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龙图腾网获悉宁夏大学申请的专利一种基于能量中性感知的EHES电源管理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：CN119253822B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411279060.1，技术领域涉及：H02J7/34；该发明授权一种基于能量中性感知的EHES电源管理方法及系统是由葛永琪;陈辛;袁淑华;王亚霖;刘瑞设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于能量中性感知的EHES电源管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于能量中性感知的EHES电源管理方法及系统，属于能量收集嵌入式系统的电源管理技术领域。方法包括：定义系统能量模型，包括能量收集模型、能量存储模型、电源管理模型、能量消耗模型；定义任务序列Γ及能量中性感知模型；获取系统初始状态以及初始化Actor网络与Critic网络的参数；定义状态Si；根据Si输出动作；根据动作对应的f i ,U i 调节当前执行任务的频率和电压，给出即时奖励；使用Critic网络估算当前状态的状态价值；更新Critic网络参数使预测损失达到最小；更新Actor网络参数；更新环境状态，执行下一个任务，直至任务序列Γ中所有任务执行完毕。

本发明授权一种基于能量中性感知的EHES电源管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于能量中性感知的EHES电源管理方法，其特征在于，包括： 步骤S1，定义系统能量模型，所述系统能量模型由能量收集模型、能量存储模型、电源管理模型以及能量消耗模型组成；定义任务序列Γ＝{τ1,τ2,…,τi}，其中，τi为第i个执行的任务，每个任务τi的需求向量Ri＝{Tai,Ci,Di,Ti,Wi,fi,Ui}，其中Tai表示任务的开始时间，Ci表示任务执行时长，Di表示任务截止时间，Ti表示任务周期，fi,Ui表示为CPU工作时可执行的频率电压对，假设CPU有N个离散的执行频率，则fi∈{f1,f2,…,fN}，并且一个频率fi对应一个电压Ui；Wi为任务的负载，表示任务执行所需要的时钟周期数； 步骤S2，定义能量中性感知模型Edi,Esi,ENth,Edead,Emax，其中Edi为任务τi执行之前的能量中性距离，Esi为任务τi执行之前的剩余能量，ENth为能量中性值，Edead为系统死亡最低能量，Emax为存储最大能量； 步骤S3，系统初始化，获取调度执行的任务序列与系统当前的电池能量水平等初始状态，初始化Actor网络与Critic网络的网络参数； 步骤S4，定义任务τi执行之前的能量中性距离Edi、任务τi-1执行时的能量收集情况Eharvesti-1与即将要执行的任务序列Γ中的任务τi构成状态Si，Si＝[Edi,Eharvesti-1,τi]； 步骤S5，将所述状态Si送入智能体，智能体根据所述状态Si输出动作Ai，Ai＝[fi,Ui]，i∈[0,N]，其中，Ai为执行Si所对应的任务τi所需要的频率fi和电压Ui； 步骤S6，系统通过DVFS动态电压频率调节技术，根据所述Ai对应的fi,Ui调节当前执行任务的频率和电压，使系统实现能量中性运行； 步骤S7，在执行动作Ai后，根据任务τi是否成功执行、当前能量中性状态与任务执行的电压频率，给出一个即时奖励Ri； 步骤S8，使用Critic网络估算当前状态的状态价值，并根据所述即时奖励Ri计算TD误差δi； 步骤S9，使用随机梯度下降法，以β为Critic学习率更新Critic网络参数使Critic网络的预测损失达到最小，实现Critic网络更新，其中，Critic网络的预测损失函数LC＝δi2； 步骤S10，使用随机梯度下降法以α为Actor学习率更新Actor网络参数，使Actor网络的预测损失达到最小，实现Actor网络更新，其中，Actor网络的预测损失函数LA＝-πθSi,Aiδi； 步骤S11，更新环境状态，获取i+1时隙执行任务τi+1之前的环境状态，即Si＝Si+1，Si+1＝[Edi+1,Eharvesti,τi+1]，并进一步基于更新后的环境状态执行下一个任务τi+1； 步骤S12，重复执行步骤S4-步骤S11，直至任务序列Γ中所有任务执行完毕。

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