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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种氢燃料电池混合动力无人机能量自适应优化系统及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：CN119167791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202411571487.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种氢燃料电池混合动力无人机能量自适应优化系统及方法是由彭云建;罗尧平;吴铭轩;祁欣欣;赵梦真;胡慧军设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种氢燃料电池混合动力无人机能量自适应优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了氢燃料电池混合动力无人机能量自适应优化系统及方法包括：旨在实现无人机飞行过程存在多种不确定因素时的自适应优化。通过对无人机典型飞行剖面进行力学分析，构建无人机飞行过程中各阶段负载需求功率的估计模型。所述方法的核心是将无人机飞行过程建模为马尔科夫决策过程，并合理构建由功率能耗状态空间、供电功率分配的动作空间和奖励函数、电能供应约束条件等组成的自适应优化模型。针对电能分配的奖励函数，应用近端策略优化算法训练智能体不断更新演员网络，迭代学习以逼近期望的控制策略，从而实现氢燃料混合动力无人机能量管理系统对氢能和电能的自适应智能最优分配，并提出了系统实现方案。

本发明授权一种氢燃料电池混合动力无人机能量自适应优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.氢燃料电池混合动力无人机能量自适应优化系统，其特征在于，包括： 分部建模模块，用于根据氢燃料电池混合动力无人机的基本设备参数搭建所述氢燃料电池混合动力无人机的负载需求功率模型、氢燃料电池模型和锂电池模型； 模型分析模块，用于基于所述负载需求功率模型、所述氢燃料电池模型和所述锂电池模型搭建所述氢燃料电池混合动力无人机的功率能耗状态空间和供电功率分配空间，以及搭建所述氢燃料电池混合动力无人机的飞行奖励函数和电能供应约束条件； 算法优化模块，用于利用预设PPO算法和所述基本设备参数构建所述氢燃料电池混合动力无人机的演员神经网络和评论员神经网络，利用所述演员神经网络分别对所述功率能耗状态空间和所述供电功率分配空间进行策略优化，得到若干个优化条件，利用所述评论员神经网络根据所述飞行奖励函数和所述电能供应约束条件分别对所述优化条件进行反馈分析，得到若干个超参数； 优化训练模块，用于根据所述超参数构建能量管理智能体，将所述负载需求功率模型、氢燃料电池模型和所述锂电池模型分别映射到所述能量管理智能体中生成所述氢燃料电池混合动力无人机的训练智能体，运行所述训练智能体得到所述氢燃料电池混合动力无人机收敛到所述飞行奖励函数下时呈现的最优策略并进行显示； 搭建所述氢燃料电池混合动力无人机的飞行奖励函数和电能供应约束条件的过程，包括： 根据公式12计算所述氢燃料电池混合动力无人机的飞行奖励函数； 12， 其中，表示所述氢燃料电池混合动力无人机的飞行奖励函数，表示奖励权重，表示惩罚权重，表示所述氢燃料电池混合动力无人机的在单位时间内的氢燃料消耗量，表示氢气最大消耗量，表示当前剩余电量，表示初始电量； 根据公式13计算所述氢燃料电池混合动力无人机的电能供应约束条件； 13， 其中，表示所述氢燃料电池混合动力无人机的负载需求功率，表示所述氢燃料电池混合动力无人机的氢燃料电池输出功率，表示所述氢燃料电池混合动力无人机的锂电池输出功率，、分别表示所述氢燃料电池混合动力无人机的氢燃料电池最大输出功率和所述氢燃料电池混合动力无人机的氢燃料电池最小输出功率，、分别表示所述氢燃料电池混合动力无人机的锂电池最大功率和所述氢燃料电池混合动力无人机的锂电池最小功率。

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