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龙图腾网恭喜江苏华郢智能技术有限公司申请的专利一种基于机器学习的新能源汽车电能管理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：CN119475234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411557488.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于机器学习的新能源汽车电能管理方法及系统是由覃高鄂;李世军;周柯岑设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的新能源汽车电能管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的新能源汽车电能管理方法及系统，涉及新能源汽车电能管理技术领域，包括，通过各种传感器和外部数据接口收集多模态数据；通过剔除异常值、填补缺失值和标准化，对多模态数据进行处理；使用多模态卷积神经网络对处理后的多模态数据进行特征提取，并融合成综合特征向量；将综合特征向量输入强化学习模型，并通过与环境交互学习生成电能管理策略；将电能管理策略输入到自适应学习率的在线学习框架中，实时优化电能管理策略。本发明通过将综合特征向量输入强化学习模型，并通过与环境交互学习生成电能管理策略，显著提升了新能源汽车电能管理的效率和性能。

本发明授权一种基于机器学习的新能源汽车电能管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的新能源汽车电能管理方法，其特征在于：包括，通过各种传感器和外部数据接口收集多模态数据；通过剔除异常值、填补缺失值和标准化，对多模态数据进行处理；使用多模态卷积神经网络对处理后的多模态数据进行特征提取，并融合成综合特征向量，具体步骤包括：将经过清洗和标准化处理的电池状态数据、驾驶行为数据和环境条件数据按照时间戳对齐，形成统一的时间序列，每个时间戳对应一组数据点；构建多模态神经网络模型，设计三个输入层，分别接收电池状态数据、驾驶行为数据和环境条件数据；每个输入层接收的数据为一个二维数组，由时间序列长度和每个时间戳下的特征维度构成；将综合特征向量输入强化学习模型，并通过与环境交互学习生成电能管理策略，具体步骤如下，基于PPO算法构建由策略网络和价值网络组成的强化学习模型；建立训练环境模型，强化学习模型与其进行交互学习，生成电能管理策略；将综合特征向量作为状态向量分为训练集和测试集；利用广义优势估计结合多个时间步的奖励来计算每个状态的优势函数，表达式如下： 其中，As,a为优势函数，T为状态s开始到终止状态的总步数，t为时间步，γ为折扣因子，λ为广义优势估计的平滑参数，rt为在时间步t收到的即时奖励，Vst为在时间步t的状态价值，Vst+1为在时间步t+1的状态价值；通过PPO算法计算策略网络的目标函数最大化期望回报Jθ，优化策略网络参数θ，表达式如下： 其中，Es,a表示对状态s和动作a的所有取值的平均值，πθa∣s为当前策略网络在状态s下选择动作a的概率，π′θa∣s为旧策略网络在状态s下选择动作a的概率，∈为剪切范围，clip表示将πθa∣sπ′θa∣s限制在区间[1-∈,1+∈]之间；使用梯度下降法，通过计算价值网络的损失函数，最小化价值函数，更新价值网络参数，表达式如下： Vtargetsj＝r+γVφsj+1；其中，N为状态s数量，j为状态s数量索引变量，LV为价值网络的损失函数，Vφsj为价值网络在第j个状态下预测的价值，φ为价值网络的参数，Vtargetsj为第j个状态的目标价值，r为即时奖励，Vφsj+1为第j+1个状态预测的价值；每一个训练轮次结束后，在验证集上评估模型的性能；根据模型输出的动作，生成电能管理策略；将电能管理策略输入到自适应学习率的在线学习框架中，实时优化电能管理策略。

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