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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种基于双Q学习与实时速度预测的氢-电混动系统能量管理方法、系统、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：CN118544901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202410722254.8，技术领域涉及：B60L58/40；该发明授权一种基于双Q学习与实时速度预测的氢-电混动系统能量管理方法、系统、设备及存储介质是由杨朵;王思雨;闫福慧;廖粤峰;董诗雨;周鹏斌设计研发完成，并于2024-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双Q学习与实时速度预测的氢-电混动系统能量管理方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于燃料电池混合系统能量管理技术领域，具体涉及一种基于双Q学习与实时速度预测的氢‑电混动系统能量管理方法、系统、设备及存储介质，方法包括获取目标车辆的分类后的驾驶模式；利用马尔可夫链对目标车辆进行速度预测；将预测速度输入目标车辆的混合动力系统模型中，根据模型输出对Q学习结构进行优化设计，基于设定的双Q学习策略更新Q学习结构中Q函数，根据更新后的Q函数实现混合动力系统中输出功率的实时分配。本发明提出综合考虑系统安全性、经济性和燃料电池耐久性的奖励价值函数，能够使混合动力系统多目标指标综合最优，应用双Q学习策略来更新Q值函数，能够避免Q学习算法选取动作时带来的最大偏差。

本发明授权一种基于双Q学习与实时速度预测的氢-电混动系统能量管理方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于双Q学习与实时速度预测的氢-电混动系统能量管理方法，所述方法包括如下步骤： S1、获取目标车辆的驾驶数据库，基于多特征提取和概率神经网络构建驾驶模式分类器，并得到分类后的驾驶模式； S2、设计多步马尔可夫速度预测器，通过分类后的驾驶模式得到对应的马尔可夫链，利用所述马尔可夫链对目标车辆进行速度预测，得到预测速度； S3、将所述预测速度输入目标车辆的混合动力系统模型中，输出车辆所需功率、燃料电池输出功率、锂电池输出功率和锂电池SoC，根据所述车辆所需功率、燃料电池输出功率、锂电池输出功率和锂电池SoC对Q学习结构进行优化设计，基于设定的双Q学习策略更新Q学习结构中Q函数，根据更新后的Q函数实现所述混合动力系统中输出功率的实时分配； 所述步骤S1包括： S101、建立并标注不同道路剖面的标准数据库，对典型工况分为高速模式、城市流动模式和城市拥堵模式，并用于训练分类器； S102、获取驾驶数据库，并对其时间序列数据进行统计分析，提取出表征不同驾驶模式行为的标准特征；所述标准特征包括平均速度、速度标准差、最大速度、最大加速度、最小加速度、绝对加速度的平均值、绝对加速度的标准差、停车时间占比和匀速时间占比；S103、采用概率神经网络构建驾驶模式分类器，所述分类器结构包括输入层、模式层、求和层和竞争输出层四个部分，其中，输入层节点数对应于所述标准特征的数量，所述模式层对输入信号进行加权求和操作，所述求和层根据Parzen方法对各种类型的概率进行求和估计，所述竞争输出层输出驾驶模式的分类结果； 所述步骤S103中，求和层根据Parzen方法对各种驾驶模式的概率进行求和估计，包括： 求和层的每个网络单元与对应类别的众数单元连接，每个单元根据Parzen方法对各种类型的概率进行求和估计： ; 式中，l g 表示第g类的样本数，σ表示平滑参数，介于0和1之间，表示g类的第i类神经元的第j个数据。

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