法，其特征在于，包括： 步驟S1、通過DQN強化學習方法預測汽車行駛過程中的工況數據；其中，工況數據包括：車速和電池電流； 步驟S2、根據車速和電池電流，通過上層控制策略利用全局最優算法以最小能量損耗為目標得到電池的最佳溫度軌跡，通過下層控制策略跟蹤得到的最佳溫度軌跡，采用智能體以熱管理系統能耗最優為目標對電動汽車熱管理系統的部件進行協同控制； 其中，步驟S1中，通過深度Q學習方法預測汽車行駛過程中的工況數據，包括： 初始化階段： S11、初始化Q值網絡和目標網絡，并設置初始參數和； S12、初始化經驗回放池； S13、設置學習率，折扣因子，以及目標網絡更新的間隔； 訓練過程階段： S14、設置初始狀態； S15、選擇動作：根據當前策略選擇動作，使用-貪婪策略： ； 其中，是探索率，用于平衡探索與利用； S16、執行動作：執行動作，并根據環境的反饋獲得獎勵和下一個狀態； S17、存儲經驗：將經驗元組存儲到經驗回放池； S18、更新Q值：從經驗池中隨機采樣一批經驗，計算目標值，，通過最小化損失函數來更新Q值網絡的參數，每隔固定步數，更新目標網絡，； S19、更新策略：隨著訓練的進行，更新策略并繼續執行； S20、收斂驗證：最后進行收斂與測試訓練過程會持續進行直到模型收斂，即Q值穩定且達到期望的控制策略，在測試階段，智能體根據學習到的策略執行動作，評估其在實際環境中的表現，根據訓練結果調整策略，再進行訓練直到結果收斂為止。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人吉林大學，其通訊地址為：130012 吉林省長春市南關區人民大街5988號吉林大學；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。