一种基于深度强化学习的燃料电池汽车能量管理方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410842373.7

申请日：

2024-06-27

公开(公告)号：

CN118386949B

公开(公告)日：

2024-09-06

发明(设计)人：

常宽羽陈东方殷韬恒徐晓明胡松

申请人：

北京科技大学

申请人地址：

100083 北京市海淀区学院路30号

IPC主分类号：

B60L58/30

IPC分类号：

G06N3/092

代理机构：

北京虑安知识产权代理有限公司 16197

代理人：

孙晓楠

法律状态：

公开

国省代码：

辽宁省葫芦岛市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-07-26	公开	公开
2024-09-06	授权	授权
2024-08-13	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):B60L 58/30申请日:20240627

共 50 条

[1]

一种基于深度强化学习的燃料电池汽车能量管理方法 [P].

常宽羽 ;

陈东方 ;

殷韬恒 ;

徐晓明 ;

胡松 .

中国专利 :CN118386949A ,2024-07-26

[2]

基于深度强化学习的燃料电池混合动力汽车能量管理方法 [P].

马彦 ;

栾宇 .

中国专利 :CN117332677A ,2024-01-02

[3]

一种基于深度强化学习算法的燃料电池汽车能量管理方法 [P].

唐小林 ;

周海涛 ;

邓忠伟 ;

胡晓松 ;

李佳承 ;

陈佳信 .

中国专利 :CN112287463A ,2021-01-29

[4]

一种基于策略迁移的燃料电池汽车深度强化学习能量管理方法 [P].

徐达 ;

周健豪 ;

赵万忠 ;

李超雄 ;

吴旭阳 .

中国专利 :CN114969982B ,2024-08-09

[5]

一种基于多目标强化学习的燃料电池汽车能量管理方法 [P].

高源 ;

梁博文 ;

王子恒 ;

王田文 ;

刘浩 .

中国专利 :CN118953159A ,2024-11-15

[6]

结合工况预测与强化学习的燃料电池汽车能量管理方法 [P].

卢延辉 ;

张云瑞 ;

王鹏宇 ;

马唯扬 .

中国专利 :CN117644783A ,2024-03-05

[7]

一种考虑工况预测的燃料电池汽车强化学习能量管理方法 [P].

朱仲文 ;

张梓睿 ;

张梓迟 ;

佟强 ;

李丞 ;

王维志 .

中国专利 :CN118981620B ,2025-02-25

[8]

一种考虑工况预测的燃料电池汽车强化学习能量管理方法 [P].

朱仲文 ;

张梓睿 ;

张梓迟 ;

佟强 ;

李丞 ;

王维志 .

中国专利 :CN118981620A ,2024-11-19

[9]

一种燃料电池混动汽车多目标深度强化学习能量管理方法 [P].

刘单珂 ;

单沐荣 ;

陈昊 ;

王一博 ;

王雪娥 ;

孙银魁 ;

于立军 ;

曾宪泰 ;

黄成炜 ;

刘音孜 ;

李睿 .

中国专利 :CN119928814A ,2025-05-06

[10]

一种基于工况识别与噪声网络探索强化学习的燃料电池汽车能量管理方法 [P].

齐佳旗 ;

肖艳秋 ;

房占鹏 ;

崔光珍 ;

王鹏鹏 ;

陈汇资 ;

潘永博 ;

陈志君 .

中国专利 :CN120270120A ,2025-07-08

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