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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种基于混合算法的新能源汽车动态充电导航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：CN121384074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511987105.5，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种基于混合算法的新能源汽车动态充电导航方法及系统是由刘朔晗;孔冬青;张玮;史慧玲;丁伟;郝昊;谭立状;王小龙设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合算法的新能源汽车动态充电导航方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于混合算法的新能源汽车动态充电导航方法及系统，涉及充电路径规划技术领域，响应于目标新能源汽车的导航请求，执行以下步骤：获取感知信息；基于感知信息，通过融合镜像对称Dijkstra算法与深度强化学习的MSDA‑DQN混合算法，动态决策新能源汽车的最优充电导航路径，所述充电导航路径包括无线充电车道及对应的最优可执行路径，可执行路径包括当前车辆所在位置到无线充电车道入口的路径和无线充电车道出口到终点位置的路径；依据最优充电导航路径，对新能源汽车进行行驶和充电导航；本发明设计了一种混合算法，实时计算最优充电导航路径，在复杂动态环境下实现路径规划与充电策略的协同优化。

本发明授权一种基于混合算法的新能源汽车动态充电导航方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合算法的新能源汽车动态充电导航方法，其特征在于，响应于目标新能源汽车的导航请求，执行以下步骤： 获取感知信息，包括反映用户偏好和任务基本要求的先决信息和反映车辆和环境瞬时状态的实时信息； 基于感知信息，通过融合镜像对称Dijkstra算法与深度强化学习的MSDA-DQN混合算法，动态决策新能源汽车的最优充电导航路径，所述充电导航路径包括无线充电车道及对应的最优可执行路径，可执行路径包括当前车辆所在位置到无线充电车道入口的路径和无线充电车道出口到终点位置的路径； 所述最优可执行路径搜索，是对每条候选无线充电车道执行两次最短路径搜索，两次最短路径组成最优可执行路径，两次最短路径搜索包括： 从当前车辆所在位置出发，运行Dijkstra算法，找到达到无线充电车道入口的最短路径； 从无线充电车道出口出发，反向运行Dijkstra算法，找到达到终点位置的最短路径； 依据最优充电导航路径，对新能源汽车进行行驶和充电导航； 其中，所述MSDA-DQN混合算法采用上下两层决策，下层利用镜像对称Dijkstra算法，以行驶成本最小为优化目标，对道路网络中的每条候选无线充电车道进行最优可执行路径搜索；上层利用深度强化学习，结合感知信息，从候选无线充电车道中选择行驶成本和充电成本之和最低且满足安全约束的无线充电车道，将选择的无线充电车道及对应的最优可执行路径组成最优充电导航路径； 所述行驶成本，是车辆通过充电导航路径的路径成本，用充电导航路径中所有道路段的即时路径成本权重之和量化； 其中，所述道路段的即时路径成本权重包括能耗消耗折合的电力成本和行驶时间成本，用公式表示为： 其中，表示车辆通过道路段的电力成本，为车辆单位距离电能消耗，为电能单位价格，为道路段的长度；表示道路段的行驶时间成本，为用户时间价值系数，表示通过道路段所需时间，为实时通行速度； 所述充电成本，是车辆在无线充电车道上进行动态充电所产生的费用开销，基于充电电量、单位电价、用户拥堵风险偏好系数和拥堵系数，进行充电成本的计算，用公式表示为： 其中，为充电电量，为无线充电车道的单位电价，为用户拥堵风险偏好系数，为拥堵系数； 充电电量受到双重约束：一是电池容量上限减去当前剩余电量SoC所剩的可充电空间，二是车辆通过道路段所用时间乘以充电功率所能提供的最大能量，用公式表示为： 其中，为WCL道路段长度，为该道路段的实时通行速度，满电容量，为驶入进入该WCL时的预测电量，由当前电量减去沿下层MSDA计算得到的从当前位置行驶到WCL入口m的最短路径所对应的预计消耗而得到，取最小值操作确保既不超过道路段可提供电量，也不超出电池剩余容量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区科院路19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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