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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于深度学习和动态规划的混动无人机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：CN115907117B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202211408357.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于深度学习和动态规划的混动无人机能量管理方法是由黄渭清;杨浪洪;刘岩松;李宁;李冬伟设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习和动态规划的混动无人机能量管理方法在说明书摘要公布了：一种基于深度学习和动态规划的混动无人机能量管理方法，属于能量管理策略的预测技术领域。本方法基于Bi‑LSTM双向记忆网络为飞行器未来时域进行精确功率需求预测，兼顾环境信息的预测模块对于模型预测具有高度的泛化性和灵活性，使得预测结果更加综合准确,且减少了直接预测的参数复杂度；在深度学习预测的基础上基于线性规划算法构建滚动优化模块，对预测结果进行反馈校正，提供更为精确的预测结果；在等效燃油消耗最小的基础上构建能量管理优化函数，在满足预测功率的基础上实现总体油耗最小和动力电池及发动机功率分配最优，提高飞行的经济型。本发明适用空中侦察、无人机农业、空中交通监控等领域，降低飞行器总体油耗，提高经济性。

本发明授权一种基于深度学习和动态规划的混动无人机能量管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和动态规划的混动无人机能量管理方法，其特征在于：包括如下步骤， 步骤1：构建飞行器动力学模型，采集飞行器飞行过程参数； 步骤2：建立飞行器未来需求功率的预测模块；在已知飞行器历史工况数据的情况下，利用Bi-LSTM的双向记忆网络准确预测未来短时域内飞行器功率需求； 步骤3：建立兼顾环境信息的能量管理预测模块； 步骤3的实现方法为， 步骤31：将飞行器所处环境温度、风速和气压作为影响环境特征的特征参数，设定评判环境特征的判别周期，对温度、风速、气压进行每个评判周期的归一化计算； 步骤32：将环境特征分为3类，分别为‘温和型’、‘较差型’和‘恶劣型’，利用K-means方法对特征进行聚类，根据聚类结果对飞行数据标记，将标记数据拆解为训练集和测试集；对于一组特定环境参数，利用KNN临近算法对其寻找合适的类别； 步骤33：对于一组特定环境参数，根据KNN临近算法计算其与训练集各组参数的欧几里得距离，选择合适的K值对其分类，构建的KNN分类器为: {Input}KNN＝{P,P,P {Output}KNN＝{M,L,B}＝fKNN{Input}KNN 其中P,P,P代表特征参数温度，风速和气压，M,L,B代表环境特征，分别为温和型，较差型，恶劣型； 步骤34：建立兼顾环境特征的Bi-LSTM功率预测模型： Output＝fBiLSTM-environmentInputt Outputt＝{Pt+1,Pt+2,···,Pt+p} 其中fBiLSTM-environment为考虑环境特征的Bi-LSTM功率预测器模型，P代表功率，H为飞行高度，Typeenvironmentt为环境的特征类别，t为当前时刻，h为历史时刻，p为未来时刻，vt为当前飞行速度，at为当前飞行加速度； 步骤4：在步骤3的基础上，以飞行器等效燃油消耗最少为目标，构建飞行器能量管理优化目标函数，实现电池和发动机的最优功率分配； 步骤4的实现方法为， 优化目标函数设置为： 其中，Efe代表发动机系统的能耗，Eelec代表动力电池的能耗，ΔPec代表发动机系统输出功率变化率，χ和δ分别代表等效燃油消耗和发动机系统功率输出波动程度的权重系数，代表电量转换为燃油消耗的换算系数； 步骤5：在步骤3和步骤4构建的优化目标函数基础上，利用动态规划算法建立滚动优化模块，实现未来时域功率需求预测的反馈校正和整体燃油最小消耗； 步骤五的实现方法为， 针对优化目标函数建立动态规划过程如下： JN-k[SOCk，ak]＝min{L[SOCk,ak,uk]+JN-k+1[SOCk+1,ak+1]} 其中，SOC为电池电量，a为发动机转速，u表示控制序列，k表示控制时段，N表示总控制时段，JN-k[SOCk,ak]为以SOCk和ak为初始状态的后部N-k段子过程的最优性能泛函，SOCk和ak由SOC0和a0及前k段控制所决定，JN-k+1[SOCk+1,ak+1]为以SOCk+1和ak+1为初始状态的后部N-k+1的最优性能泛函，L[SOCk,ak,uk]为k到k+1段控制的余留代价。

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